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Vorstellungen von Lehramtsstudierenden zur Digitalisierung
No full textDigitalisierung ist ein aktuelles Thema in der Schule und der Ausbildung von Lehrerinnen und Lehrern. Dementsprechend zahlreich sind die Modelle von Medienwissenschaftlern, der Kultusministerkonferenz des Bundes, Hochschulen und deutschen, europäischen bzw. internationalen Vereinigungen, welche der Ausbildung zugrunde liegen. Die Arbeit untersucht die zur Anwendung der Methode der Didaktischen Rekonstruktion für die didaktische Strukturierung des Unterrichts zur Digitalisierung notwendigen Grundlagen, wie einerseits Vorstellungen von Lehramtsstudierenden und andererseits die fachliche Klärung sowie die Klärung gesellschaftlicher Ansprüche an die Fächer, welche Digitalisierung vermitteln bzw. diese zur Vermittlung der Fachinhalte verwenden. Zur inhaltlichen Aufbereitung des Begriffes der Digitalisierung wird der Mehrperspektivische Ansatz der Technikdidaktik verwendet.:1 Einleitung
2 Stand der Forschung zu Lehrkräftevorstellungen
3 Digitalisierung – Inhalt und Ansprüche an die Lehrkräftebildung
4 Forschungsdesign zu Vorstellungen von Digitalisierung bei Lehramtsstudierenden
5 Ergebnisse der Untersuchung
6 Schlussfolgerungen und Ausblick
7 Anhang
8 Ergänzende Themen aus Randgebieten der Digitalisierung
9 Abbildungsverzeichnis
10 Tabellenverzeichnis
11 Literaturverzeichni
Reliability Assessment and Defect Characterization of Piezoelectric Thin Films
No full textThe ensuring of reliability of piezoelectric thin films is crucial for a successful piezoelectric micro-electromechanical system (piezoMEMS) application. One of the most important limiting factors for reliability is resistance degradation, where the leakage current increases over time under electrical load. The understanding of resistance degradation in piezoelectric thin films requires knowledge about point defects inside the materials. In this dissertation, the resistance degradation mechanism in sputtered lead zirconate titanate (PZT) and lead-free alternative sodium potassium niobate (KNN) thin films is studied in both voltage polarities, and its relation to point defects is established. The conduction mechanism of both PZT and KNN thin films is found to be Schottky-limited. Furthermore, the resistance degradation is due to the reduction in Schottky barrier height, which results from the interfacial accumulation of additional charged defects. In order to study those defects, we use thermally stimulated depolarization current (TSDC) measurements and charge-based deep level transient spectroscopy (Q-DLTS) to characterize the defects in both PZT and KNN thin films. In PZT thin films, the resistance degradation take place in different waves of increasing leakage current. Both oxygen vacancies and lead vacancies contribute to the different waves of resistance degradation in both voltage polarities. A physical degradation model was developed based on hopping migration of oxygen vacancies at constant speed and exponent accumulation of lead vacancy trapping, where the natural logarithm of leakage current is proportional to the accumulated defect concentration to the power of 0.25. By using the oxygen vacancy concentration measured by TSDC and lead vacancy concentrations measured by Q-DLTS, the model successfully explained the resistance degradation behaviors of PZT films varying due to deposition non-uniformity and due to different process parameters. The accumulation of oxygen vacancies at cathode is supported by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and the resistance degradation can be restored by proper heat and electrical treatment as predicted by the defect characterization results. In KNN thin films, oxygen vacancies contribute to the resistance degradation when a negative voltage is applied at the top electrode, whereas sodium and potassium vacancies contribute to the resistance degradation when a positive voltage is applied at the top electrode. The model developed for PZT can be applied also to KNN, where the model successfully explained the resistance degradation behaviors of KNN films varying due to the deposition non-uniformity by using the defect concentration measured by TSDC. The accumulation of oxygen vacancies at cathode and sodium plus potassium vacancies at anode are supported by transmission electron microscopy energy dispersive X-ray spectroscopy (TEM-EDX), and the resistance degradation can be restored also by proper heat and electrical treatment as predicted by the defect characterization results. This dissertation revealed the similarity of the resistance degradation between sputtered PZT and KNN thin films. The degradation is controlled by the crystallography point defects created during deposition process inside the material, indicating the significance of process control on material reliability. This dissertation also demonstrates the applicability of TSDC and Q-DLTS as alternative methods to assess the quality of the piezoelectric thin films. Both measurement techniques provide additional information regarding specific defects when comparing with conventional highly accelerated lifetime test (HALT) or other relevant tests.Die Sicherstellung der Zuverlässigkeit piezoelektrischer Dünnschichten ist entscheidend für eine erfolgreiche Anwendung in piezoelektrischen mikro-elektromechanischen Systemen (piezoMEMS). Einer der wichtigsten limitierenden Faktoren für die Zuverlässigkeit ist die Widerstandsdegradation, bei der der Leckstrom mit der Zeit unter elektrischer Last zunimmt. Das Verständnis