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Zur Planung von Veranstaltungen werden Menschenmengen-Simulationen eingesetzt, die die Evakuierung der Menschenmenge simulieren, um eventuelle Gefahren einschätzen und vermeiden zu können. Diese Menschenmengen-Simulationen analysieren zum größten Teil nur den Bewegungsfluss einer Menschenmenge. Oft werden physische und psychische Faktoren in diesen Simulationen nicht bedacht und verhindern dadurch, Kollisionen zwischen Agenten abzubilden wie deren Umfallen und das sich verändernde Verhalten auf äußere Einflüsse.
Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit das Ziel verfolgt, das psychische Verhalten und die physischen Krafteinwirkungen der Menschenmenge zu untersuchen. Dazu wurde eine echtzeitfähige Menschenmengen-Simulation entwickelt, die zum einen Verfahren für Videospiele und zum anderen eine Verhaltens-KI für die Agenten der Simulation beinhaltet. Mit Rigid Bodies aus einer Physik-Engine wurde die physikalische Repräsentation der Agenten realisiert, um physische Interaktionen der Agenten untereinander und mit der Umwelt sowie die Fortbewegung der Agenten physikalisch plausibel umzusetzen. Zur Fortbewegung der Agenten wurde zusätzlich das Verfahren von Navigationmeshes und ein geeigneter Algorithmus zur Kollisionsvermeidung realisiert.
Mit der Entwicklung einer Verhaltens-KI wurde ein physisch-psychischer Zustand entworfen, der sich aus einem Stressniveau als psychischer und aus einem Gesundheitswert als physischer Zustand zusammensetzt. Die entwickelte Simulation kann physische Faktoren wie das Gedränge von Agenten oder das Erdrücken eines Agenten sowie die Interaktion der Agenten mit ihrer Umwelt darstellen und psychische Faktoren wie Stress visuell abbilden.
Anhand einer Evaluation von durchgeführten Testszenarien der Simulation wurde untersucht, ob eine Kombination von physischen und psychischen Faktoren in einer Simulation erfolgreich umsetzbar ist und einen Aufschluss über das Verhalten der Agenten in gefährlichen oder stressbehafteten Situationen gibt. Zusätzlich wurde der Nutzen der Komplexität der physikalischen Repräsentation analysiert.
Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.
Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Echtzeitvisualisierung von
OpenVDB-Dateien untersucht. Die Grundlagen von OpenVDB, dessen
Möglichkeiten, und NanoVDB, der GPU-Schnittstelle, werden erforscht.
Es wird ein System entwickelt, welches PNanoVDB, die Grafik-APIPortierung
von OpenVDB, verwendet. Außerdem werden Techniken
zur Verbesserung und Beschleunigung eines Einzelstrahlansatzes zur
Strahlenverfolgung getestet und angepasst. Um eine Echtzeitfähigkeit
zu realisieren, werden zwei Einzelstreuungsansätze implementiert, von
denen einer ausgewählt, weiter untersucht und optimiert wird.
Dies ermöglicht potenziellen Nutzern eine direkte Rückmeldung über
ihre Anpassungen zu erhalten, sowie die Möglichkeit, alle Parameter zu
ändern, um einen freien Gestaltungsprozess zu gewährleisten.
Neben dem visuellen Rendering werden auch entsprechende Benchmarks
gesammelt, um verschiedene Verbesserungsansätze zu vergleichen und
deren Relevanz zu beweisen. Um eine optimale Nutzung zu erreichen,
wird auf die Rendering-Zeiten und den Speicherverbrauch auf der GPU
geachtet. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Integrierbarkeit und
Erweiterbarkeit des Programms gelegt, um eine einfache Integration in
einen bestehenden Echtzeit-Renderer wie U-Render zu ermöglichen.
