The 10 most recently published documents
Simulation von Laserscannern in Pflanzenbeständen für die Entwicklung umfeldbasierter Funktionen
(2018)
Es werden drei Modellierungsansätze zur Simulation von Laserscannern in Pflanzenbeständen für die Entwicklung umfeldbasierter Fahrzeugfunktionen beschrieben. Das Sensorsignal der Distanzmessung wird dabei anhand realer Messwerte oder phänomenologisch und auf der Basis empirisch ermittelter Kennwerte in Abhängigkeit von objekt- und sensorspezifischen Einflussfaktoren abgebildet. Basierend auf den Methoden zur Simulation von Distanzmesssystemen der Open Source Simulationsumgebung Gazebo wurden die Modellierungsansätze als spezifische Sensor- und Umfeldmodelle implementiert. Die Modelle wurden insbesondere für den Einsatz an mobilen landwirtschaftlichen Arbeitsmaschinen und für die Anwendung in der Getreideernte optimiert.
Fridays Lectures for Future
(2020)
Die Bewegung "Fridays for Future" hat der Umwelt- und der Nachhaltigkeitsdiskussion neuen Schwung gegeben. Schüler demonstrieren für mehr Umweltschutz. Im Mittelpunkt steht die CO2-Reduzierung als Gegenmaßnahme zum weltweit erkennbaren Klimawandel und seinen Folgen. Zur Unterstützung der Diskussionen um verstärkten Umwelt- und Klimaschutz sowie mehr Nachhaltigkeit werden in diesem Band "Fridays Lectures for Future" fünfzehn Lektionen zum Themenbereich Umwelt und Nachhaltigkeit vorgestellt. Es handelt sich um eine Auswahl von Themen, die selbstverständlich nicht das ganze, sehr umfangreiche Problemfeld widerspiegeln können. Es bleibt die Hoffnung, dass die ausgewählten Themenbereiche für den interessierten Leser Ansporn zu einem intensiven Selbststudium sind, um sich weitere Themen zu erschließen.
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.
This article proposes the concept of a simulation framework for environmental sensors with multilevel abstraction in agricultural scenarios. The implementation case study is a simulation of a grain-harvesting scenario enabled by LiDAR sensors. Environmental sensor models as well as kinematics and dynamic behavior of machines are based on the robotics simulator Gazebo. Models for powertrain, machine process aggregates and peripheral simulation components are implemented with the help of MATLAB/ Simulink and with the robotics middleware Robot Operating System (ROS). This article deals with the general concept of a multilevel simulation framework and in particular with sensor and environmental modeling.
This paper presents an optimized algorithm for estimating static and dynamic gait parameters. We use a marker- and contact-less motion capture system that identifies 20 joints of a person walking along a corridor.
Based on the proposed gait cycle detection basic metrics as walking frequency, step/stride length, and support phases are estimated automatically. Applying a rigid body model, we are capable to calculate static and dynamic gait stability metrics. We conclude with initial results of a clinical study evaluating orthopaedic technical support.
Hintergrund und Ziele: Zahlen und numerische Informationen sind in der heutigen Zeit von sehr hoher Alltagsrelevanz, da jede Person täglich in Form von Preisen, Uhrzeiten, Telefonnummern und als Bestandteil von Adressen mit ihnen konfrontiert wird (vgl. Mueller & Moeller 2017: 19). Diese Zahlenverarbeitung und das damit verbundene Rechnen können jedoch bei Patienten mit einer Hirnschädigung beeinträchtigt sein und man spricht in diesem Fall von einer Akalkulie (vgl. Ardila & Rosselli, 2002: 180). Trotz der immensen Wichtigkeit, diese Störungen, die einen negativen Einfluss auf die soziale Teilhabe des Patienten haben, zu therapieren, erscheint die Forschungslage zu diesem Thema äußerst knapp. Da vor allem wenige spezifische Diagnostikverfahren vorliegen, ist es das Ziel dieser Arbeit, eine Übersicht über die im deutschen Sprachraum vorhandenen Diagnostikverfahren zu geben, diese kritisch zu betrachten und zu vergleichen.
Methode: Im Sinne einer systematischen Übersichtsarbeit (vgl. Ressing et al. 2009: 462) wurden die Rechercheergebnisse zu den Diagnostikverfahren systematisch zusammengetragen und hinsichtlich ausgewählter Kriterien bewertet und verglichen.