der Widerstandsdegradation in piezoelektrischen Dünnschichten erfordert laut Literatur Kenntnisse über Punkt-Defekte innerhalb der Materialien. In dieser Dissertation wird der Mechanismus der Widerstandsdegradation in gesputterten Blei-Zirkonat-Titanat (PZT) Dünnschichten und dessen bleifreier alternative Kalium-Natrium-Niobat (KNN) in beiden Spannungspolaritäten untersucht und deren Zusammenhang mit Punkt-Defekte hergestellt. Der Leitungsmechanismus von PZT- und KNN-Dünnschichten ist Schottky-begrenzt. Außerdem ist die Widerstandsdegradation auf die Reduzierung der Schottky-Barrierhöhe zurückzuführen, die von der Akkumulation zusätzlicher aufgeladener -Defekte an der Grenzfläche stammt. Um diese -Defekte zu untersuchen, verwenden wir thermisch stimulierte Depolarisationsstrommessungen (Thermally stimulated depolarization current, TSDC) und ladungsbasierte Deep-Level-Transientenspektroskopie (Charge-based deep level transient spectroscopy, Q-DLTS), um die Defekte sowohl in PZT- als auch in KNN-Dünnschichten zu charakterisieren.Die Wiederstandsdegradation in PZT-Dünnschichten findet in unterschiedlichen Wellen des erhöhenden Leckstroms statt. Sowohl Sauerstofffehlstellen als auch Bleifehlstellen tragen zu den unterschiedlichen Wellen der Widerstandsdegradation in beiden Spannungspolaritäten bei. Ein physikalisches Degradationsmodell wurde entwickelt, basierend auf der Hopping-Migration von Sauerstofffehlstellen bei konstanter Geschwindigkeit und exponentieller Akkumulation von Ladungseinfang durch Bleifehlstellen, wobei der natürliche Logarithmus des Leckstroms proportional zur akkumulierten Defektkonzentration hoch 0,25 ist. Durch die Verwendung der Sauerstofffehlstellen- und Bleifehlstellenkonzentrationen konnte das Modell das Widerstandsdegradationsverhalten von PZT-Dünnschichten erklären, das wegen der Ungleichmäßigkeit der Deposition und wegen der verschiedenen Prozessparameters variiert. Die Sauerstofffehlstellenkonzentration wird durch TSDC gemessen und die Bleifehlstellenkonzentrationen wird durch Q-DLTS gemessen. Die Akkumulation von Sauerstofffehlstellen an der Kathode wird durch die Röntgen-Photoelektronenspektroskopie (X-ray photoelectron spectroscopy, XPS) unterstützt und die Widerstandsdegradation kann durch eine ordnungsgemäße Wärme- und elektrische Behandlung wiederhergestellt werden, wie durch die Ergebnisse von Defektecharakterisierung vorhergesagt wurde. Bei KNN-Dünnschichten tragen Sauerstofffehlstellen zu der Widerstandsdegradation bei, wenn eine negative Spannung an der oberen Elektrode anliegt, und Natrium- und Kaliumfehlstellen tragen zu der Widerstandsdegradation bei, wenn eine positive Spannung an der oberen Elektrode anliegt. Das für PZT entwickelte Modell kann auch auf KNN angewendet werden. Das Modell erklärt erfolgreich das Widerstandsdegradationverhalten von KNN-Dünnschichten, das durch die Ungleichmäßigkeit der Deposition variiert werden, was mithilfe der mit TSDC gemessenen Defektkonzentrationen erklärt werden kann. Die Akkumulation von Sauerstofffehlstellen an Kathode und Natrium- und Kaliumfehlstellen an der Anode wird durch die transmissionselektronenmikroskopische energiedispersive Röntgenspektroskopie (transmission electron microscopy energy dispersive X-ray spectroscopy, TEM-EDX) unterstützt, und die Widerstandsdegradation kann auch durch eine ordnungsgemäße Wärme- und elektrische Behandlung wiederhergestellt werden, wie durch die Ergebnisse von Defektecharakterisierung vorhergesagt wurde. Diese Dissertation zeigt die Ähnlichkeit der Widerstandsdegradation zwischen gesputterten PZT- und KNN-Dünnschichten. Die Degradation wird durch die kristallographischen Punkt-Defekte gesteuert, die während des Abscheidungsprozesses im Material entstehen. Das weist auf die Bedeutung der Prozesskontrolle für die Zuverlässigkeit des Materials hin. Diese Dissertation zeigt auch die Anwendbarkeit von TSDC und Q-DLTS als alternative Methoden zur Beurteilung der Qualität der piezoelektrischen Dünnschichten. Beide Messtechniken liefern zusätzliche Informationen zu spezifischen Defekte im Vergleich zu traditionellen HALT-Prüfungen (highly accelerated lifetime test)
Grundlagenuntersuchungen zur Faserdeformation an Vibrationsflächenförderern
No full textVibrationsflächenförderer bieten höhere Flexibilität bei der Teilehandhabung durch elastische Fasern auf der Förderfläche. Der Materialtransport wird dabei entscheidend durch die Faserverformung beeinflusst. Dieser Beitrag untersucht das Deformationsverhalten von Einzelfasern und Faserbündeln mittels Simulation und Experiment. Die Erkenntnisse ermöglichen die analytische Berechnung der Verformungen in guter Näherung und die Ableitung einer Kalibriermethode zur Charakterisierung unterschiedlicher Faseroberflächen.Vibratory brush conveyors offer higher flexibility for part handling using elastic fibers on conveyor surfaces. Material transport is hereby decisively affected by fiber deformation. This paper studies the deformation behavior of single fibers as well as bundles with simulation and experiment. The findings enable analytical prediction of deflections in close approximation and deduction of a calibration method to characterize given fiber surfaces
The Molecular Organisation of Non-Fullerene Acceptors: from Single Crystals to Solar Cells
No full textThe growing concern about climate change is pushing the global community towards greener solutions to cut down the greenhouse gases emissions. As such, producing energy from sustainable sources becomes mandatory to achieve the net zero emissions goal by 2050, as set by the United Nations.