Gartner prognostiziert, dass bereits im Jahr 2013 33 Prozent der Zugriffe auf Business Intelligence (BI) Funktionalitäten über mobile Endgeräte erfolgen. Neben der großen Verbreitung mobiler Endgeräte im privaten Umfeld etablieren sich diese Geräte auch zunehmend in Unternehmen und es werden vermehrt sinnvolle Einsatzszenarien für entsprechende Anwendungen entwickelt. Auch im Themenbereich BI ist die Entwicklung mobiler Applikationen aktuell in vollem Gange. Das Forschungsthema Mobile Business Intelligence (mBI) behandelt die Erweiterung der Konzepte traditioneller BI in den Bereich der Mobilität, was die Nutzung von BI Funktionalitäten auf mobilen Endgeräten wie Smartphones und Tablet Computer möglich macht. Die Aktualität sowie die Potenziale, die dem Thema mBI zugesprochen werden, wie zum Beispiel eine Erhöhung der Effektivität und Effizienz der Geschäftsprozesse sowie eine Steigerung der Mitarbeiterproduktivität, sind Anlass für die Behandlung von mBI in dieser Master Thesis. Der Hauptaspekt der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer mBI Strategie, welche der Ausgestaltung der wichtigen Punkte für mBI sowie der Ausgestaltung der Tätigkeiten aller mit dem Thema Mobilität betrauten Akteure an einheitlichen Zielen dient. Wichtige Punkte einer mBI Strategie sind die Identifikation von Chancen und Risiken sowie die Definition von Zielen, die Adaption von mBI an den Anwenderkontext, die Integration von mBI in die bestehende IT Infrastruktur und Anwendungslandschaft, die Architekturen für mBI Systeme sowie die Sicherheit von mBI Systemen. Neben dem ausführlich behandelten Thema der mBI Strategie wird außerdem ein Überblick über den Markt für mBI verschafft. Können die Aspekte der mBI Strategie sowie weitere für das Thema wichtige Punkte mittels eines strukturierten Vorgehens auf ein einheitliches Ziel ausgerichtet werden, bildet dies beste Voraussetzungen für die erfolgreiche Realisierung von mBI in Unternehmen.
Replikation einer Multi-Agenten-Simulationsumgebung zur Überprüfung auf Integrität und Konsistenz
(2012)
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.
In dieser Masterarbeit geht es im Wesentlichen um die Umsetzung eines Pfadplanungsverfahrens basierend auf schnell wachsenden Suchbäumen für allgemeine Gliederfahrzeuge. Es handelt sich dabei um ein probabilistisches Verfahren, das sich durch eine schnelle und gleichmäßige Exploration auszeichnet. Das Verfahren ist etabliert, wurde bisher allerdings nur auf Fahrzeuge mit einfacher Kinematik angewendet. Die im Rahmen dieser Masterarbeit betrachteten Gliederfahrzeuge stellen mit ihrer eingeschränkten Steuerbarkeit eine besondere Herausforderung dar. Im Fokus dieser Masterarbeit steht daher die Anwendung des genannten Verfahrens auf allgemeine Gliederfahrzeuge. Dabei werden systematische Zusammenhänge zwischen den Fahrzeugeigenschaften von Gliederfahrzeugen und den Möglichkeiten zur Realisierung und Anwendung des Verfahrens untersucht.
Diese Masterarbeit beschreibt und evaluiert die im Rahmen der Arbeit entwickelten Erweiterungen zur Schellings Segregationsimulation. Der Nobelpreisträger Thomas C. Schelling simulierte als erster ab 1969 die Segregation. Die dabei entstandenen Ergebnisse erlaubten eine genauere Analyse der auftretenden Phänomene. Uri Wilensky, Mitarbeiter der "Northwestern University", entwickelte seit 1999 eine Segregationssimulation in NetLogo.
Im Rahmen meiner Masterarbeit habe ich das NetLogo-Model von Uri Wilensky in sechs unterschiedlichen Szenarien weiterentwickelt.