Fakultät IuI
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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.
The usage of high-level synthesis (HLS) tools for FPGAs has increased significantly over the last years since they matured and allow software programmers to take advantage of reconfigurable hardware technology.
Most HLS tools employ methods to optimize for loops, e. g. by unrolling or pipelining them. But there is hardly any work on the optimization of while loops. This comes at no surprise since most while loops have loop-carried dependences involving the loop condition which result in large recurrence cycles in the dataflow graphs. Therefore typical while loops cannot be parallelized or pipelined.
We propose a novel transformation which allows to optimize while loops nested within a for loop. By interchanging the two loops, it is possible to pipeline (and thereby parallelize) the inner loop, resulting in a reduced execution time. We present two case studies on different hardware platforms and show the speedup factors - compared to a host processor and to an unoptimized hardware implementation - achieved by our while loop optimization method.
Der Einsatz paralleler Hardware-Architekturen betrifft alle Software-Entwickler und -Entwicklerinnen: vom Supercomputer bis zum eingebetteten System werden Multi- und Manycore-Systeme inzwischen eingesetzt. Die Herausforderungen an das Software Engineering sind vielfältig. Zum einen ist (wieder) ein stärkeres Verständnis für die Hardware notwendig. Ohne eine skalierbare Partitionierung der Software und parallele Algorithmen bleibt die Rechenleistung ungenutzt. Zum anderen stehen neue Programmiersprachen im Vordergrund, die die Ausführung von parallelen Anweisungen ermöglichen.
Dieses Buch betrachtet unterschiedliche Aspekte bei der Entwicklung paralleler Systeme und berücksichtigt dabei auch eingebettete Systeme. Es verbindet Theorie und praktische Anwendung und ist somit für Studierende und Anwender in der Praxis gleichermaßen geeignet. Durch die programmiersprachenunabhängige Darstellung der Algorithmen können sie leicht für die eigene Anwendung angepasst werden. Viele praktische Projekte erleichtern das Selbststudium und vertiefen das Gelernte.
Artificial intelligence (AI) and human-machine interaction (HMI) are two keywords that usually do not fit embedded applications. Within the steps needed before applying AI to solve a specific task, HMI is usually missing during the AI architecture design and the training of an AI model. The human-in-the-loop concept is prevalent in all other steps of developing AI, from data analysis via data selection and cleaning to performance evaluation. During AI architecture design, HMI can immediately highlight unproductive layers of the architecture so that lightweight network architecture for embedded applications can be created easily. We show that by using this HMI, users can instantly distinguish which AI architecture should be trained and evaluated first since a high accuracy on the task could be expected. This approach reduces the resources needed for AI development by avoiding training and evaluating AI architectures with unproductive layers and leads to lightweight AI architectures. These resulting lightweight AI architectures will enable HMI while running the AI on an edge device. By enabling HMI during an AI uses inference, we will introduce the AI-in-the-loop concept that combines AI's and humans' strengths. In our AI-in-the-loop approach, the AI remains the working horse and primarily solves the task. If the AI is unsure whether its inference solves the task correctly, it asks the user to use an appropriate HMI. Consequently, AI will become available in many applications soon since HMI will make AI more reliable and explainable.
Die Maschine ist in der Lage faserverstärkte thermoplastische Kunststoffrohre herzustellen. Entwickelt und konstruiert wurde die Maschine als Open Source Hardware Projekt. Das bedeutet die Baupläne und Zeichnungen werden frei zur Verfügung gestellt. Heimwerker und andere Interessierte sollen dadurch die Möglichkeit bekommen faserverstärkte Rohre eigenständig und günstig herzustellen. Die Entwicklung und Konstruktion der Wickelmaschine ist das Ergebnis einer Masterarbeit an der Hochschule Osnabrück.
Innovationen sind die stärksten Gestaltungsfaktoren für eine neue vielversprechende Zukunft, da sie die wichtigsten Treiber für Wachstum und Ertrag in unserer Wirtschaft sind. Die aktuelle Zeitenwende zeigt uns sehr deutlich, dass wir ohne Innovationen bzw. Veränderungen und Anpassungen kaum noch wettbewerbsfähig bleiben, sowohl als Nation bzw. als Gesellschaft und insbesondere als Unternehmen.