Solar panels offer the possibility to generate power from light harvesting, but it’s the use of organic materials that offers great advantages in terms of functionality and life-cycle. In particular, organic semiconductors properties such as their tunable colours, lightweight, flexibility, and semi-transparency enable the use of Organic Photovoltaics (OPV) in building façades and contribute to the realisation of Net Zero Energy Buildings (NZEB). However, the OPV scalability to terawatts of installed capacity is still non competitive with respect to its cost when compared to the conventional inorganic silicon-based technologies. One of the reasons is the lower performance achieved by the state-of-the-art OPV devices, whose active layer
(the film where the light is absorbed and converted into free charges, electrons and holes, i.e. electricity) is typically composed of a blend made of an electron donor material (conjugated polymer) and a smaller compound as electron acceptor (Non-Fullerene Acceptor, NFA). A crucial factor determining the low performance of OPVs made with NFAs is related to their poor charge transport properties (e.g. low electron mobility and high recombination), which are intimately related to how these molecules are arranged in the solid film, i.e. their molecular organisation.
Great progress was made in the field of organic electronics to obtain higher mobility by understanding the crystalline behaviour of organic molecules from their single crystals, and using these knowledge in the design of new compounds with the desired properties.
At the beginning of this thesis project, little was known about the solid-state organisation of NFAs as very few single crystal structures were disclosed. For these reasons, we were first dedicated to the study of the intrinsic propensity of NFAs to crystallise by growing single crystals. At this fundamental level, we found that the NFA packing geometry is strongly affecting the isotropy of the charge transport, and potentially the electron mobility. On a following step, we developed a methodology to track the NFA packing geometry as we move from ideal systems (single crystals)
to the most complex scenario of the solar cell active layer films, which include a donor and an acceptor (NFA) component. We discovered that NFAs generally tracks their packing motif from single crystals to blend films, and we quantified the benefit of using crystalline compounds with specific packing geometry in terms of electron mobility. Interestingly, we also found that these motifs are not necessary to obtain high performance in organic solar cells as the efficiency is mostly driven by charge recombination and domain purity, rather than electron mobility
Effects of Gaze on Displays in the Context of Human-Machine Interaction
No full textGaze is an important social signal in interactions between humans, but also in interactions between humans and artificial agents such as robots, autonomous vehicles, or even avatars presented via displays. It can help to recognize to which persons or objects the interaction partners direct their attention and to infer their intentions to act. By consciously directing the gaze, it is possible to point to a specific position.
In many works, arrows are used as learned, artificial directional cues for comparison with gaze cues. Three studies on different aspects of gaze perception form the core of this thesis. Study 1 deals with the estimation of gaze target positions in videoconferencing settings. For this purpose, pictures of persons ('senders' of gaze) who looked at certain positions on a screen were shown. The task of the subjects ('receivers' of the gaze) was to estimate these positions and mark them on their own screen by mouse click. The results show that the precision of such estimates is greater in the horizontal direction than in the vertical direction. Furthermore, a bias of the estimates in the direction of the senders' face or eyes was found.
Studies 2 and 3 investigated the influence of cues on visual attention control using a so-called spatial cueing paradigm. After the appearance of a central cue, the participants' task was to respond to target stimuli away from the center of the screen by pressing keys. Whether the cue direction predicted the target position depended on the condition. In Study 2, schematic faces were compared with arrows. Data obtained when cues were used that always pointed in the opposite direction of the target, suggests that the direction of action of arrows is more easily overridden than that of gaze directions. A dynamic, geometric cue stimulus was investigated in Study 3. Here, a blue disc with two red lines moving from the center to the side served as a cue. This abstract stimulus resulted in a reaction time advantage in the direction of movement of the lines. After several trials, videos were shown in which a human avatar wearing a blue helmet, also with red lines, was shown from behind. When he looked sideways and turned his head, the lines moved in the opposite direction to his gaze. This was intended to elicit an alternative interpretation of the abstract cue as the back of the helmet. The results show a partial reduction of the initial effect of the abstract cue. This suggests that stimuli that do not resemble eyes can be learned as gaze and used as cues.
In context of human-machine interactions the three studies provide fundamental insights into the human ability to estimate gaze orientation and the effect of gaze cues, which are particularly relevant for the design of gaze displays.:Contents
Bibliographische Beschreibung
Zusammenfassung
1 Introduction 1
1.1 Gaze as social cue 2
1.1.1 Joint attention 2
1.1.2 Biological and evolutionary perspective 3
1.1.3 Reflective and volitional processes 3
1.2 Cueing paradigms 4
1.2.1 Arrows predicting target position 5
1.2.2 Schematic faces that look only randomly in the direction of the target 5
1.3 Human gaze 6
1.3.1 Attention orientation and eye movements 6
1.3.2 Visual sensors in humans 6
1.4 Artificial gaze 8
1.4.1 Stationary displays 8
1.4.2 Precision of gaze direction estimation 9
1.4.3 Sensor types 9
1.4.4 Gaze of robots and mobile vehicles 10
1.5 Gaze as a communicative sensor system 11
1.6 Goals of the thesis 12
2 Summary of individual studies 14
2.1 Study 1: Gaze estimation in videoconferencing settings 14
2.2 Study 2: Attentional cueing: gaze is harder to override than arrows 15
2.3 Study 3: Effects of Interpreting a Dynamic Geometric Cue as Gaze on Attention Allocation 17
3 Discussion 19
3.1 Performance of gaze orientation estimates 19
3.2 Social cues 20
3.3 Sensor-display linkage 21
3.4 Future Perspectives 23
3.4.1 Receivers’ eye movements 23
3.4.2 Gaze in complex and interactive settings 24
3.4.3 Spatial cueing paradigm in product development 25
3.5 Conclusions 26
4 References 28
5 Appendix 36
Author’s Contributions 36
Gaze estimation in videoconferencing settings 37
Attentional cueing: gaze is harder to override than arrows 76
Accuracy 90
Cue Type 90
Cueing 90
Cue Type : Cueing 90
Effects of Interpreting a Dynamic Geometric Cue as Gaze on Attention Allocation 107
Danksagungen 130Blicke sind wichtige soziale Signale in Interaktionen zwischen Menschen, aber auch in Interaktionen zwischen Menschen und künstlichen Agenten wie Robotern, autonomen Fahrzeugen oder auch Avataren, die über Displays präsentiert werden. Sie können helfen zu erkennen, auf welche Personen oder Objekte die Interaktionspartner:innen ihre Aufmerksamkeit richten und auf deren Handlungsabsichten zu schließen. Durch bewusste Blickausrichtung kann gezielt in eine Richtung oder auf eine Position gezeigt werden. In vielen Arbeiten werden Pfeile als erlernte, künstliche Richtungshinweise zum Vergleich mit Blickhinweisen verwendet. Den Kern dieser Arbeit bilden drei Studien, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Blickwahrnehmung untersuchen.
