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Hakea sericea und H. salicifolia sind strauch- bis baumförmige Arten der Familie Proteaceae. Ursprünglich aus Australien stammend, breiten sie sich zunehmend in Neuseeland, Portugal, Südspanien und Südafrika invasiv aus. In Portugal wurden beide Arten als Ziergewächs, Windschutz und Heckenpflanze eingeführt und verdrängen nun heimische Arten. Die erfolgreiche Etablierung der beiden Arten hängt mit der Ausbreitungsbiologie zusammen. Die Balgfrüchte zeigen eine ausgeprägte Serotinie und verbleiben oft über Jahre an der Mutterpflanze. Erst durch Waldbrände oder starke Austrocknung öffnen sich die Früchte und geben dabei zwei geflügelte Samen frei. Während der Öffnung deformieren sich die beiden Fruchthälften stark und reißen dabei zunächst über die Bauchnaht und anschließend über die Rückenseite auf. Dieses Öffnungsverhalten ist innerhalb der Proteaceae nur für die Gattung Hakea beschrieben und für Balgfrüchte, zu denen sie dennoch gezählt werden, ungewöhnlich. Die Bruchoberflächen der verschiedenen Gewebe zeigen dabei unterschiedliche Rauigkeiten. Die Gewebe der abaxialen Seite (Rückenseite) reißen dabei mit einer glatteren Bruchfläche als die Gewebe der adaxialen Seite (Bauchseite). In dieser Arbeit werden Rauheitsparameter der Bruchoberflächen auf zufälligen Profillinien mit einem Konfokalmikroskop für die verschiedene Gewebe der Oberflächen ermittelt. Das Propagieren des Risses durch die verschiedenen Gewebe wird anhand der Ausrichtung und Lage der Zellen in den beiden Seiten der Fruchthälften erläutert. Es wird diskutiert, inwieweit sich die unterschiedlich rauen Bruchoberflächen auf die Öffnung und die dafür nötigen Kräfte auswirken. Erste Ansätze zur Optimierung von technischen Sollbruchstellen werden vorgeschlagen.
Die verholzten Früchte der Art Hakea salicifolia öffnen sich bei Austrocknung, um Samen freizugeben. Der Öffnungsmechanismus könnte als Vorbild für selbstaktuierte Bewegungen von Bauteilen dienen. Um ihn zu verstehen, wird aus µCT-Scans einer getrockneten Frucht ein 3D-Modell generiert und additiv gefertigt, welches nur zwei Gewebetypen, nämlich Leitbündel und umgebendes Gewebe berücksichtigt. Druckprüfungen dieser Prüfkörper zeigen einen anisotropen E-Modul, der auf die Struktur der Leitbündel und den großen E-Modulunterschied der gewählten Materialien zurückzuführen ist. Die erhaltenen Daten sollen zur Verifikation eines FE-Modells herangezogen und dieses an das natürliche Vorbild angepasst werden, um die Öffnung der Früchte nachzuvollziehen.
In this paper, we present a method for detecting objects of interest, including cars, humans, and fire, in aerial images captured by unmanned aerial vehicles (UAVs) usually during vegetation fires. To achieve this, we use artificial neural networks and create a dataset for supervised learning. We accomplish the assisted labeling of the dataset through the implementation of an object detection pipeline that combines classic image processing techniques with pretrained neural networks. In addition, we develop a data augmentation pipeline to augment the dataset with utomatically labeled images. Finally, we evaluate the performance of different neural networks.
This paper reveals various approaches undertaken over more than two decades of teaching undergraduate programming classes at different Higher Education Institutions, in order to improve student activation and participation in class and consequently teaching and learning effectiveness.
While new technologies and the ubiquity of smartphones and internet access has brought new tools to the classroom and opened new didactic approaches, lessons learned from this personal long-term study show that neither technology itself nor any single new and often hyped didactic approach ensured sustained improvement of student activation. Rather it needs an integrated yet open approach towards a participative learning space supported but not created by new tools, technology and innovative teaching methods.
Sperical UAV: Crash Test with 1/2 liter bottle from 2 meters
The video shows the first test of a small spherical UAV (35 cm) with 4 rotors for missions in complex environments such as buildings, caves or tunnels. The spherical design protects the vehicle's internal components and allows the UAV to roll over the ground when the environment allows. The drone can land and take off in any position and come into contact with objects without endangering the propellers and can restart even after crashes.
Problem: A group of robots, called a swarm, is placed in an unknown environment and is supposed to explore it independently. The goal of the exploration is the creation of a common map.
Implementation
- Equipping six Kobuki robots with appropriate sensor technology, a large battery, a router and the Jetson board
- Setup of the Jetson-Boards with self-made ROS2 nodes and the set up mesh network
- Writing of launch files for the common start of all functions
- Reinforcement learning is used to train an AI that controls the swarm by selecting points for the robots to approach and navigating to them and navigating them there.
- Setting up a responsive website using Angular and the Bootstrap
Framework.
In the realm of digital situational awareness during disaster situations, accurate digital representations,
like 3D models, play an indispensable role. To ensure the
safety of rescue teams, robotic platforms are often deployed
to generate these models. In this paper, we introduce an
innovative approach that synergizes the capabilities of compact Unmaned Arial Vehicles (UAVs), smaller than 30 cm, equipped with 360° cameras and the advances of Neural Radiance Fields (NeRFs). A NeRF, a specialized neural network, can deduce a 3D representation of any scene using 2D images and then synthesize it from various angles upon request. This method is especially tailored for urban environments which have experienced significant destruction, where the structural integrity of buildings is compromised to the point of barring entry—commonly observed post-earthquakes and after severe fires. We have tested our approach through recent post-fire scenario, underlining the efficacy of NeRFs even in challenging outdoor environments characterized by water, snow, varying light conditions, and reflective surfaces.
The video showcases a 3D model of a chemical company following a tank explosion that occurred on August 17, 2023, in Kempen computed with the AI algorithm Neural Radiance Field (NeRF). Captured by a compact mini drone measuring 18cm x 18cm and equipped with a 360° camera, these images offer an intricate perspective of the aftermath. After a comprehensive aerial survey and inspection of the 360° images taken within the facility, authorities confirmed that it was safe for the evacuated residents to return to their homes. See also:
https://www1.wdr.de/fernsehen/aktuelle-stunde/alle-videos/video-grosser-chemieunfall-in-kempen-100.html