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This paper investigates four different mobile robots with respect to their drivingcharacteristics and soil preservation properties in an agricultural environment.Thereby, robots of classical design from agriculture as well as systems from spacerobotics with advanced locomotion concepts are considered to determine theindividual advantages of each rover concept with respect to the application domain.Locomotion experiments were conducted to analyze the general driving behavior,tensile force, and obstacle‐surmounting capability and ground interaction of eachrobot. Various soil conditions typical for the area of application are taken intoaccount, which are varied in terms of moisture and density. The presented workcovers the specification of the conducted experiments, documentation of theimplementation as well as analysis and evaluation of the collected data. In theevaluation, particular attention is paid to the change in driving characteristics underdifferent soil conditions, as well as to the soil stress caused by driving, since soilquality is of critical importance for agricultural applications. The analysis shows thatthe advanced locomotion concepts, as used in space robotics, also have positiveimplications for certain requirements in agricultural applications, such as maneuver-ability in wet conditions and soil conservation. The results show potential for designinnovations in agricultural robotics that can be used, to open up new fields ofapplication for instance in the context of precision farming.
Die Digitalisierung des Bodenbeprobungsverfahrens mit einer automatisierten Generierung einer Düngeempfehlung auf Grundlage der analysierten Bodennährstoffgehalte – direkt nach Beendigung der Bodenbeprobung auf dem Acker – ist ein übergeordnetes Ziel bei der Nutzung des mobilen Feldlabors „soil2data“. Neben den Bodennährstoffanalyse-Ergebnissen sind für die Umsetzung einer automatisierten generierten Düngeempfehlung weitere Informationen notwendig.
Die Quellen dieser Informationen haben einen unterschiedlichen Ursprung. Es sind Daten aus verschiedenen Quellen vom Bewirtschafter, von Dienstleistern und vom mobilen Feldlabor, welche miteinander verknüpft und synchronisiert werden müssen. Für einen automatisierten Prozessablauf zur Generierung einer Düngeempfehlung ist die Datenorganisation eine essenzielle Voraussetzung. Die Grundlage der Empfehlung sind die Tabellenwerke der offiziellen Düngeempfehlung, die bei den für die Düngung zuständigen Behörden der Bundesländer vorliegen. In dieser Publikation werden die notwendigen Daten und der Prozessdatenfluss für die Bodenbeprobung und Düngeempfehlung-Generierung beschrieben und grafisch dargestellt.
Knowledge of the maximum friction coefficient µmax between tire and road is necessary for implementing autonomous driving. As this coefficient cannot be measured via existing serial vehicle sensors, µmax estimation is a challenging field in modern automotive research. In particular, model-based approaches are applied, which are limited in the estimation accuracy by the physical vehicle model. Therefore, this paper presents a data-based µmax estimation using serial vehicle sensors. For this purpose, recurrent artificial neural networks are trained, validated, and tested based on driving maneuvers carried out with a test vehicle showing improved results compared to the model-based algorithm from previous works.
The Internet of Things (IoT) is the enabler for new innovations in several domains. It allows the connection of digital services with physical entities in the real world. These entities are devices of different categories and sizes range from large machinery to tiny sensors. In the latter case, devices are typically characterized by limited resources in terms of computational power, available memory and sometimes limited power supply. As a consequence, the use of security algorithms requires of them to work within the limited resources. This means to find a suitable implementation and configuration for a security algorithm, that performs properly on the device, which may become a challenging task. On the other side, there is the desire to protect valuable assets as strong as possible. Usually, security goals are recorded in security policies, but they do not consider resource availability on the involved device and its power consumption while executing security algorithms. This paper presents an IoT security configuration tool that helps the designer of an IoT environment to experiment with the trade-off between maximizing security and extending the lifetime of a resource constrained IoT device. The tool is controlled with high-level description of security goals in the form of policies. It allows the designer to validate various (security) configurations for a single IoT device up to a large sensor network.