Studie 1 beschäftigt sich mit der Schätzung von Blickzielpositionen in Videokonferenzsituationen. Dazu wurden Bilder von Personen ('Sender' der Blicke) gezeigt, die auf bestimmte Positionen auf einem Bildschirm blickten. Die Aufgabe der Versuchspersonen ('Empfänger' der Blicke) bestand darin, diese Positionen zu schätzen und auf dem eigenen Bildschirm per Mausklick zu markieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Präzision solcher Schätzungen in horizontaler Richtung größer ist als in vertikaler Richtung. Außerdem wurde eine Verzerrung der Schätzungen in Richtung des Gesichtes bzw. der Augen der Sender festgestellt.
Studien 2 und 3 untersuchten den Einfluss von Hinweisreizen auf die visuelle Aufmerksamkeitslenkung mittels eines sogenannten Spatial Cueing Paradigmas. Die Aufgabe der Versuchspersonen bestand darin, nach dem Erscheinen eines Hinweisreizes in der Bildschirmmitte, der je nach Experiment und Bedingung in die Richtung des Zielreizes zeigte oder nicht, durch Tastendruck auf Zielreize neben der Bildschirmmitte zu reagieren. In Studie 2 wurden schematische Gesichter mit Pfeilen verglichen. Ergebnisse für Hinweisreize, die immer in die entgegengesetzte Richtung des Zielreizes zeigten, deuten darauf hin, dass die Wirkrichtung von Pfeilen leichter überschrieben werden kann als die von Blickrichtungen.
Ein dynamischer, geometrischer Hinweisreiz wurde in Studie 3 untersucht. Hier diente eine blaue Scheibe mit zwei roten Linien, die sich von der Mitte zur Seite bewegten als Hinweisreiz. Dieser abstrakte Reiz führte zu einem Reaktionszeitvorteil in der Bewegungsrichtung der Linien. Nach einigen Durchgängen wurden Videos gezeigt, in denen ein menschlicher Avatar einen blauen Helm mit ebenfalls roten Linien trug. Der Avatar wurde von hinten gezeigt und wenn er seinen Blick zur Seite richtete und dazu den Kopf drehte, bewegten sich die Linien entgegen der Blickrichtung. Auf diese Weise sollte eine alternative Interpretation des abstrakten Hinweisreizes als Helmrückseite induziert werden. Die Ergebnisse zeigen eine teilweise Reduktion des ursprünglichen Effektes des abstrakten Hinweisreizes, was auf eine Wirkung der Induktionsvideos entgegen der ursprünglichen Wirkrichtung schließen lässt. Das weist darauf hin, dass auch Stimuli als Blicke gelernt und so als Hinweisreiz genutzt werden können, die keine Ähnlichkeit mit Augen haben.
