In dieser Master -Arbeit möchte ich zunächst eine Simulation vorstellen, mit der das Verhalten von Agenten untersucht wird, die in einer generierten Welt versuchen zu über leben und dazu einige Handlungsmöglichkeiten zur Auswahl haben. Anschließend werde ich kurz die theoretischen Aspekte beleuchten, welche hier zu Grunde liegen. Der Hauptteil meiner Arbeit ist meine Replikation einer Simulation, die von Andreas König im Jahr 2000 in Java angefertigt worden ist [Kö2000] . Ich werde hier seine Arbeit in stark verkürzter Form darstellen und anschließend auf meine eigene Entwicklung eingehen. Im Schlussteil der Arbeit werde ich die Ergebnisse meiner Simulation mit denen von Andreas König vergleichen und die verwendeten Werkzeuge (Java und NetLogo) besprechen. Zum Abschluss werde ich in einem Fazit mein Vorhaben kurz zusammenfassen und berichten was sich umsetzen ließ, was nicht funktioniert hat und warum.

Planning routes for trucks with a trailer is a complex procedure. In order to simplify this process, a route is segmented into elementary components, which represents basic motions of the considered vehicle. These elementary components are called maneuvers and are composed of two party. First, paths are constructed for certain reference points. Second, the vehicle is enclosed by a corridor during the execution of a maneuver. The paths of the vehicle have to take driveability into consideration. They must respect the kinematic constraints of the vehicle. The maneuver corridor can be used as a basis to guarantee collision-free motion planing. No part of the vehicle leaves the corridor during the maneuver. There are different types of maneuvers. Currently, the bending maneuver, the cusp maneuver and the straight line maneuver can be distinguished. In addition, a maneuver can be created with two different construction methods, the conventional and the iterative method. In this thesis, a data structure to construct a maneuver is designed and implemented. The data structure is integrated into an already existing tool. The user can interact with the software to adjust various parameters of a maneuver. Afterwards the maneuver is generated based on these parameters. This also includes a visualization within the software, which can plot the parts of a maneuver. The visualization can be exported to an image file.

To meet the growing demands in the automotive industry, car manufacturers constantly reduce the depth of production and shift value-adding processes to the suppliers. This requires that companies work together more closely and promotes the creation of complex logistics networks. To meet the requirements for information exchange, a consortium of automobile manufacturers launched the project RFID-based Automotive Network (RAN) in 2009. The initiative aims at creating a standardized architecture for efficient material flow management along the entire supply chain. Core component of this architecture is the Informationbroker, an information unit which automatically communicates data which is captured via Auto-ID technology to supply chain participants. The thesis focuses in cooperation with the IBS AG, a software company and consortium partner in the project, on the exchange of goods data. At first, theoretical foundations are presented by describing the characteristics of a supply chain and explaining standardization efforts and related processes. The chapter on the supply chain focuses on trends in the automotive industry to create a link to the project. The topic of standardization provides in-depth information on electronic data exchange standards in order to additionally create a transition to the Informationbroker concept. In the analytical part, reference projects will be presented with a similar problem and set in relation to RAN. According to project documents, system requirements will be defined and models will be created in order to illustrate the problem. Rich Pictures are used to describe the basis and target state. Based on these models, the flow of goods related data is depicted between two companies and the role of the Informationbroker for the information exchange is clarified. The thesis aims at establishing an understanding of the challenges of the project and how the proposed concepts of the initiative can lead to an optimization of an automotive supply chain.

Remote rendering services offer the possibility to stream high quality images to lower powered devices. Due to the transmission of data the interactivity of applications is afflicted with a delay. A method to reduce delay of the camera manipulation on the client is called 3d-warping. This method causes artifacts. In this thesis different approaches of remote rendering setups will be shown. The artifacts and improvements of the warping method will be described. Methods to reduce the artifacts will be implemented and analyzed.

