Interaktive Evolution zur Assistenz bei der Einrichtungsplanung

Die Planung der Inneneinrichtung von Räumen ist oft aufwändig und zeitintensiv, da ein weites Spektrum verschiedenster Einrichtungsgegenstände verfügbar ist und diese fast beliebig kombiniert werden können. Diese Arbeit schlägt interaktive evolutionäre Algorithmen zur Assistenz bei der Einrichtungsplanung vor. Dazu werden zunächst die Bestandteile der interaktiven Evolution genauer definiert und Arten der interaktiven Selektion vorgestellt. Anschließend wird die Konzeption und Entwicklung des Softwaresystems dokumentiert.

Zur Verringerung der Benutzerermüdung wird die Methode der Sparse Fitness Evaluation umgesetzt. Es werden Versuche mit der entwickelten Software durchgeführt und aufgetretene Probleme diskutiert. Abschließend gibt die Arbeit einen Ausblick für eine weitere Entwicklung.

Kolloqium: 29.08.2012

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Michael Syrjakow

Download: A1-Poster, Masterarbeit, Quelltexte (85MB)

Software: Furny-1.0.zip in ein beliebiges Verzeichnis entpacken, in dieses Verzeichnis wechseln und den gewünschten Teil mit den .bat-Dateien starten

Categories: Abschlussarbeiten, Maschinelles Lernen

Modellierung und Simulation eines autonomen Segelbootes

Ziel der Arbeit ist es, ein Bewegungsmodell zu entwickeln, welches die Bewegungen eines Segelbootes im Wasser abbildet, und dieses zu simulieren. Augenmerk bei der Modellierung liegt auf der Darstellung physikalischer Zusammenhänge, die am Segelboot zum Tragen kommen. Sowohl Bereiche der Mechanik als auch der Strömungsdynamik müssen in Betracht gezogen werden.

Neben dem Modell soll ein Simulationsprogramm entstehen, mit dessen Hillfe Anwendungsfälle am Computer getestet werden können.

Kolloquium: 24.08.2012

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Categories: Abschlussarbeiten, AMS-Projekte, RobotBuildingLab

Konzeption und Realisierung einer kontextbasierten Suche in externen Datenquellen im Bereich der Neurobiologie

Diese Masterarbeit befasst sich mit der Konzeption und Realisierung einer kontextbasierten Suche in externen Datenquellen. Die kontextbasierte Suche soll hierbei für das Abfragen der Datenquellen die Daten eines bestehenden Systems verwenden. Die Daten des bestehenden Systems basieren dabei auf neurologischen Erkrankungen und Testverfahren.

Die Ergebnisse der kontextbasierten Suche sollen zum einen dafür verwendet werden, um einem Benutzer des Systems ein größeres Angebot an Informationen zum Themengebiet zu unterbreiten und zum anderen um den Datenbestand des Systems bei Bedarf zu aktualisieren. Die externen Datenquellen sind PubMed und MedWorm. Dabei werden in PubMed relevante, medizinische, Publikationen und in MedWorm nach relevanten medizinischen Nachrichten gesucht.

Kolloqium: 13.08.2012

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Susanne Busse, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster, Masterarbeit, opus

Categories: Abschlussarbeiten

Agent Sairo (ein Programm zur Steuerung des autonomen Segelbootes) tritt gegen Jochen Heinsohn in einem Up-and-down-Kurs auf dem Beetzsee an. Die Navigationsaufgabe entspricht einer Einzelaufgabe beim WRSC und besteht aus dem Überqueren einer 3m-breiten Startlinie, Fahrt gegen den Wind um eine Boje gegen die Uhrzeigerrichtung und Rückkehr über die Startlinie

Mission

“The objective of the navigation contest is to evaluate a boat’s ability to accurately navigate a short upwind‐downwind course, all without manual between two red marks sailing windward to a mark in approximately 20‐60 m distance. After rounding the mark on port, the boat shall sail between the red marks again.”
[Sailing instructions, World Robotic Sailing Championship / International Robotic Sailing Conference 2011, Universität zu Lübeck]

Regeln

• 20‐60m langer Kurs mit einer Wende
• Abwechselnd drei Versuche, die beste Runde zählt
• Koordinaten der Bojen sind erst kurz vorher bekannt
• Zeitmessung beginnt bei Linienüberquerung
• Keine Punkte in der Runde bei: Bojenberührung,manuellem Eingriff bei Sairo
• Start gegen den Wind

Ergebnisse

Fotos

Categories: AKSEN, AMS-Projekte, Maschinelles Lernen, RobotBuildingLab