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Motion Capture bezeichnet das Aufnehmen, Weiterverarbeiten und auf ein 3D Modell Übertragen von reellen Bewegungen. Nicht nur in der Film- und Spieleindustrie schafft Motion Capture heute einen nicht mehr wegzudenkende Realismus in der Bewegung von Mensch und Tier. Im Kontext der Robotik, der medizinischen Bewegunsthearpie, sowie in AR und VR wird Motion Capture extensiv genutzt. Neben den etablierten optischen Verfah- ren kommen aber gerade in den letzen drei Bereichen auch vermehrt alternative Systeme, die auf Intertialsystemen (IMUs) basieren zum Einsatz, da sie nicht auf externe Kameras angewiesen sind und somit den Bewegungsraum deutlich weniger beschränken.
Schnell vorranschreitender technischer Fortschritt in der Herstellung solcher IMUs, erlaubt den Bau kleiner Sensoren die am Körper getragen werden können und die Bewegung an einen Computer übertragen. Die Entwicklung in der Anwendung von Inertialsystemen auf den Bereich des Motion Capture, steckt allerdings noch in den Kinderschuhen. Probleme wie Drift können bis- her nur durch zusätzliche Hardware, zur Korrektur der Daten, minimiert werden.
In der folgenden Masterarbeit wird ein IMU basiertes Motion Capture System aufgebaut. Dies umfasst den Bau der Hardware sowie die softwa- reseitige Verarbeitung der erhaltenen Bewegungsinformationen und deren Übertragung auf ein 3D Modell.
Diese Arbeit schlägt die Benutzung von MSR (Mining Software Repositories) Techniken zum Identifizieren von Software Entwicklern mit exklusiver Fachkenntnis zu spezifischen APIs und Programmierfachgebieten in Software Repositories vor. Ein versuchsweises Tool zum finden solcher “Islands of Knowledge” in Node.js Projekten wird präsentiert und in einer Fallstudie auf 180 npm packages angewandt. Dabei zeigt sich, dass jedes package im Durchschnitt 2,3 Islands of Knowledge hat, was dadurch erklärbar sein könnte, dass npm packages dazu tendieren nur einen einzelnen Hauptcontributor zu haben. In einer Umfrage werden die Verantwortlichen von 50 packages kontaktiert und nach ihrer Meinung zu den Ergebnissen des Tools gefragt. Zusammen mit deren Antworten berichtet diese Arbeit von den Erfahrungen, die mit dem versuchsweisen Tool gemacht wurden, und wie zukünftige Weiterentwicklungen noch bessere Aussagen über die Verteilung von Programmierfachwissen in Entwicklerteams machen könnten.
In dieser Arbeit wird untersucht, ob man einen Hardwareprototyp für Adhoc Netze auf Basis von Arduino erstellen kann, der für die Gewässerüberwachung geeignet ist. Ziel der Prototypentwicklung ist einen Sensorknoten mit modularem Aufbau zu entwickeln, der die Möglichkeit bietet Komponenten leicht auszutauschen. Zusätzlich sind bei diesem Einsatzgebiet einige Anforderungen an den Sensorknoten gestellt, die erfüllt werden müssen. Diese Anforderungen leiten sich von dem Tmote Sky Sensorknoten ab, somit soll der hier neu erstellte Sensorknoten eine Alternative zu diesem darstellen und alle seine Funktionen erfüllen. Dazu werden in dieser Arbeit verschiede erhältliche Arduino Mikrokontroller Versionen auf ihre Tauglichkeit zu einem Sensorknoten überprüft. In der weiteren Arbeit wird der Aufbau der Prototypen dokumentiert. Hierbei werden die verwendete Hardware und ihre Kosten veranschaulicht. Der Folgende erstelle Prototyp ermöglicht es, durch leicht austauschbare Funkmodule, Daten über die drei Funkfrequenzen von 433 MHz, 866 MHz und 2,40 GHz zu verschicken. Zum Abschluss der Arbeit wird der Prototyp einem Experiment unterzogen, die seine Tauglichkeit zur Gewässerüberwachung auf die Probe stellen. Dazu wurden Messungen auf Boden und auf dem Wasser durchgeführt und ausgewertet. Am Ende konnte der Prototyp fast alle gestellten Anforderungen erfüllen, nur die Kosten waren etwas zu hoch.