Eingebettet in den Kontext von Mensch-Maschine-Interaktionen, liefern die drei Studien grundlegende Erkenntnisse zur menschlichen Fähigkeit Blickausrichtung zu schätzen und der Wirkung von Blicken als Hinweisreize, die insbesondere für die Gestaltung von Blickdisplays relevant sind.:Contents
Bibliographische Beschreibung
Zusammenfassung
1 Introduction 1
1.1 Gaze as social cue 2
1.1.1 Joint attention 2
1.1.2 Biological and evolutionary perspective 3
1.1.3 Reflective and volitional processes 3
1.2 Cueing paradigms 4
1.2.1 Arrows predicting target position 5
1.2.2 Schematic faces that look only randomly in the direction of the target 5
1.3 Human gaze 6
1.3.1 Attention orientation and eye movements 6
1.3.2 Visual sensors in humans 6
1.4 Artificial gaze 8
1.4.1 Stationary displays 8
1.4.2 Precision of gaze direction estimation 9
1.4.3 Sensor types 9
1.4.4 Gaze of robots and mobile vehicles 10
1.5 Gaze as a communicative sensor system 11
1.6 Goals of the thesis 12
2 Summary of individual studies 14
2.1 Study 1: Gaze estimation in videoconferencing settings 14
2.2 Study 2: Attentional cueing: gaze is harder to override than arrows 15
2.3 Study 3: Effects of Interpreting a Dynamic Geometric Cue as Gaze on Attention Allocation 17
3 Discussion 19
3.1 Performance of gaze orientation estimates 19
3.2 Social cues 20
3.3 Sensor-display linkage 21
3.4 Future Perspectives 23
3.4.1 Receivers’ eye movements 23
3.4.2 Gaze in complex and interactive settings 24
3.4.3 Spatial cueing paradigm in product development 25
3.5 Conclusions 26
4 References 28
5 Appendix 36
Author’s Contributions 36
Gaze estimation in videoconferencing settings 37
Attentional cueing: gaze is harder to override than arrows 76
Accuracy 90
Cue Type 90
Cueing 90
Cue Type : Cueing 90
Effects of Interpreting a Dynamic Geometric Cue as Gaze on Attention Allocation 107
Danksagungen 13
Simulation multifunktionaler Strukturen am Beispiel eines Kunststoffgleitlagers mit integrierter Verschleißsensorik
No full textMultifunktionale Strukturen sind heute in verschiedenen Fachbereichen von Wissenschaft
und Technik von großer Bedeutung. Die Integration von Zusatzfunktionen in existierende
Strukturen und Maschinenelemente ermöglicht die Entwicklung neuer innovativer Produkte,
die nicht nur kostengünstig, sondern auch platzsparend hergestellt werden können oder
vollkommen neue Funktion erfüllen. Das Kunststoffgleitlager mit inte-grierter
Verschleißsensorik, das derzeit an der Professur Intelligente Maschinensysteme der
Hochschule Mittweida erforscht wird, ist ein beispielhaftes Forschungsprojekt im Bereich
multifunktionaler Strukturen. Das Kunststoffgleitlager bietet dem Anwender die Möglichkeit,
dank der integrierten Verschleißsensorik aus elektrisch leitfähigem thermoplastischem
Kunststoff, Betriebsdaten in Echtzeit zu ermitteln. Diese Innovation ermöglicht die
Erfassung des Verschleißgrades des Lagers während des Betriebs, was wiederum eine
effektivere Planung von Wartungsintervallen erlaubt. Durch die Vermeidung des
vorbeugenden Austauschs noch funktionsfähiger Lager können erhebliche Ressourcen
und Kosten eingespart werden. Zur Analyse des Betriebsverhaltens der Sensorelemente
wurden umfangreiche numerische Untersuchungen zum mechanischen, thermischen und
elektrischen Verhalten des Kunststoffgleitlagers durchgeführt. Ein gekoppeltes Modell
wurde in Ansys entwickelt, und mittels einer Parameterstudie verschiedene Szenarien
simuliert. Die erzielten Ergebnisse bieten einen detaillierten Einblick in das
Betriebsverhalten und die Funktion des Lagers inkl. Sensorik. Mit diesen Erkenntnissen
konnte ein Verschleißmodell erstellt werden, welches auf Basis der Sensorwerte kraft-
richtungsunabhängig den Verschleißzustand des Lagers ermittelt. Weiterhin kann mit den
ermittelten Daten ein passgenauer Messverstärker effizient entwickelt werden.Multifunctional structures are of great importance in various fields of science and
technology today. The integration of additional functions into existing structures and
machine elements enables the development of new innovative products that can be
manufactured not only cost-effectively but also in a space-saving manner or fulfill entirely
new functions. The plastic plain bearing with integrated wear sensing, currently being
researched at the Chair of Intelligent Machine Systems at Mittweida University of Applied
Sciences, is an exemplary research project in the field of multifunctional structures.
The plastic plain bearing provides the user with the ability to determine operating data in
real-time thanks to the integrated wear sensing made of electrically conductive
thermoplastic material. This innovation enables the monitoring of the degree of wear of the
bearing during operation, which in turn allows for more effective planning of maintenance
intervals. By avoiding the preventive replacement of still functional bearings, significant
resources and costs can be saved.
Extensive numerical investigations into the mechanical, thermal, and electrical behavior of
the plastic plain bearing were conducted to analyze the operational behavior of the sensor
elements. A coupled model was developed in Ansys, and various scenarios were simulated
through a parameter study. The results obtained provide a detailed insight into the
operational behavior and functionality of the bearing including the sensor system. With this
knowledge, a wear model was created, which determines the wear condition of the bearing
independently of the direction of force based on the sensor values. Furthermore, with the
determined data, a precisely fitting signal amplifier can be efficiently developed
Einbaubedingungen untypischer Zahnradgetriebe
No full textUntypische Zahnradgetriebebauformen ermöglichen es, die technische Grenzen von
Standardgetriebeformen zu überwinden. Beispielsweise ermöglicht das perizyklische Getriebe
oder das triaxiale Getriebe „Hypogear“, eine sehr hohe Übersetzung auf kompaktem Bauraum zu
realisieren. Zur Gewährleistung der korrekten Funktionsweise sind bei der Getriebeentwicklung
mehrere Einbaubedingungen zu beachten. Diese werden im Rahmen des Beitrages zunächst
anhand einer Standard – Planetenradgetriebebauform vorgestellt. Im Anschluss folgt eine
Anwendung sowie die Erweiterung der Einbaubedingungen auf mehrere untypische
Zahnradgetriebe. Hierfür wird das triaxiales Getriebe „Hypogear“, Planetenradgetriebe mit vollem
Planeteneingriff, exzentrische Planetenradgetriebe mit unterschiedlich großen Planetenrädern und
perizyklische Getriebe betrachtet.Special gearbox designs make it possible to overcome the technical limits of standard gearbox
designs. For example, the pericyclic gearbox or the triaxial gearbox 'Hypogear' makes it possible
to realize a very high transmission ratio in a compact installation space. To ensure correct
functioning, several assembly conditions must be taken into account during gearbox development.
