Drittmittelprojekte

Decorating

  • Thema: DEep COnceptors for tempoRal dATa mINinG
  • Kurzbeschreibung: Heutige Produktionsanlagen, Häuser (speziell Smart Homes) oder Unternehmen sammeln riesige Datenmengen. Diese Daten bilden eine Zeitreihe und enthalten zusätzlich oft räumliche Informationen. Interessante Forschungsfragen in diesem Zusammenhang sind: Wie können Muster in Zeitreihen, d.h. regelmäßige und/oder wiederkehrende Verhaltensweisen sowie Abweichungen davon erkannt werden? Für die Modellierung und Vorhersage von räumlich-zeitlichem Verhalten erscheinen Ansätze auf Basis rekurrenter neuronaler Netze eine geeignete Wahl. Konzeptoren (Jaeger 2014) sind ein neuer Mechanismus aus der Neuroinformatik, der verwendet werden kann, um eine Vielzahl von Funktionen, wie z.B. das inkrementelle Lernen von dynamischen Mustern, zu implementieren. Zur Realisierung von Konzeptoren werden hauptsächlich rekurrente neuronale Netzes mit einer zufälligen Konnektivitätsmatrix als dynamischer Speicher verwendet. Im Rahmen des Forschungsprojekts sollen einfache, aber leistungsfähige rekurrente Netzwerkmodelle, insbesondere Netzwerke auf der Basis von Konzeptoren in Kombination mit Cluster-Methoden betrachtet werden. Dabei soll nicht nur allgemein untersucht werden, inwiefern Mustererkennung in Zeitreihen mit diesen Methoden machbar ist, sondern nach Möglichkeit auch deren Anwendungen betrachtet werden, wie z.B. die Objekterkennung mit Multikoptern, die Wahrnehmung von Harmonie in der Musik u.a.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Dipl.-Inf. Falk Schmidsberger
  • Laufzeit: 01.01.2017–31.12.2018
  • Drittmittelgeber: Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD) im Programm des Projektbezogenen Personenaustauschs (PPP) mit Australien
  • Partner: Prof. Dr. Oliver Obst / Western Sydney University

TriOptScan

  • Thema: Entwicklung von Verfahren zum mobilen Einlesen und Erkennen von erhabenen, vertieften oder konturhaften Markierungen
  • Kurzbeschreibung: Im Projekt „TriOptScan“ wird ein mobiles System in Form eines Handscanners zum Erfassen und Erkennen von Markierungen auf Werkstücken entwickelt. Diese Markierungen können erhaben, vertieft oder konturhaft sein. Zur Identifizierung dieser Markierungen kommt eine Kombination aus klassischer Bildverarbeitung und Lasertriangulation zum Einsatz. Darüber hinaus sollen 2D-Markierungen wie z.B. Barcodes verarbeitet werden können. Ziel des Teilprojekts an der Hochschule Harz ist die Entwicklung von Algorithmen zur Erfassung der 2D- und 3D-Bilddaten mit optischen Sensoren und Lasertriangulation. Die Bewegungen des Scanners über dem Werkstück werden mit Hilfe geeigneter Methoden wie z.B. des optischen Flusses analysiert und korrigiert, um eine Auswertung der Bilddaten zu ermöglichen.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Matthias Oelze M.Sc.; Dipl.-Inf. Falk Schmidsberger
  • Laufzeit: 01.04.2015–31.07.2017
  • Drittmittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWI), Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), Kooperationsnetzwerk Assistenz in der Logistik
  • Partner: Institut für Automatisierung und Informatik GmbH (IAI), Wernigerode; Loetec Elektronische Fertigungssysteme GmbH, Lutherstadt Wittenberg

