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This paper describes the development and test of a novel LiDAR based combine harvester steering system using a harvest scenario and sensor point cloud simulation together with an established simulation toolchain for embedded software development. For a realistic sensor behavior simulation, considering the harvesting environment and the sensor mounting position, a phenomenological approach was chosen to build a multilayer LiDAR model at system level in Gazebo and ROS. A software-in-the-loop simulation of the mechatronic steering system was assembled by interfacing the commercial AppBase framework for point cloud processing and feature detection algorithms together with a machine model and control functions implemented in MATLAB/ Simulink. A test of ECUs in a hardware-in-the-loop simulation and as well as HMI elements in a driver-in-the-loop simulation was achieved by using CAN hardware interfaces and a CANoe based restbus simulation.
Hintergrund Die physiotherapeutische Dokumentation spielt im Therapieprozess eine wichtige Rolle, erfolgt jedoch auf unterschiedlichste Weise. Es existieren derzeit eine Vielzahl von Softwarelösungen für die physiotherapeutische Dokumentation, welche sich jedoch in ihren Funktionalitäten stark unterscheiden. Ziel Mithilfe einer Befragung soll ein Konsens von Expertenaus der Physiotherapie im Themengebiet der softwarebasierten Dokumentation ermittelt werden. Anhand der Ergebnisse wird ein Anforderungskatalog für die Entwicklung einer neuartigen und benutzerorientierten Dokumentationssoftware erstellt. Methode Online-Delphi-Befragung mit neun Experten über drei Befragungswellen.
Ergebnisse Hinsichtlich der Anforderungen an die Anamnese konnte ein Konsens erzielt werden. Bei der Gliederung des Befundes kam es zu keiner Übereinstimmung der Experten. Das Ergebnis lässt sich durch unterschiedliche manualtherapeutische Konzepte erklären, die für die Befunderhebung verwendet wurden. Schlussfolgerung Eine softwarebasierte Dokumentation sollte standardisierter als bisher erfolgen, um den ClinicalReasoning-Prozess zu unterstützten. Gleichzeitig ist dabei eine gewisse Flexibilität geboten. Die gesammelten Anforderungen können für die Entwicklung einer neuartigen und benutzerorientierten mobilen Anwendung zur Effizienzsteigerung in der physiotherapeutischen Dokumentation verwendet werden.
Kugelstrahlen ist ein im Maschinenbau eingesetztes Verfahren zur Steigerung der Ermüdungsfestigkeit. Es wird z. B. bei hochbelasteten Komponenten in der Luft- und Raumfahrt, der Fahrzeugtechnik, im Turbomaschinenbau und weiteren Industriezweigen angewandt. Die Einstellung der Betriebsparameter der Kugelstrahlanalage findet üblicherweise mit kostenintensiven empirischen Versuchen statt, mit dem Ziel, die vorgegebene Druckeigenspannung zu erreichen. In [1, 2] wird auf der Basis einer dort beschriebenen neuartigen Elementarzelle vorgeschlagen, die Almenstreifenaufbiegung als Mittel zur Spezifikation der Verfestigung heranzuziehen. Dazu ist deren Simulation notwendig, welche sich mit der entwickelten Elementarzelle wirtschaftlich bewerkstelligen lässt. In der hier vorliegenden Veröffentlichung werden die der Elementarzelle zugrundeliegenden Finite-Elemente-Netze (FE-Netze) mithilfe von Einzelbe-schussversuchen validiert. Weiterhin wird eine ähnlichkeitsmechanische Betrachtung des Kugelstrahlprozesses zur vereinfachten Parametereinstellung vorgestellt.
The Internet of Things (IoT) relies on sensor devices to measure real-world phenomena in order to provide IoT services. The sensor readings are shared with multiple entities, such as IoT services, other IoT devices or other third parties. The collected data may be sensitive and include personal information. To protect the privacy of the users, the data needs to be protected through an encryption algorithm. For sharing cryptographic cipher-texts with a group of users Attribute-Based Encryption (ABE) is well suited, as it does not require to create group keys. However, the creation of ABE cipher-texts is slow when executed on resource constraint devices, such as IoT sensors. In this paper, we present a modification of an ABE scheme, which not only allows to encrypt data efficiently using ABE, but also reduces the size of the cipher-text, that must be transmitted by the sensor. We also show how our modification can be used to realise an instantaneous key revocation mechanism.