Ergebnisse: Im deutschsprachigen Raum wurden bisher vier verschiedene Verfahren zur Diagnostik von Zahlenverarbeitungs- und Rechenstören veröffentlicht. Diese sind EC 301 (Claros Salinas 1994), Störungen der Zahlenverarbeitung (SZV, Hüttemann 1998), Zahlen-verarbeitungs- und Rechentest (ZRT, Kalbe et al. 2002) und das Aiblinger Akalkulie Screening (AAS, Keller & Maser 2004). Die Verfahren unterscheiden sich sowohl hinsichtlich ihrer theoretischen Basis als auch in Bezug auf Inhalt und Auswertung deutlich voneinander. Der ZRT ist das einzige dieser Verfahren, welches Angaben zur Testgüte umfasst.
Schlussfolgerung: Da jedes der analysierten Verfahren unterschiedliche Schwerpunkte setzt und verschiedene Ziele verfolgt werden, ist keins der Diagnostikverfahren uneingeschränkt zur Diagnostik von Zahlenverarbeitungs- und Rechenstörungen zu empfehlen. Die Eignung eines Testverfahrens ist somit stark anhängig von der Intention des Testleiters und der zugrundeliegenden Fragestellung.
Vor dem Hintergrund der Auseinandersetzung mit der Digitalisierung im Hochschulsystem werden ausgewählte Aktivitäten für eine innovative Lehre in den Fokus genommen. Im Mittelpunkt der Betrachtung stehen die Hochschullehrenden. Zentrale Fragen, denen dabei nachgegangen wird, lauten: Wie können Lehrende im digitalen Zeitalter ihre Lehre innovativ gestalten? Welche Rahmenbedingungen und Anreizsysteme in der Lehr- Lernkultur von Hochschulen für angewandte Wissenschaften sind dafür notwendig, um eine in die Breite zielende Teilhabe an digitalen Lehr-Lernformaten zu erreichen? In einem exemplarischen Überblick bereits realisierter Vorhaben aus dem nationalen Hochschulraum werden Good-Practice-Beispiele, deren Wirksamkeit teilweise dokumentiert ist, skizziert. Die aus dieser Übersicht abgeleiteten Maßnahmen können im weiteren Prozess der Erschließung digitaler Chancen für die Lehre an der Hochschule Osnabrück zur Orientierung dienen.
Organic pot-based production of basil (Ocimum basilicum L.) often has lower biomass yield than conventional cultivation. Previous investigations indicate that this growth impairment is related to high ammonium (NH4+) concentrations in the growing media released by the mineralization of organic nitrogen (N) fertilizers. However, as a result of this ammonification process substrate pH may also increase. Under neutral to alkaline conditions NH4+ is converted to ammonia (NH3), which is known to be phytotoxic even at low concentrations. Therefore, we investigated the impact of both ammonical N species on basil grown in a peat substrate. In total, three fertilization pot experiments were conducted in a greenhouse in order to compare the effect of different organic base dressings [250 and 750 mg N (L substrate)-1 mainly supplied by a liquid amino acid fertilizer (AAF)] and two initial substrate pH levels (5.5 and 6.5). In two treatments, 5% (v/v) mature compost was mixed into the peat 1 day and 12–days before the substrate was used for sowing, respectively. The aim of this procedure was to stimulate nitrification in this way to reduce ammonical N concentration. Ammonia concentration in the aerial plant surrounding environment was measured by using NH3 detector tubes in combination with an open-top chamber method. The results showed that the growth of basil (number of plants, fresh matter yield, plant height) was significantly inhibited in the second and third week of cultivation by rising NH3 and NH4+ exposure, as well as by a substrate pH ≥ 7.0. These adverse effects were reduced by lowering the organic base dressing rate and adjusting the initial substrate pH to 5.5. Furthermore, the addition of mature compost to peat in combination with a 12-day storage was proven to be effective for promoting nitrification in the organically fertilized substrate. As a result, plant growth was improved by both lower NH3 and NH4+ exposure as well as a faster supply of nitrate (NO3-) as an additional N source. Using this approach, it was possible to feed organically fertilized basil right from the seedling stage with a NO3--N/NH4+-N-balanced and later on providing a predominant NO3--N supply.