These are first explained using a standard planetary gearbox design as an example. This is
followed by an application and the extension of the assembly conditions to several special gearbox
designs. For this purpose, the triaxial gearbox 'Hypogear', a full planet engagement planetary gear
train, eccentric planetary gearboxes with planet wheels of different sizes and pericyclic gearboxes
are analyzed
Herstellung und Charakterisierung gesputterter Dünnschichten der Hochentropielegierung CoCrFeNi
No full textDie Entwicklung und Herstellung neuer Materialsysteme gehört seit jeher zu den Triebkräften des technischen Fortschritts. Eine neue Klasse im Bereich der Legierungen, welche als Hochentropielegierungen (HEA) bezeichnet wird, gewinnt dabei seit etwa zehn Jahren zunehmend an Interesse. Konventionelle Legierungen besitzen einen Hauptbestandteil, welcher üblicherweise den Großteil der molaren Zusammensetzung ausmacht, wie z.B. Eisen im Stahl. Eine HEA hingegen zeichnet sich dadurch aus, dass mindestens vier verschiedene Elemente in ungefähr gleichen Volumenanteilen vorliegen. In diesem Fall kommt es zu einer deutlichen Zunahme der namensgebenden Mischungsentropie gegenüber der Enthalpie, was wiederum zur präferierten Bildung einphasiger, fester Lösungen anstelle von geordneten Metallphasen führt. Durch die nahezu unbegrenzte Anzahl möglicher Element- und Anteilskombinationen zur Bildung von HEAs ergibt sich ein mindestens ebenso großer Raum an potentiellen Anwendungen. Auf dem Gebiet der Materialwissenschaften wurden beispielsweise bereits HEAs mit herausragenden Verschleiß- und Korrosionseigenschaften demonstriert. Auch hinsichtlich Härte, Zug- und Umformfestigkeit oder Strahlungsbeständigkeit existieren vielversprechende Arbeiten, welche die hohe Anwendungsrelevanz von HEAs untermauern. Zahlreiche Herstellungsmethoden konnten dabei bereits erfolgreich auf HEAs angewandt werden, wobei alle Dimensionen, von wenige nm dünnen Schichten bis zu gegossenen oder gesinterten Volumenkörpern im cm-Bereich, abgedeckt werden. Der Einsatz moderner 3D-Drucktechnik erlaubt zudem die Kombination der herausragenden Materialeigenschaften von HEAs in komplex geformten Bauteilen. Trotz des hohen und noch immer rapide zunehmenden Forschungsinteresses an HEAs gibt es nur eine sehr überschaubare Anzahl an Arbeiten, die sich mit der gezielten Untersuchung struktureller, chemischer oder elektronischer Aspekte kristalliner HEA-Oberflächen auseinandersetzen. Ein Grund dafür ist die unzureichende Verfügbarkeit solcher Systeme, denn die Herstellung von großen Kristallen mit hoher Ordnung bedarf in der Regel sehr langsamer und wohl kontrollierter Züchtungsverfahren. Eine Möglichkeit, diesen Engpass zu überwinden, besteht im Wachstum epitaktischer Kristallfilme auf geeigneten Substraten. Deren Herstellung und Charakterisierung mittels Magnetronsputtern stellt einen der Schwerpunkte in dieser Arbeit dar, wobei die Legierung CoCrFeNi als Demonstrationsmaterial gewählt wurde. Zunächst werden zwei aus unterschiedlichen Ausgangsmaterialien gesinterte Arten der benötigten Sputtertargets analysiert und die davon abgeschiedenen Schichten untersucht. Die sich einstellenden Kristallphasen können mittels Röntgenbeugung, die chemische Zusammensetzung und Elementverteilung des Volumenmaterials
durch energiedispersive Röntgenspektroskopie bestimmt werden. Eine zwei-Schritt-Präparation der Probenoberfläche, bestehend aus Ar+-Ionenbeschuss und anschließendem Heizen erlaubt die Analyse sauberer Oberflächen. An diesen kann mittels Photoelektronenspektroskopie die Oberflächenzusammensetzung und durch niederenergetische Elektronenbeugung eine etwaige Kristallstruktur untersucht werden. Durch die Zugabe weiterer Elemente soll exemplarisch die gezielte Modifikation einzelner Eigenschaften der gesputterten Dünnschichten untersucht werden. Hierzu wird durch co- Sputtern von CoCrFeNi und WC eine Serie gemischter Schichten hergestellt und der Einfluss auf die Schichthärte mittels Nanoindentation untersucht. Letztendlich wird das epitaktische Wachstum von CoCrFeNi auf den einkristallinen Substraten MgO(100) sowie Al2O3(0001) demonstriert. Hierbei konnte nicht nur erstmalig die Ausbildung einer elektronischen Bandstruktur in HEAs experimentell nachgewiesen, sondern auch erste direkte Zusammenhänge mit der Struktur der CoCrFeNi(100)-Oberfläche aufgezeigt werden. Durch die Verwendung von Substraten verschiedener Struktur und Orientierung ist ein Kristallwachstum der HEA-Schicht entlang unterschiedlicher Richtungen mit hoher Reproduzierbarkeit stimulierbar. Dies stellt eine potentielle Grundlage für weiterführende oberflächenphysikalische und -chemische Experimente, sowie für die Übertragung der in dieser Arbeit beschriebene Herstellungsroute auf weitere HEAs und Substrate dar.The development and fabrication of new material systems has always been one of the driving forces of technical progress. A new class in the field of alloys, known as high entropy alloys (HEA), has been gaining a rising interest since about ten years. Conventional alloys have one main component, which usually makes up the majority of the molar composition, such as iron in steel. A HEA, on the other hand, is characterized by the fact that at least four different elements are present in approximately equal volume proportions. In this case, there is a significant increase in the eponymous mixing entropy compared to the enthalpy, which in turn leads to the preferential formation of single-phase solid solutions instead of well ordered metallic phases. The almost unlimited number of possible element and proportion