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Diese Arbeit hat die Entwicklung eines Verfahrens zum Ziel, dass Bewegung und auftretende Bewegungsunschärfe durch Verfahren des Non-Photorealistic Renderings darstellt. Dabei soll das angestrebte Verfahren den Verlauf der Bewegung für ein dargestelltes Bild ermitteln und mit Speed Lines annähern. Das sich bewegende Objekt bzw. der sich bewegende Teil des Objekts wird abhängig von der Stärke der Bewegung teilweise bis komplett ausgeblendet. Das Verfahren soll echtzeitfähig sein. Aufgrund von vorgestellten Verfahren im Bereich NPR und Motion Blur entwickelt die Arbeit eigene Ansätze, die die genannten Anforderungen umsetzen. Dabei beachtet die Arbeit zwei Aspekte: Sie nimmt so wenige Änderungen wie möglich am verwendeten Szenegraphen vor und führt nach Möglichkeit zur Laufzeit keine Berechnungen auf Seiten der CPU durch. So soll ein Verfahren entstehen, das als Post-Processing Verfahren in Anwendungen integriert werden kann, interaktive Wiederholungsraten ermöglicht und damit auch in Spielen zur Anwendung kommen kann.
Dieses Dokument legt den Standard für die Transformation von grUML-Schemas (GraphUML, [BHR+09]) nach XSD (XML Schema Definition) fest und ist im Rahmen des Arbeitspakets 5.2 "Prototypische SOAMIG-Parser und -Unparser realisieren" im SOAMIG-Projekt entstanden. Das Ziel ist der Austausch von TGraphen (typisierten, attributierten, angeordneten, gerichte Graphen [ERW08]) über XML-Dokumente. Zur Spezifikation des Austauschformats wird XSD eingesetzt. Dies erlaubt eine Validierung der XML-Instanzen auf syntaktischer Ebene. Der Ausgangspunkt ist ein gegebenes Schemas in grUML-Notation1, welches nach XSD transformiert werden soll. Mit der generierten XSD existiert ein Beschreibungsmittel für Graph-Instanzen in XML. Die dadurch beschriebenen XML-Dokumente sind flach, d.h. alle Elemente sind direkt dem root-Element untergeordnet.
The University of Koblenz-Landau would like to apply for participation in the RoboCup Mixed Reality League in Suzhou, China 2008. Our team is composed of ten team members and two supervisors. All members are graduate students of Computational Visualistics. Our supervisors are Ph.D. candidates currently researching in the working groups of artificial intelligence and computer graphics.