Autor: admin

Unternehmen stehen im Zeitalter von Big Data angesichts der Flut an Datenmassen vor der Herausforderung und Chance diese effizient einzusetzen. Doch inwiefern, müssen die Daten aufbereitet werden, dass die spätere Entscheidungsfindung und Systemsteuerung dadurch unterstützt werden können? Gerade das spielt bei der Entwicklung eines Leitstands für den ÖPNV eine wichtige Rolle. Speziell die Einbindung der Echtzeitdaten verspricht großes Potenzial bezüglich der Unterstützung in Entscheidungsprozessen sowie in der Steuerung des öffentlichen Verkehrs. „Visual Analytics – Leitstand für den ÖPNV Zur Unterstützung der Steuerung und Entscheidungsfindung im ÖPNV“ weiterlesen

Künstliche Intelligenz in Form neuronaler Netze existiert in der Theorie bereits seit den 1940er Jahren. In den vergangenen Jahren konnten auf dem Sektor erhebliche Fortschritte verzeichnet werden. Im Bereich Computer Vision legen beispielsweise so genannte CNN (Convolutional Neural Networks) den Grundstein für eine zuverlässige Erkennung, Ortung und Klassifizierung von Objekten in Bildern und Videos. Damit lassen sich viele Einsatzbereiche für CNN finden, sowohl im Gebiet des autonomen Fahrens als auch in der Industrie 4.0. Die Anwendung von CNN zur Bilderkennung hat jedoch immer noch Schwächen: So stellt die Größe der Objekte im Bild aktuell noch eine Schwierigkeit dar. Wo zur Bildgröße gesehen relativ große Objekte problemlos und mit einer hohen Trefferquote erkannt werden, erkennen viele neuronale Netze kleine Objekte gar nicht oder klassifizieren falsch. Untersucht wurde deshalb die Eignung verschiedener CNN, welche sich zuvor bereits für bestimmte Aufgaben der Objekterkennung bewährt haben, für die Erkennung kleiner Bauteile am Montagetisch. „Vergleich von CNN zur Erkennung von kleinen Bauteilen am Montagetisch“ weiterlesen

 

Public Displays können von Kommunen oder Betrieben genutzt werden um das Informationsangebot über gebotene Services zu verbessern. So lassen sich Public Displays durch Städte im Bereich Stadtmarketing einsetzen um über touristische Attraktionen oder Events in näherer Zukunft zu informieren. ÖPNV-Betriebe können interaktive Public Displays nutzen um dem ÖPV-Nutzer Informationen bereitzustellen, die durch konventionelle Methoden nur schwer darstellbar sind. Dies umfasst in beiden Anwendungsfällen beispielsweise die Bereitstellung einer interaktiven Karte, welche gleichermaßen Daten aus beiden Bereichen darstellen kann. Ziel dieser Arbeit war es die technischen Fragen hinter dem Display zu klären. Dies umfasst insbesondere die Softwarearchitekur, Datengewinnung und schlussendlich die Datenaufbereitung. „Technische Konzeption und Umsetzung eines Public Displays“ weiterlesen

Die Einsatzmöglichkeiten gemischter oder erweiterter Realität sind denkbar endlos. Die Technologie bietet Chancen in vielen Einsatzbereichen.
In diesem Projekt versteht sich die Umsetzung einer Applikation, welche eine digitale Führung durch das Labor des Institut für ubiquitäre Mobilitätssysteme ermöglichen soll, als Chance im Bereich der erweiterten Realität (im folgenden auch Augmented Reality oder AR genannt). „Lab & Guide: Eine Mobilapplikation zur digitalen Führung durch das IUMS Labor mit Hilfe von erweiterter Realität“ weiterlesen

Durch die stetig steigende Verkehrsnachfrage und der Wunsch nach individueller Mobilität kommen Städte an die Grenzen ihrer Kapazität. Längst hat man erkannt, dass ein Ausbau der Infrastruktur das Problem der Verkehrsnachfrage nicht lösen kann. Gleichzeitig finden Lösungsansätze die allein den Ausbau der Verkehrsinfrastruktur zum Ziel haben aus ökologischer und ökonomischer Sicht immer weniger Akzeptanz in der Bevölkerung. Zusätzlich stehen Städte vor neuen Problemen wie der zunehmenden Feinstaub- und Lärmbelastung, welche eine Verkehrsträgerübergreifende Koordination erfordert. Damit die vorhandenen Verkehrsnetze sicher, effizient und nachhaltig genutzt werden bedarf es der Entwicklung und Umsetzung von Zuständigkeitsübergreifende Mobilitätsstrategien. Zur Konzeption und Umsetzung dieser Bedarf es Verkehrsmanagementzentralen in Form von Integralen Leitständen. „Entwurf einer prototypischen Verkehrsmanagementzentrale Problemstellung“ weiterlesen

