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Der Wettbewerb um die besten Technologien zur Realisierung des autonomen Fahrens ist weltweit in vollem Gange.
Trotz großer Anstrengungen ist jedoch die autonome Navigation in strukturierter und vor allem unstrukturierter Umgebung bisher nicht gelöst.
Ein entscheidender Baustein in diesem Themenkomplex ist die Umgebungswahrnehmung und Analyse durch passende Sensorik und entsprechende Sensordatenauswertung.
Insbesondere bildgebende Verfahren im Bereich des für den Menschen sichtbaren Spektrums finden sowohl in der Praxis als auch in der Forschung breite Anwendung.
Dadurch wird jedoch nur ein Bruchteil des elektromagnetischen Spektrums genutzt und folglich ein großer Teil der verfügbaren Informationen zur Umgebungswahrnehmung ignoriert.
Um das vorhandene Spektrum besser zu nutzen, werden in anderen Forschungsbereichen schon seit Jahrzehnten \sog spektrale Sensoren eingesetzt, welche das elektromagnetische Spektrum wesentlich feiner und in einem größeren Bereich im Vergleich zu klassischen Farbkameras analysieren. Jedoch können diese Systeme aufgrund technischer Limitationen nur statische Szenen aufnehmen. Neueste Entwicklungen der Sensortechnik ermöglichen nun dank der \sog Snapshot-Mosaik-Filter-Technik die spektrale Abtastung dynamischer Szenen.
In dieser Dissertation wird der Einsatz und die Eignung der Snapshot-Mosaik-Technik zur Umgebungswahrnehmung und Szenenanalyse im Bereich der autonomen Navigation in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen untersucht. Dazu wird erforscht, ob die aufgenommen spektralen Daten einen Vorteil gegenüber klassischen RGB- \bzw Grauwertdaten hinsichtlich der semantischen Szenenanalyse und Klassifikation bieten.
Zunächst wird eine geeignete Vorverarbeitung entwickelt, welche aus den Rohdaten der Sensorik spektrale Werte berechnet. Anschließend wird der Aufbau von neuartigen Datensätzen mit spektralen Daten erläutert. Diese Datensätze dienen als Basis zur Evaluation von verschiedenen Klassifikatoren aus dem Bereich des klassischen maschinellen Lernens.
Darauf aufbauend werden Methoden und Architekturen aus dem Bereich des Deep-Learnings vorgestellt. Anhand ausgewählter Architekturen wird untersucht, ob diese auch mit spektralen Daten trainiert werden können. Weiterhin wird die Verwendung von Deep-Learning-Methoden zur Datenkompression thematisiert. In einem nächsten Schritt werden die komprimierten Daten genutzt, um damit Netzarchitekturen zu trainieren, welche bisher nur mit RGB-Daten kompatibel sind. Abschließend wird analysiert, ob die hochdimensionalen spektralen Daten bei der Szenenanalyse Vorteile gegenüber RGB-Daten bieten
Außerschulische Lernorte und deren Wirksamkeit im Kontext von BNE-Bildungsmaßnahmen wurden bislang wenig untersucht. Mithilfe einer mehrstufi-gen Analyse identifiziert die vorliegende Studie außerschulische Lernorte mit Be-zug zum BNE-Bildungskonzept im Untersuchungsraum Rheinland-Pfalz. Dazu wurden zunächst mittels qualitativer Literaturanalysen BNE-Kriterien generiert, die als methodisches Instrument in Form einer BNE-Checkliste für außerschulische Lernorte operationalisiert wurden. Die auf diesem Wege gewonnenen Daten liefern die Grundlage für die Erstellung einer geografisch orientierten Lernortdatenbank mit BNE-Bezug. Eine kartografische Visualisierung der Daten ergibt ein räumliches Verteilungsmuster: So zeigen sich mit BNE-Lernorten gut versorgte Landkreise und kreisfreie Städte, aber auch regelrechte BNE-Lernort-Wüsten, an denen Nachhol-bedarf besteht. Des Weiteren zeigt sich eine Häufung von BNE-Lernorten in wald-nahen Gebieten.