Die hohe Dynamik und Komplexität der wirtschaftlichen und sozialen Prozesse setzt neue Maßstäbe an die Innovationsstrategien von Institutionen und Unternehmen.
Neue Technologien, neue Märkte, neues Kundenverhalten und der stetige Wandel sowohl in der Arbeitswelt als auch in unserem gesellschaftlichen Umfeld, wie z.B. die Digitalisierung, zeigen uns, dass allein eine Produktinnovation als solche heute nicht mehr ausreicht. Unter den genannten Randbedingungen müssen Innovationen auch in der Gestaltung von Geschäftsprozessen und Realisierung der "Work-Life-Balance" neu erdacht bzw. überprüft werden.
Der Vorsprung innovativer Produkte im viralen Wettbewerb ist oft nur kurz. Ein ganzheitliches Innovationsmanagement hat alle Bereiche des Unternehmens einzubeziehen und führt zu neuen Geschäftsmodellen, die etablierte Geschäftspraktiken verdrängen, ebenso tauchen durch neue Technologien in immer stärkerem Maße neue Anbieter auf, die die Spielregeln in den Märkten verändern.
Der 1. Deutsche Innovations-Kongress will Impulse setzen, Best-Practice-Modelle als Vorbilder anbieten und im Austausch zwischen den Referent*innen und den Teilnehmer*innen neue Wege bzw. Perspektiven eröffnen.
Wir freuen uns auf alle Teilnehmer*innen und den Erfahrungsaustausch, um aktuelle und nachhaltige Innovations-Impulse zu setzen und neue Wege erfolgversprechende Wege zu beschreiben, womit die bereits fruchtbaren Kooperationen zwischen Wirtschaft und Wissenschaft im Großraum Osnabrück noch weiter belebt werden soll.
Aktuell tragen auch 8 Studierendengruppen des Masterstudiengangs "Entwicklung und Produktion" der Hochschule Osnabrück in der Fakultät I u. I im Rahmen des Moduls "Innovationsmanagement" in Kooperation mit Unternehmen aus der Region durch die Entwicklung neuer innovativer Produkte zum Erfolg des Kongresses bei. Die Zwischenergebnisse dazu werden in einer Poster-Ausstellung präsentiert. Die Innovationsprojekte werden unter der Leitung von Prof. Dr. Jens Schäfer durchgeführt.
With the increasing size and complexity of embedded systems, the impact of software on energy consumption is becoming more important. Previous research focused mainly on energy optimization at the hardware level. However, little research has been carried out regarding energy optimization at the software design level. This paper focuses on the software design level and addresses the gap between software and hardware design for embedded systems. This is achieved by proposing a framework for software design patterns, which takes aspects of power consumption and time behavior of the hardware level into account. We evaluate the expressiveness of the framework by applying it to well-known and novel design patterns. Furthermore, we introduce a dimensionless numerical efficiency factor to make possible energy savings quantifiable.
Due to the resource-constrained nature of embedded systems, it is crucial to support the estimation of their power consumption as early in the development process as possible. Non-functional requirements based on power consumption directly impact the software design, e.g., watt-hour thresholds and expected lifetimes based on battery capacities. Even if software affects hardware behavior directly, these types of requirements are often overlooked by software developers because they are commonly associated with the hardware layer. Modern trends in software engineering such as Model-Driven Development (MDD) can be used in embedded software development to evaluate power consumption-based requirements in early design phases. However, power consumption aspects are currently not sufficiently considered in MDD approaches. In this paper, we present a model-driven approach using Unified Modeling Language profile extensions to model hardware components and their power characteristics. Software m odels are combined with hardware models to achieve a system-wide estimation, including peripheral devices, and to make the power-related impact in early design stages visible. By deriving energy profiles, we provide software developers with valuable feedback, which may be used to identify energy bugs and evaluate power consumption-related requirements. To demonstrate the potential of our approach, we use a sensor node example to evaluate our concept and to identify its energy bugs.