combinations to form HEAs results in at least an equally large range of potential applications. In the field of materials science, for example, HEAs with outstanding wear and corrosion properties have already been demonstrated. There is also promising work with regard to hardness, tensile and yield strength or irradiation resistance, which underlines the high applicational relevance of HEAs. Numerous manufacturing methods have already been successfully applied to HEAs, covering all dimensions, from layers as thin as a few nm to cast or sintered solids in the cm range. The use of modern 3D printing technology also allows the combination of the outstanding material properties of HEAs with complex shaped components. Despite the high and still increasing research interest in HEAs, there is only a very limited number of works that deal with the investigation of structural, chemical or electronic aspects of crystalline HEA surfaces. One reason for this is the insufficient availability of such systems, as the production of large crystals with high order usually requires very slow and well-controlled growth processes. One way to overcome this bottleneck is the deposition of epitaxial crystal films on suitable substrates. Their production and characterization using magnetron sputtering is one of the main focuses of this work, with the CoCrFeNi alloy being chosen as the demonstration material. First, two types of sputtering targets sintered from different starting materials are analyzed and the layers deposited from them are examined. The resulting crystal phases can be determined using X-ray diffraction, and the chemical composition and element distribution of the bulk material can be investigated using energy-dispersive X-ray spectroscopy. A twostep preparation of the sample surface, consisting of Ar+ ion bombardment and subsequent heating, allows the analysis of clean surfaces. The surface composition can be examined using X-ray photoelectron spectroscopy and the crystal structure is available by means of low-energy electron diffraction. By adding further elements to the alloy, the systematic modification of individual properties of the sputtered thin films will be addresses. For this purpose, a series of mixed layers is produced by cosputtering CoCrFeNi and WC and the influence on the layer hardness is examined using nanoindentation. Ultimately, the epitaxial growth of CoCrFeNi on the substrates MgO(100) and Al2O3(0001) is demonstrated. Not only was the formation of an electronic band structure in HEAs experimentally proven for the first time, but also direct connections with the structure of the CoCrFeNi(100) surface could be made. By using substrates of different structures and orientations, crystal growth of the HEA layer can be stimulated along different directions with high reproducibility. This represents a potential basis for further surface physics and chemistry experiments, as well as for the transfer of the manufacturing route described in this work to other HEAs and substrates
Resource Reservation for Time-Sensitive Vehicular Applications
No full textThis thesis investigates cost-effective and reliable resource reservation strategies for time-sensitive and safety-critical vehicular (TSSCV) applications, such as autonomous and remote driving. These applications require deterministic and guaranteed access to mobile edge computing (MEC) resources, which is typically achieved through individual reservations. Vehicles submit reservation requests to mobile network operator (MNOs), which allocate computation and communication resources based on these requests. Therefore, optimizing the timing and method for vehicles to place reservation requests in both single and multiple MNO scenarios is crucial, especially in dynamic vehicular environments with fluctuating network conditions and limited resources. Efficient reservation requests are essential as vehicles lack complete information about future resource availability and costs. Additionally, real-world uncertainties, such as unpredictable mobility, which influences future reservation times and costs, complicate the design of an optimal reservation strategy. Furthermore, dynamic pricing models employed by MNOs introduce another layer of complexity to the decision-making process for reservation requests, updates, and exchanges due to their impact on market conditions like resource supply and demand. To address the challenges of resource reservation in single MNO scenarios, this thesis proposes an advanced reservation strategy leveraging a batched long short-term memory (LSTM) model. This approach optimizes the timing of reservations, leading to significant cost savings for vehicles. To further minimize update costs, one-shot and multi-shot reservation update strategies are introduced, complemented by the heuristic greedy reservation updates (HGRU) algorithm. For multiple MNO environments, the thesis addresses cost-effective resource selection by comparing prices and network conditions across MNOs. An adaptive Markov decision process (MDP) framework is proposed, incorporating a deep reinforcement learning (DRL) algorithm, specifically dueling deep Q-learning. To enhance learning efficiency, a novel area-wise approach and adaptive MDP closely resembling real-world conditions are introduced. Furthermore, the temporal fusion transformer (TFT) is employed to effectively handle time-dependent data during model training. The multi-phase training approach, involving both synthetic and real-world data, enables the DRL agent to learn from historical data and adapt to real-time