InspektoKopter

  • Thema: Innovatives sensorgestütztes Flugassistenzsystem zum gefahrlosen Befliegen von Windenergieanlagen-Rotorblättern
  • Kurzbeschreibung: Im Rahmen des FuE-Projekts „InspektoKopter“ soll unter Verwendung eines unbemannten Luftfahrzeuges, ein modular aufgebautes Prüfsystem und ein neuartiges Verfahren zur Außen-Inspektion von Windenergieanlagen-Rotorblättern entwickelt werden, welches eine sichere und zuverlässige Alternative zur manuellen Prüfung darstellt. Als Ausgangspunkt dient dem FuE-Projekt ein bereits vorhandenes Multikoptersystem, welches durch Modifikation für den Einsatz an Windenergieanlagen optimiert wird. Zur Beurteilung der Strukturbeschaffenheit der Windenergieanlagen-Rotorblätter ist die Entwicklung eines geeigneten optischen Inspektionsverfahrens unter Einsatz geeigneter Kamera-/Sensortechnik geplant. In Ergänzung dazu ist eine Analysesoftware zur Identifikation von Schadensbildern, Interpretation der Sensordaten sowie der Visualisierung und Archivierung der „Fitness“ von Rotorblättern zu erstellen. Durch die entwickelte Auswertungssoftware sollen mit Hilfe der Detektionsmethoden Oberflächenschäden (Risse) oder Materialermüdung qualitativ und quantitativ lokalisierbar werden. Die Herausforderung besteht in der Aggregation einzelner Sensoraufnahmen, bestehend aus Bildfolgen und Tiefenbildscans, in einem automatischen Workflow zur Erstellung eines komplexen 3D-Modells des Rotorblattes unter den besonderen Scanbedingungen mit einem Multikopter. Zur Gewährleistung der Reproduzierbarkeit der Prüfung ist eine Automatisierung der Befliegung mit dem entwickelten Multisensorsystem vorgesehen, die neuartige Navigationstechnologien erfordert. Es wird eine Softwarelösung entwickelt, mit der optische Messergebnisse nutzerfreundlich analysiert und annotiert werden können sowie einen Vergleich von Inspektionsdaten in der Historie ermöglichen.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Dipl.-Inf. Falk Schmidsberger
  • Laufzeit: 01.01.2014–30.04.2016
  • Drittmittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWI), Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM), Kooperationsnetzwerk InDiWa - Inspektion, Diagnose, Wartung
  • Partner: Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF), Magdeburg; GEO-METRIK-Ingenieurgesellschaft mbH, Magdeburg; Bitmanagement Software GmbH, Berg bei München

Ratiolog

  • Thema: Rationale Erweiterungen des Logischen Schließens
  • Kurzbeschreibung: Menschliches Schlussfolgern folgt i.A. nicht den Regeln klassischer Logik. Erklärungen dafür können unvollständiges Wissen, unkorrekte Annahmen oder inkonsistente Normen sein. Von Anfang an legte die Forschung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) großen Wert darauf, Rationalität bzw. Mechanismen dafür in KI-Systeme einzubauen. Rationalität kann dabei nicht auf kognitive Aufgaben beschränkt werden, sondern schließt komplexes Verhalten und die Interaktion mit anderen Subjekten und der physikalischen Umgebung ein. Dieses Projekt zielt darauf ab, ein gemeinsames Modell für das Schlussfolgern und Verhalten zu etablieren. Dazu soll das logische Schlussfolgern mit der Modellierung kontinuierlicher Systeme kombiniert werden, wobei auf vorhergehende Arbeiten über nicht-monotone Kalküle und hybride Automaten aufgebaut wird. Klassisches logisches Schlussfolgern soll um verschiedene nicht-monotone Aspekte erweitert werden, z.B. Abduktion oder widerlegbare Argumentation. Dies wird nicht nur auf theoretischem Niveau erfolgen, sondern diese Erweiterungen sollen in das existierende Beweis-System E-KRHyper eingebaut werden. Log-Answer, ein Frage-Antwort-System mit offener Domäne, das E-KRHyper und die freie Enzyklopädie Wikipedia zur Beantwortung natürlichsprachlicher Fragen nutzt, wird zu einem System zur rationalen Fragebeantwortung ausgebaut, die ein exzellentes Testfeld zur Evaluation des rationalen Schließens bietet.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Dr. Claus-Peter Wirth
  • Laufzeit: 04.06.2013–03.12.2015
  • Drittmittelgeber: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
  • Partner: Arbeitsgruppe Prof. Dr. Furbach, Institut für Informatik, Universität Koblenz-Landau