Das Interesse am Lehrkonzept des Inverted Classroom (ICM) erfreut sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit und mit Beginn der Corona-Pandemie und dem damit verbundenen Umstieg auf Online-gestützt Lehrformate ist es noch einmal deutlich gestiegen. Beim ICM wird die Phase der Wissensvermittlung aus der Präsenzphase der traditionellen Lehrveranstaltung umgedreht: Was bisher während der gemeinsamen Veranstaltungszeit präsentiert wurde, wird nun über Texte, Videos u.a. in eine vorgelagerte Selbstlernphase aus der Veranstaltungszeit ausgelagert. Die gemeinsame Präsenzzeit wird für aktives Lernen, Vertiefung, Diskussion oder andere aktive Formate genutzt. Das Inverted Classroom Modell wird Disziplin- und veranstaltungsübergreifend in der Lehre sowohl in Schulen wie auch Hochschulen genutzt.
Die von Sutherland und Schwaber entwickelte Scrum-Methodik ist ein etabliertes Vorgehensmodell in der Software-Entwicklung und dem Projektmanagement. Scrum bietet durch definierte Rollen, Artefakte und Ereignisse einen Rahmen in dem inkrementell an der Entwicklung eines Produktes gearbeitet werden kann. Diese Inkremente werden in Arbeitszyklen (Sprints) erarbeitet, bei denen die stetige Verbesserung des Produktes und der Arbeitsweise im Fokus stehen. Mit eduScrum oder Scrum4Schools wird Scrum in die Lehre übertragen.
Es liegt auf der Hand, dass sich die Konzepte des ICM und Scrum sehr gut ergänzen und die Scrum Methodik einen formalen Rahmen für ICM bieten kann.
Der Beitrag beschreibt die Umsetzung dieser Kombination agiler Methodiken aus Scrum im Kontext des Inverted Classroom in einer Informatik-Grundlagenveranstaltung an der Hochschule Osnabrück.
Im Modul Algorithmen und Datenstrukturen ist das Inverted Classroom Modell mit der Scrum-Methodik kombiniert. Die Studierenden erarbeiten die Inhalte des Moduls im Lernmanagementsystem mithilfe von Videoaufzeichnungen, digitalem Skript und interaktiven Übungseinheiten. Der Wegfall der klassischen Vorlesung ermöglicht mehr Zeit zur Beantwortung von Fragen, Diskussionen sowie der Reflexion des Erlernten durch Hörsaal-Quizze. Die Themen der Veranstaltung werden vorgegeben, aber die Bearbeitung erfolgt individuell und die Studierenden gestalten ihre eigenen Lernprozesse. Theorie und Praxis der Veranstaltung werden analog zur Scrum-Methodik in mehrwöchigen Sprints im Team bearbeitet. Die Aufgaben sind in den Kontext einer virtuellen Betriebssystemumgebung eingebettet und bauen aufeinander auf. Das Softwareprojekt wird hierzu als GitLab-Repository zur Verfügung gestellt. Die Verwendung von Git und integrierten Test-Routinen entsprechen einer realitätsnahen Vorgehensweise, wie sie in der Softwareentwicklung allgemein gängige Praxis ist.
In modern times, closed-loop control systems (CLCSs) play a prominent role in a wide application range, from production machinery via automated vehicles to robots. CLCSs actively manipulate the actual values of a process to match predetermined setpoints, typically in real time and with remarkable precision. However, the development, modeling, tuning, and optimization of CLCSs barely exploit the potential of artificial intelligence (AI). This paper explores novel opportunities and research directions in CLCS engineering, presenting potential designs and methodologies incorporating AI. Combining these opportunities and directions makes it evident that employing AI in developing and implementing CLCSs is indeed feasible. Integrating AI into CLCS development or AI directly within CLCSs can lead to a significant improvement in stakeholder confidence. Integrating AI in CLCSs raises the question: How can AI in CLCSs be trusted so that its promising capabilities can be used safely? One does not trust AI in CLCSs due to its unknowable nature caused by its extensive set of parameters that defy complete testing. Consequently, developers working on AI-based CLCSs must be able to rate the impact of the trainable parameters on the system accurately. By following this path, this paper highlights two key aspects as essential research directions towards safe AI-based CLCSs: (I) the identification and elimination of unproductive layers in artificial neural networks (ANNs) for reducing the number of trainable parameters without influencing the overall outcome, and (II) the utilization of the solution space of an ANN to define the safety-critical scenarios of an AI-based CLCS.