In this paper, we evaluate the application of Bayesian Optimization (BO) to discrete event simulation (DES) models. In a first step, we create a simple model, for which we know the optimal set of parameter values in advance. We implement the model in SimPy, a framework for DES written in Python. We then interpret the simulation model as a black box function subject to optimization. We show that it is possible to find the optimal set of parameter values using the open source library GPyOpt. To enhance our evaluation, we create a second and more complex model. To better handle the complexity of the model, and to add a visual component, we build the second model in Simio, a commercial off-the-shelf simulation modeling tool. To apply BO to a model in Simio, we use the Simio API to write an extension for optimization plug-ins. This extension encapsulates the logic of the BO algorithm, which we deployed as a web service in the cloud.
The fact that simulation models are black box functions with regard to their behavior and the influence of their input parameters makes them an apparent candidate for Bayesian Optimization (BO). Simulation models are multivariable and stochastic, and their behavior is to a large extent unpredictable. In particular, we do not know for sure which input parameters to adjust to maximize (or minimize) the model’s outcome. In addition, the complex models can take a substantial amount of time to run.
Bayesian Optimization is a sequential and self-learning algorithm to optimize black box functions similar to as we find them in simulation models: they contain a set of parameters for which we want to identify the optimal set, they are expensive to evaluate, and they exhibit stochastic noise. BO has proven to efficiently optimize black box functions from varius disciplines. Among those, and most notably, it is successfully applied in machine learning algorithms to optimize hyperparameters.
Hebammenteams in Deutschland – Lösungsansätze für Herausforderungen im freiberuflichen Arbeitsfeld
(2019)
Hintergrund: Ein zunehmender Mangel an berufstätigen Hebammen in Deutschland ist zum Teil auf die Unzufriedenheit vieler Hebammen mit den Arbeitsbedingungen zurückzuführen. Dies führt vielfach zu Reduzierung der Arbeitszeit und Berufsaufgabe. Angeregt durch Teamstrukturen der Pflegeorganisation Buurtzorg in den Niederlanden, deren Mitarbeiter eine sehr hohe Zufriedenheit auf-weisen, wurde die Frage gestellt, inwieweit auch Hebammen im Team innerhalb des bestehenden Systems in Deutschland ihre Arbeitsbedingungen verbessern können.
Ziel: Da freiberufliche Hebammen mehr Gestaltungsmöglichkeiten haben als in der Klinik, soll her-ausgearbeitet werden, welche Lösungen für Herausforderungen im freiberuflichen Arbeitsfeld von bestehenden Hebammenteams entwickelt wurden, in welcher Weise diese die Zufriedenheit im Beruf erhöhen können, und welche Anregungen von Buurtzorg zusätzlich zu einer Verbesserung der Arbeitsbedingungen beitragen könnten.
Methode: In einer qualitativen Querschnittsstudie wurden fünf leitfadengestützte Interviews mit Ver-tretern von Hebammenteams in Deutschland und eines mit Mitarbeiterinnen der niederländischen Wochenpflegeorganisation Buurtzorgkraam, einer Tochter von Buurtzorg, geführt. Die Auswertung der transkribierten Interviews erfolgte angelehnt an die inhaltlich strukturierende Inhaltsanalyse nach Kuckartz.
Ergebnisse: Die Organisation im Team kann u.a. in folgenden Bereichen eine Verbesserung der Arbeitsbedingungen zeitigen: geregelte Freizeit, Rationalisierung mit Freisetzung von mehr Zeit für die Betreuung sowie höhere Vergütung. Durch die Teamarbeit selbst kommen weitere Herausforderungen auf, insbesondere in den Bereichen Entscheidungsfindung, Kommunikation, Fluktuation und Wachstum.
Diskussion: Besondere Vorteile von Teamarbeit sind die Unterstützung durch Teamkolleginnen und die Sicherstellung der Betreuungskontinuität bei erforderlichem Wechsel der Hebamme. Vielen potenziell belastenden Faktoren kann im Team besser begegnet werden. In Bezug auf Entscheidungsfindung und Wachstum bzw. Teilung von Teams kann der Blick auf Buurtzorg zusätzliche Anregungen geben. Die Frage, ob die erhöhte Arbeitszufriedenheit tatsächlich zu einer Verbesserung der Versorgunglage führt, bleibt offen und sollte Gegenstand weiterer Forschungen sein.