Im Vergleich zu herkömmlicher Computergrafik (perspektivische Projektion) bietet Raytracing entscheidende Vorteile, die hauptsächlich in der vergleichsweise hohen physikalischen Korrektheit der Methode begründet sind. Die Schwächen liegen hingegen im immensen Rechenaufwand. Ein Raytracer ist vergleichsweise so rechenintensiv, weil für jeden Pixel mindestens ein Strahl verschickt werden muss. Dieser muss gegen alle Objekte im Raum geschnitten werden. Hinzu kommen noch die Strahlen, die entstehen, wenn Strahlen an Objekten reflektiert werden (Rekursion). Um diesen Rechenaufwand zu verkleinern und zusätzlich ein besseres Bild zu erzeugen, soll der adaptive Sampler den Raytracer unterstützen. Der adaptive Sampler soll während des Rendervorgangs den progressiven Fortschritt in der Bildgenerierung beobachten und Pixel von der weiteren Berechnung ausschließen, für die sich ein zusätzliches Verschießen von Strahlen nicht mehr lohnt. Anders als der rein progressive Raytracer hört der adaptive Sampler mit dem Konvergieren des Bildes auf zu rechnen. Der adaptive Sampler soll so dafür sorgen, dass schneller ein besseres Bild erzeugt wird und somit die Performanz gesteigert wird. Insgesamt erwartet man sich vom adaptiven Sampler Vorteile bei der Berechnung von bestimmten Szenen. Unter anderem eine Verbesserung bei Szenen mit rein diffus beleuchteten Bildbereichen, sowie eine Verbesserung bei Szenen mit unterschiedlich rechenintensiven Bildbereichen. Ein normaler Raytracer kann nicht beurteilen, wie sinnvoll seine Schüsse sind. Er kann nur mehr Strahlen verschießen, in der Hoffnung, das Bild damit effektiv zu verbessern. Es gibt jedoch viele Szenarien, bei denen eine linear steigende Schussanzahl pro Pixel keine gleichmäßige Verbesserung im Bild erzeugt. Das bedeutet, dass Bereiche im Bild schon gut aussehen, während andere noch sehr verrauscht sind. Man möchte nun Bildbereiche, die bereits konvergiert sind, in denen sich ein weiterer Beschuss also nicht mehr bemerkbar macht, ausschließen und die Rechenleistung dort nutzen, wo man sie noch braucht. Wichtig dabei ist, dass Pixel nicht ungewollt zu früh von der Berechnung ausgeschlossen werden, die nicht weit genug konvergiert sind. Der adaptive Sampler soll so lange arbeiten, bis jeder Pixel dauerhaft keine Änderungen mehr vorweist. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit für eine signifikante Farbänderung eines Pixels durch Verschießen eines Strahls (bei mehreren Lichtquellen in RenderGin mehrere Strahlen pro Pixel) klein genug ist. Es wird zwar intern keine Wahrscheinlichkeit berechnet, jedoch bekommt der Raytracer eine Art Gedächtnis: Er speichert die Veränderungen im beleuchteten Bild und deren Verlauf in eigenen Gedächtnisbildern. Das "Gedächtnis" für das alte Bild (Zustand des Bildes in der letzten Iteration über die Pixel) repräsentiert dabei das Kurzzeitgedächtnis. Es ist absolut genau. Das Langzeitgedächtnis wird von drei verschiedenen Bildern repräsentiert. Das erste gibt die Anzahl der verschossenen Strahlen pro Pixel an. Das zweite ist ein Wahrheitswertebild, das für jeden Pixel angibt, ob dieser noch in die Berechnung einbezogen werden soll. Das dritte Bild gibt an, wie oft jeder Pixel eine Farbänderung vollzogen hat, die geringer ist als der geforderte Maximalabstand eines Pixels zu sich selbst (vor und nach dem Verschießen eines weiteren Strahls). Mit diesen drei Bildern ist es möglich, zusätzliche quantitative Informationen zu den qualitativen Informationen des Vergleichs vom neuen und alten Bild zu berücksichtigen. In dieser Arbeit kläre ich die Frage, ob die gewünschten Effekte eintreten und ob bei Integration in die bestehende Struktur von RenderGin ein Performanzgewinn möglich ist. Die Umsetzung eines adaptiven Samplers ist als Plug-In in der Software RenderGin von Numenus GmbH geschehen. RenderGin ist ein echtzeitfähiger, progressiver Raytracer, der sich durch seine Performanz auszeichnet. Die Bildgenerierung geschieht allein auf der CPU, die Grafikkarte wird lediglich zur Anzeige des erzeugten Bildes benötigt. Die Umsetzung und Programmierung des Plug-Ins ist in Microsoft Visual Studio 2010 geschehen unter Verwendung des RenderGin SDK der Numenus GmbH.