InfraKopter

  • Thema: Entwicklung von effektiven Verfahren zur Entzerrung und Zusammenführung von mit Multikoptern aus niedrigen Höhen aufgenommenen Infrarotbildern
  • Kurzbeschreibung: Im Projekt InfraKopter werden mit den Mitteln der Objekterkennung komplexe Montagen von Infrarotaufnahmen erstellt, die mit Hilfe eines Flugroboters aufgenommen werden. Der Einsatz von Flugrobotern (Multikoptern) bietet gegenüber den bisherigen Technologien (Flugzeug oder Hubschrauber) einige Vorteile. Multikopter sind günstiger in der Anschaffung und im Unterhalt und sind sehr schnell einsatzbereit. Außerdem lassen sich Aufnahmen aus relativ geringen Höhen (< 150m) realisieren, so dass sich eine deutlich bessere Qualität der Bilder erreichen lässt.Da herkömmliche Verfahren der Bildverarbeitung (z.B. Kantendetektion) sich bei Infrarotaufnahmen aufgrund weniger scharfer Konturen weniger gut eignen, sollen in diesem Projekt Verfahren der Photogrammetrie und Semantischen Bildanalyse (Objekterkennung) mit Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere dem Maschinellen Lernen, kombiniert werden, um verknüpfte Aufnahmen zu erstellen. Anwendungsgebiete sind die Land- und Forstwirtschaft oder die Archäologie.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Matthias Oelze geb. Marks M.Sc.
  • Laufzeit: 01.01.2013–31.05.2015
  • Drittmittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWI), Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
  • Partner: GEO-METRIK-Ingenieurgesellschaft mbH, Magdeburg

AirMeter

  • Thema: Entwicklung einer universellen Sensorplattform zur Erfassung von Bild- und Umweltdatensowie eines Flugassistenzsystems (FAS) für semi-autonome ferngesteuerte fliegende Systeme
  • Kurzbeschreibung: Im Projekt AirMeter wird eine universelle Sensorplattform zur Erfassung von Bild- und Umweltdaten sowie ein Flugassistenzsystem für semi-autonome ferngesteuerte fliegende Systeme entwickelt.Die mobile Datenerfassung mit Flugrobotern stellt gegenüber herkömmlichen Begehungen bzw. Luftbildaufnahmen eine kostengünstige Alternative zur Erfassung von Veränderungen, Zuständen oder Gefahren in abgegrenzten Gebieten dar. In diesem Projekt soll daher eine universelle Plattform für fliegende Systeme entwickelt werden, die mit verschiedensten Sensoren ausgestattet ist. Sie soll eine Echtzeitauswertung der aufgenommenen Daten ermöglichen und die Ergebnisse an eine intelligente Bodenstation senden. Die im Rahmen dieses Projekts zu entwickelnde Lösung wird erstmals unabhängig von den proprietären Erfassungssystemen anderer Hersteller ein System zur universellen Erfassung, Übertragung und Speicherung von Umweltdaten und Bildinformationen bieten. Die Bildauswertung wird durch eine Objekterkennung (teil-)automatisiert, welche Methoden des Maschinellen Lernens nutzt. Gesamtziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer marktfähigen universellen Sensor- und Auswerteplattform für die Erfassung von Umweltdaten und Bildinformationen mittels ferngesteuerter, semi-autonom arbeitender, kompakter Fluggeräte. Der Pilot wird dabei durch ein neuartiges Flugassistenzsystem unterstützt.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Dipl.-Inf. Falk Schmidsberger
  • Laufzeit: 01.11.2011–30.04.2014
  • Drittmittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWI), Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)
  • Partner: Geomatics – Ingenieurbüro für angewandte Informationstechnologie, Wernigerode

DeMAS

  • Thema: Deduktiver Entwurf, Analyse und Verifikation von Multiagenten-Systemen für den RoboCup
  • Kurzbeschreibung: Die Erstellung von Software für kooperierende Teams mobiler Roboter stellt hohe Anforderungen: Zum einen muss eine Reaktion des Systems in Echtzeit garantiert werden, und zum anderen erhöht die Kooperation mehrerer Agenten miteinander die Komplexität. Im Rahmen des Projekts wird ein Verfahhttp://labmobsys.hs-harz.de/index.php?section=projects&field=6ren entwickelt, welches es erlaubt, Multiagenten-Systeme formal zu entwerfen und diesen Entwurf auch ausführbar zu machen. Hierzu sollen Techniken aus der Deduktion und Logikprogrammierung und Mittel der Softwaretechnik (UML) eingesetzt werden. Damit ist in einem weiteren Schritt die Analyse und Verifikation von Multiagenten-Systemen durchführbar, indem Temporal-logiken und Methoden aus dem Model Checking für den hier vorgesehenen Zweck (weiter) entwickelt werden.
  • Projektleiter: Prof. Dr. Frieder Stolzenburg
  • Mitarbeiter: Dipl.-Inf. Falk Schmidsberger
  • Laufzeit: 01.07.2001–31.12.2008
  • Drittmittelgeber: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im DFG-Schwerpunktprogramm 1125 RoboCup (Kooperierende Teams mobiler Roboter in dynamischen Umgebungen)
  • Partner: Universität Koblenz-Landau, Institut für Informatik, Prof. Dr. Ulrich Furbach

 

Weitere Informationen

siehe labmobsys.hs-harz.de

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