Design and implementation of an embedded system factory in the context of industry 4.0


Abstract. Die Industrie 4.0 führt zu gewaltigen Veränderungen in der industriellen Fertigung und eröffnet neue Unternehmenskonzeptionen und Businessmodelle. Diese Veränderungen stellen neue Anforderungen an die Fabriken, die Maschinen, das Personal und die Vernetzung. Hierbei treten u.a. bekannte Informatikprobleme auf. Aus diesem Grund konzepiere ich in meiner Bachelor-Arbeit eine Simulations-Fabrik die bekannte Informatikprobleme behandelt. Das System beinhaltet zwei Hauptprobleme: Das Raucher Problem, das mit Hilfe von Parnas Algorithmus gelöst wird und das Erzeuger-Verbraucher Problem. Die Fa- brik wird mit Fischertechnik Bauteilen aufgebaut. Als Steuereinheiten werden Arduino Mega 2560 Prototyping Boards verwendet. Programmiert werden die Microcontroller in Low Level C.

Investigating Self-Reporting Behavior in Long-Term Studies


Abstract. Self-reporting techniques, such as data logging or a diary, are frequently used in long-term studies, but prone to subjects' forgetfulness and other sources of inaccuracy. We conducted a six-week self-reporting study on smartphone usage in order to investigate the accuracy of self-reported information, and used logged data as ground truth to compare the subjects' reports against. Subjects never recorded more than 70% and, depending on the requested reporting interval, down to less than 40% of actual app usages. They significantly overestimated how long they used apps. While subjects forgot self-reports when no automatic reminders were sent, a high reporting frequency was perceived as uncomfortable and burdensome. Most significantly, self-reporting even changed the actual app usage of users and hence can lead to deceptive measures if a study relies on no other data sources.
With this contribution, we provide empirical quantitative long-term data on the reliability of self-reported data collected with mobile devices. We aim to make researchers aware of the caveats of self-reporting and give recommendations for maximizing the reliability of results when conducting large-scale, long-term app usage studies.

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GymSkill: Mobile Exercise Skill Assessment to Support Personal Health and Fitness


Abstract. GymSkill, ein persönlicher Trainer für das Smartphone, trägt bei zu regelmäßiger körperlicher Aktivität und einem gesünderen Lebensstil. GymSkill beinhaltet automatisches Bewerten (Skill Assessment) von Übungen und erlaubt so, Trainingserfolge und Verbesserungsbedarf zu verfolgen. Präzises und zielgerichtetes Feedback kann die Zufriedenheit beim Training erhöhen, da effizienter trainiert wird und der oft vernachlässigte Aspekt intrinsischer Motivation berücksichtigt wird. In einer ersten fünftägigen Studie attestierten die Nutzer GymSkill das Potential, Trainingsziele schneller zu erreichen und Langzeitmotivation beim Training zu fördern. Das Video zeigt die mobile Anwendung und ihre Features sowie das Training.

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MobiDics - Improving University Education With A Mobile Didactics Toolbox


Abstract. MobiDics ist eine mobile Didaktik-Plattform für Smartphones und Tablets. Zielgruppe sind Lehrende an Universitäten. MobiDics vereinfacht das Strukturieren von Lehrveranstaltungen und den zielgerichteten Einsatz didaktischer Methoden zur Verbesserung des Lernprozesses und der universitären Lehre. MobiDics ermöglicht "Peer Learning" durch kooperativen Erfahrungsaustausch über erfolgreich angewendete didaktische Techniken, und bietet damit ein soziales Netzwerk für Lehrende. Weniger Erfahrene profitieren von Expertenwissen und multimediabasierten Beispielszenarien. Als soziales mobiles System zum Wissensaustausch hat MobiDics das Ziel die Zufriedenheit bei Lehrenden zu erhöhen und zur Qualitätsverbesserung universitärer Lehre beizutragen.

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ROS on Android - Porting the Robot Operating System to the Android Platform


Dieses Video demonstriert die Integration der Android-Plattform mit ROS (Robot Operating System) unter Verwendung von rospy. Es wird die Übertragung von ROS topics für String- und Bilddaten gezeigt, sowie eine Beleuchtungssteuerung als Szenario.

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Developing Intelligent Environments with the Robot Operating System (ROS)


Dieses Video zeigt die Entwicklung intelligenter Umgebungen unter Verwendung von ROS.

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A Whiteboard Cleaning Robot - Robotic Assistants for Office Environments


In diesem Video wird die Einbindung von Robotern in intelligente Umgebungen demonstriert. Das Szenario zeigt einen Whiteboard-Putzroboter als Assistent in einem intelligenten Büro.

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A Cognitive Cup as Example for Intelligent Objects supporting both Humans and Robots in Intelligent Environments


Kognitive Objekte können sowohl Menschen als auch Roboter in intelligenten Umgebungen unterstützen. Das Video zeigt eine kognitive Tasse, die wie eine herkömmliche Tasse benutzbar ist, jedoch durch Sensoren und Fähigkeit zur Kommunkation mit Robotern erweitert ist und dadurch Robotern die Interaktion mit dem Objekt erleichtert.

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