Mit der Digitalisierung und der Einführung des Standards der Industrie 4.0, ändert sich das Arbeitsumfeld in der derzeitigen Industrie drastisch. Dies gilt auch für den Arbeitsvorgang des Kommissionierens. Hier liegt der Fokus darauf, diesen Vorgang entweder komplett zu automatisieren oder ihn durch Erweiterungen zu optimieren. Genau für eine solche Optimierung bietet sich die Methodik Pick-by-Light an. Durch das sinnvolle einsetzen diese Methodik, ist es möglich den Kommissioniervorgang zu beschleunigen und die Fehlerquote drastisch zu senken. Um diese Punkte zu überprüfen, wurde an einem Montagetisch der nach dem Leitbild der Industrie 4.0 gebaut worden ist, die Pick-by-Light Methodik an 10 Probanden geprüft. „Entwicklung eines visuellen Assistenzsystems zur Unterstützung eines Werkers an einem Montagearbeitsplatz des Leitbilds der Industrie 4.0“ weiterlesen

In den letzten Jahren nahm das Angebot und die Nutzung von (Car- / Bike-) Sharing Angeboten mehr und mehr zu. Doch nicht immer gibt es am Start- oder Zielort einer Route die Möglichkeit ein solches Sharing-Fahrzeug auszuleihen bzw. abzugeben. Dafür sollen im Projekt Regiomove sogenannte Mobilitätshubs entstehen, die Verkehrsangebote vernetzen. Mit Hilfe der entwickelten Mobilitätsauskunft, die klassische ÖV-Angebote mit modernen IV-Angeboten verbindet und ihre Auskunftssysteme verknüpft, soll es schon jetzt möglich werden diese Angebote für mehr Menschen erreichbar zu machen und Reisedauern zu verkürzen. Dabei wird ein zusätzlicher Fokus auf die gegebenenfalls eingesparten Emissionen gegenüber alternativen Verkehrsmitteln gelegt.

Die Anwendung verbindet verschiedene Auskünfte und Schnittstellen um ein Ergebnis zu berechnen. Im Wesentlichen sind das:

• TRIAS-Schnittstelle für Fahrtinformationen
• TRIAS-Schnittstelle für Ortsinformationen
• Nextbike-Schnittstelle für Bikesharing
• GraphHopper für internes Routing
• Mögl. Erweiterung: Stadtmobil-Schnittstelle für Carsharing

 Der Nutzer kann auswählen, ob er Verbindungsvorschläge nach dem Muster „Erst ÖV, dann IV“ oder umgekehrt erhalten möchte. Zusätzlich kann er ein eigenes Fahrrad und die generelle Nutzung von verschiedenen Sharing-Anbietern auswählen.

Das Vorgehen der Anwendung (mit IV Beispiel nextbike) ist folgendes: Zunächst werden die eingegebenen Start- und Zielorte mithilfe der TRIAS-Schnittstelle validiert und der Nutzer wählt aus einer Liste von vorgeschlagenen Orten aus, sodass die Positionen anschließend eindeutig sind. Dann wird die nextbike-Schnittstelle nach allen verfügbaren Stationen oder ahrrädern angefragt. Von diesen werden all jene herausgefiltert, die in einer fahrradfreundlichen Reichweite zu Start- bzw. Zielort liegen. Anschließend berechnet die Anwendung viele potentielle ÖV-Verbindungen vom Start zu den potentiellen Fahrrädern beim Ziel sowie von den potentiellen Fahrrädern beim Start zum Ziel. An die als Ergebnis von der TRIAS-Schnittstelle zurückgegebenen Verbindungen wird jeweils die zugehörige, mit GraphHopper auf OpenStreetMap basierte, Fahrrad-Route angehangen, sodass sich eine Gesamtverbindung ergibt. Um den Nutzer nicht mit vielen Verbindungen zu überfluten werden nur solche angegeben, die einen Reisedauervorteil gegenüber einer direkten ÖV-Verbindung anbieten.

Mithilfe der verknüpfenden Mobilitätsauskunft lassen sich insbesondere dann Verbesserungen erzielen, wenn eine oder mehrere der folgenden Bedingungen erfüllt sind:

• Start oder Ziel liegt außerhalb eines Sharinggebietes
• Start und Ziel liegen nicht an (Haupt-)ÖV Achsen
• Start und Ziel werden zwar durch ÖV angebunden, jedoch

nicht direkt verbunden

• ÖV-Routen machen für den Nutzer unnötige Umwege

Beispiele für Verbindungen in Karlsruhe sind zum Beispiel Neureut <-> Kühler Krug. Bulach <-> Rüpurr Battstraße oder Fächerbad <-> Städtische Klinikum

Autor: Carl Gerlach