Nach dem Auslaufen der 20-jährigen Förderung über eine Einspeisevergütung im Rahmen des Erneuerbare-Energien-Gesetzes (EEG) gibt es für deutsche Biogasanlagen diverse technische Möglichkeiten für einen Weiterbetrieb. Neben der Wirtschaftlichkeit sind die Anlagenbetreibenden ein wesentlicher Entscheidungsfaktor für den Weiterbetrieb der Anlage. Somit ergibt sich die zentrale Fragestellung „Welche Treiber und Hemmnisse für Betreibende von Bestandsbiogasanlagen in Deutschland bestehen in den verschiedenen Nutzungspfaden für Biogas, sowie für kooperative Geschäftsmodelle?“. Die Erkenntnisse können unter anderem dafür genutzt werden, die Situation der Anlagenbetreibenden besser zu verstehen, um notwendige Unterstützung für einen Weiterbetrieb, beispielsweise durch Kommunen, zur Verfügung stellen zu können.
Artificial intelligence (AI) promises transformative impacts on society, industry, and agriculture, while being heavily reliant on diverse, quality data. The resource-intensive "data
problem" has initialized a shift to synthetic data. One downside of synthetic data is known as the "reality gap", a lack of realism. Hybrid data, combining synthetic and real data, addresses this. The paper examines terminological inconsistencies and proposes a unified taxonomy for real, synthetic, augmented, and hybrid data. It aims to enhance AI training datasets in smart agriculture, addressing the challenges in the agricultural data landscape. Utilizing hybrid data in AI models offers improved prediction performance and adaptability.
The 3GPP release 16 integrates TSN functionality into 5G and standardizes various options for TSN time synchronization over 5G such as transparent mode and bridge mode. The time domains for the TSN network and the 5G network are kept separate with an option to synchronize either of the networks to the other. The TSN time synchronization over 5G is possible either by using the IEEE 1588 generalized Precision Time Protocol (gPTP) based on UDP/IP multicast or via IEEE 802.1AS based on Ethernet PDUs. The INET and Simu5G simulation frameworks, which are both based on the OMNeT++ discrete event simulator, are widely used for simulating TSN and 5G networks. The INET framework comprises the 802.1AS based time synchronization mechanism, and Simu5G provides the 5G user plane carrying IP PDUs. We modified the 802.1AS-based synchronization model of INET so that it works over UDP/IP. With that, it is possible to synchronize TSN slaves (connected to 5G UEs), across a 5G network, with a TSN master clock, present within a TSN network, that is connected to the 5G core network. Our simulation results show that 500 microseconds of synchronization accuracy can be achieved with the corrected asymmetric propagation delay of uplink and downlink between the gNodeB (gNB) and the User Equipment (UE). Furthermore, the synchronization accuracy can be improved if the delay difference between uplink and downlink is known.
Knowledge of the small-scale nutrient status of arable land is an important basis for optimizing fertilizer use in crop production. A mobile field laboratory opens up the possibility of carrying out soil sampling and nutrient analysis directly on the field. In addition to the benefits of fast data availability and the avoidance of soil material transport to the laboratory, it provides a future foundation for advanced application options, e.g. a high sampling density, sampling of small sub-fields or dynamic adaptation of the sampling line during field sampling. An innovative key component is the NUTRI-STAT ISFET sensor module. It measures values for the ions "NO3- ”, “H2PO4- " and "K+ " as well as the pH. The ISFET sensor module was specially developed for soil nutrient analysis. The phosphorus measurement was further developed for the project "soil2data". First results from the ISFET sensor module show a measurement signal settling time of significantly less than 100 seconds and a further consistent stable measurement signal. The measurement signal dynamics of approx. 58 mV per factor 10 of concentration change is given for the measured variables pH and K+. For the measured quantities of NO3- and H2PO4- , the measurement signal dynamics are lower.