Zur Frage, wie die außerschulische BNE im Bundesland Rheinland-Pfalz imple-mentiert wurde, inwiefern Optimierungsbedarf besteht und welche fortsetzenden Maßnahmen im Rahmen der Agenda 2030 für die außerschulische BNE getroffen werden, liefert ein leitfadenbasiertes exploratives Interview mit zwei BNE-Experten zusätzliche Erkenntnisse.
Weiterführend wurde mit 1358 Schülerinnen und Schülern an 30 außerschuli-schen Lernorten nach Teilnahme an einer Bildungsmaßnahme eine quantitative Fragebogenstudie durchgeführt, bei der auch das Umweltbewusstsein, Einstellun-gen zum Umweltverhalten und das Lernen vor Ort betrachtet wurden. Durch ein Miteinbeziehen von Nicht-BNE-Lernorten wurde eine Vergleichsstudie zur Wirk-samkeit von BNE-Lernorten möglich. Die statistische Datenauswertung führt zu ei-ner Vielzahl an interessanten Ergebnissen. Kontraintuitiv zeigt sich beispielsweise die Art des Lernorts (BNE- oder Nicht-BNE-Lernort) als nicht signifikanter Prädiktor für das Umweltbewusstsein und Umweltverhalten der befragten Schüler, wohinge-gen Kommunikationsstrukturen innerhalb von Bildungsmaßnahmen an außerschu-lischen Lernorten, die Multimedialität und Handlungsorientierung sowie die Dauer von Bildungsmaßnahmen einen signifikanten Einfluss ausüben.
Schlüsselwörter: Außerschulische Lernorte, Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE), BNE-Kriterien, Lernortlandschaft Rheinland-Pfalz, BNE-Lernorte, Umwelt-bewusstsein, Umweltverhalten.
Der Klimawandel stellt eine existenzielle Bedrohung für das menschliche Überleben, die soziale Organisation der Gesellschaft und die Stabilität der Ökosysteme dar. Er ist daher zutiefst beängstigend. Im Angesicht von Bedrohungen wollen sich Menschen häufig schützen, anstatt sich proaktiv zu verhalten. Wenn psychologische Ressourcen zur Bewältigung nicht ausreichen, reagieren Menschen oft mit verschiedenen Formen der Leugnung. Diese Dissertation leistet einen Beitrag zum Verständnis des vielschichtigen Phänomens der Klimawandelleugnung aus psychologischer Sicht.
Es gibt vier Forschungslücken in der Literatur zur Klimawandelleugnung: Erstens hat das Spektrum der Klimawandelleugnung als Selbst-schützende Reaktion auf die Klimakrise innerhalb der Psychologie bisher keine Beachtung gefunden. Zweitens wurde psychologische Grundbedürfnisbefriedigung, ein fundamentaler Indikator für menschliches Funktionieren und die Fähigkeit, mit Bedrohungen umzugehen, bisher nicht als Prädiktor für Klimawandelleugnung untersucht. Drittens sind Beziehungen des Spektrums der Klimawandelleugnung zu klimarelevanten Emotionen, insbesondere der Klimaangst, bisher nicht empirisch untersucht worden. Viertens wurde bisher nicht untersucht, wie sich das Spektrum der Klimawandelleugnung zu etablierten Prädiktoren der Klimawandelleugnung, d.h. rechtsideologischen Überzeugungen und männlichem Geschlecht, verhält. Um diese Lücken zu schließen, untersuche ich, wie sich das Spektrum der Klimawandelleugnung im deutschen Kontext manifestiert und wie es mit psychologischer Grundbedürfnisbefriedigung und -frustration, umweltfreundlichem Verhalten, Klimaangst, ideologischer Uberzeugung und Geschlecht zusammenhängt.
Fünf Manuskripte zeigen, dass Klimawandelleugnung im deutschen Kontext auf einem Spektrum existiert, das von der Verzerrung von Fakten (interpretative Leugnung, insbesondere Leugnung der persönlichen und globalen Folgenschwere) bis zur Leugnung von Implikationen reicht (implikatorische Leugnung, insbesondere Vermeidung, Leugnung von Schuld und Rationalisierung der eigenen Beteiligung). Über alle Analysen hinweg war niedrige psychologische Grundbedürfnisbefriedigung Prädiktor für das Spektrum der Klimawandelleugnung, das wiederum mit umweltfreundlichem Verhalten assoziiert war. Klimawandelleugnung stand generell in einem negativen Zusammenhang mit Klimaangst, mit Ausnahme einer positiven Assoziation von Vermeidung und Klimaangst. Rechtsideologische Überzeugung war der stärkste Prädiktor für Klimawandelleugnung über das gesamte Spektrum hinweg. Niedrige Bedürfnisbefriedigung und männliches Geschlecht waren weitere, aber schwächere Prädiktoren für implikatorische Leugnung.
Diese Ergebnisse legen nahe, dass das Spektrum der Klimawandelleugnung viele psychologische Funktionen erfüllt. Klimawandelleugnung ist möglicherweise sowohl eine Selbst-schützende Strategie, um Emotionen herunter zu regulieren, als auch um sich vor dem Verlust von Privilegien zu schützen. Kurz gesagt stellt Klimawandelleugnung eine Barriere für Klimaschutzmaßnahmen dar, die möglicherweise erst dann überwunden wird, wenn Menschen über ausreichende psychologische Ressourcen verfügen, um sich der Bedrohung durch den Klimawandel zu stellen und mit zugrundeliegenden Selbst-schützenden, emotionalen Reaktionen umzugehen.
Echzeitbetriebssysteme für Systeme mit gemischten Kritikalitäten müssen unterschiedliche Arten von Software, wie z.B. Echtzeitanwendungen und Allzweckanwendungen, gleichzeitig unterstützen. Dabei müssen sie eine solide räumliche und zeitliche Isolation zwischen unabhängigen Softwarekomponenten bieten. Daher fokussieren sich aktuelle Echtzeitbetriebssysteme hauptsächlich auf Vorhersagbarkeit und ein berechenbares Worst-Case-Verhalten.
Allerdings bieten Allzweck-Betriebssysteme wie Linux häufig effizientere, aber weniger deterministische Mechanismen, welche die durchschnittliche Ausführungszeit signifikant erhöhen. Diese Thesis befasst sich mit der Kombination der beiden gegensätzlichen Anforderungen und zeigt Mechanismen zur Thread-Synchronisation mit einem effizienten Durchschnittsverhalten, ohne jedoch die Vorhersagbarkeit und das Worst-Case-Verhalten zu beeinträchtigen. Diese Thesis untersucht und bewertet den Entwurfsraum von Abkürzungen (engl. fast paths) bei der Umsetzung von typischen blockierenden Synchronisationsmechanismen wie Mutexen, Bedingungsvariablen, Zähl-Semaphoren, Barrieren oder Nachrichtenwarteschlangen. Der Ansatz ist dabei, unnötige Systemaufrufe zu vermeiden. Systemaufrufe haben im Vergleich zu anderen Prozessoroperationen, die im Benutzermodus verfügbar sind, wie z.B. atomaren Operationen, höhere Kosten. Insbesondere erforscht die Thesis Futexe, ein aktuelles Design für blockierende Synchronisationsmechanismen in Linux, welches den konkurrenzfreien Fall der Synchronisierung mithilfe atomarer Operationen im Benutzermodus löst und den Kern nur aufruft, um Threads zu suspendieren und aufzuwecken. Die Thesis untersucht auch nicht-unterbrechbare Monitore mit aktivem Warten. Dort wird ein effizienter Mechanismus mit Prioritätsschranken verwendet, um das sogenannte Lock-Holder-Preemption-Problem ohne Systemaufrufe zu vermeiden. Ebenfalls werden passende niedere Kernprimitive beschrieben, die effiziente Warte- und Benachrichtigungsoperationen ermöglichen. Die Evaluation zeigt, dass die vorgestellten Ansätze die durchschnittliche Leistung vergleichbar zu aktuellen Ansätzen in Linux verbessern. Gleichzeitig zeigt eine Analyse des Worst-Case Zeitverhaltens, dass die Ansätze nur konstante oder begrenzte zeitliche Mehraufwände auf der Ebene des Betriebssystemkerns benötigen. Die Nutzung dieser Abkürzungen ist ein lohnender Ansatz für den Entwurf von Systemen, die nicht nur Echtzeitanforderungen erfüllen, sondern auch Allzweckanwendungen gut unterstützen sollen.