observations. Additionally, a multi-objective approach using a double deep Q-learning algorithm is proposed to minimize the cost of reservation updates while ensuring an optimal strategy and reliable provisioning. Finally, this thesis explores the use of blockchain smart contracts to establish a secure, efficient, and transparent resource trading system for vehicular networks. This blockchain-based architecture optimizes reservation costs and addresses trust issues by enabling decentralized, secure, and cost-effective resource trading among vehicles. By leveraging smart contracts, the system ensures transparency and immutability in transactions, fostering trust among participating vehicles. Simulation results demonstrate that the proposed resource reservation algorithms in single MNO environments outperform benchmark reservation schemes, including immediate reservation schemes, in terms of cost minimization and resource utilization efficiency, which also pose challenges for resource guarantee. In multiple MNO environments, the algorithms effectively manage uncertainties and promote competition between MNOs than single MNO scenario potentially impacting guaranteed resource provisioning. Additionally, while the exchange reservation strategies enhance security, the absence of robust security mechanisms could result in unreliable resource requests from providers, posing challenges to guaranteed resource provisioning
Die Erkennung bevorstehender Fahrstreifenwechsel mittels der Fusion und Klassifikation von Merkmalsgrößen des Fahrzeugumfelds, Fahrerverhaltens und Fahrzeugstatus
No full textDamit Fahrerassistenzsysteme das noch immer unfallträchtige Manöver des Fahrstreifenwechsels wirksam gegen Unfälle absichern können, benötigen sie zuverlässig wie frühzeitig Kenntnis der Situationen, denen ein solches folgen wird. Nur so sind sie in der Lage, ihre Unterstützung in wirklich allen Situationen zu leisten, in denen diese von Nutzen ist, ohne dafür unpassende Warnungen oder Eingriffe in die Fahrzeugführung in Kauf nehmen zu müssen und an Akzeptanz einzubüßen oder gar selbst zum Sicherheitsrisiko zu werden. Die größte Herausforderung stellt dabei die Komplexität und Vielfalt der im städtischen Verkehr vorkommenden Situationen dar. Bisherige Assistenzsysteme stützen sich zur Aktivierung ihrer Funktion entweder auf den Status des Fahrtrichtungsanzeigers oder werten das Überfahren einer Fahrstreifenbegrenzung als dann allerdings bereits laufenden Fahrstreifenwechsel. Das eine erfolgt nachweislich äußert unzuverlässig, mit dem anderen bleibt kaum mehr Zeit für eine frühzeitige, auf Situation und Fahrer abgestimmte Assistenz. Mit der vorliegenden Arbeit wird ein funktionierender Ansatz zur automatisierten Erkennung bevorstehender Fahrstreifenwechsel vorgestellt, als im Fahrzeug lauffähiges System implementiert und seine Funktion anhand realer Fahrdaten unter Beweis gestellt. Im Zentrum des Erkennungsansatzes stehen aus dem Fahrzeug heraus erfassbare Merkmalsgrößen des Fahrzeugumfelds, Fahrerverhaltens und Fahrzeugstatus, die mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze fusioniert und klassifiziert werden. Die Entwicklung der Algorithmen sowie sämtliche Untersuchungen zu ihrer Leistungsfähigkeit beruhen auf Messdaten natürlichen Fahrverhaltens im Verkehr einer Großstadt, die in einer umfangreichen Realfahrtstudie mit einem mit Radar- und Kamerasensorik ausgestatteten Versuchsfahrzeug erhoben wurden. Basierend auf diesen Daten werden zunächst Parameter einer zonenbasierten Repräsentation des Fahrzeugumfelds, der Blickrichtung des Fahrers sowie Zustandsgrößen des Fahrzeugs auf ihre Eignung als Merkmalsgröße untersucht. Es wird gezeigt, inwieweit für verschiedene Arten von Fahrstreifenwechseln und in unterschiedlichem zeitlichen Abstand auf das Manöver bereits zwischen dem Wert einer Merkmalsgröße und dem Bevorstehen eines Fahrstreifenwechsels ein Zusammenhang besteht. Mit einer Auswahl geeigneter Merkmalsgrößen wird die Erkennung schließlich in verschiedenen Ausprägungen implementiert, mittels maschinellen Lernens parametrisiert und über alle Arten in den Daten vorkommender Fahrstreifenwechselsituationen evaluiert. Untersucht wird dabei nicht nur die Erkennungsleistung des Gesamtsystems für verschiedene Vorhersagehorizonte, sondern ebenso die einer Erkennung mit den Merkmalsgrößen nur jeweils eines der Aspekte Fahrzeugumfeld, Fahrerverhalten und Fahrzeugstatus sowie der Effekt des Einbeziehens auch der Merkmalswerthistorie.:Bibliographische Beschreibung i
Inhaltsverzeichnis v
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis xi
Abkürzungen xi
Symbole xi
Vorwort xiii
1 Einleitung 1
1.1 Motivation 1
1.2 Aktueller Stand der Forschung 4
1.3 Forschungslücken 11
1.4 Zielsetzung der Arbeit 12
1.5 Inhalt und Gliederung der Arbeit 14
1.6 Formelzeichen und Zahlenwerte 15
2 Die Fahrstreifenwechselsituation und der algorithmische Ansatz ihrer Erkennung 17
2.1 Grundlegende Begriffe 17
2.2 Modelle zur Beschreibung des Fahrstreifenwechsels 18
2.2.1 Das 3-Ebenen-Modell der kognitiven Prozesse zur Fahrzeugführung 18
2.2.2 Messbarkeit kognitiver Prozesse und der Fahrerintention 21
2.2.3 Das System Fahrer-Fahrzeug-Umwelt 23
2.2.4 Das Phasenmodell des Ablaufs eines Fahrstreifenwechsels 25
2.2.5 Das Modell der Fahrstreifenwechselsituation 26
2.3 Der prinzipielle Ansatz zur Erkennung von Fahrstreifenwechseln 30
2.4 Ein aspektübergreifender Erkennungsansatz im System Fahrer-Fahrzeug-Umwelt 31
3 Merkmalsgrößen zur Erkennung bevorstehender Fahrstreifenwechsel 35
3.1 Kriterien der Wahl der Merkmalsgrößen 35
3.2 Das Versuchsfahrzeug 36
3.2.1 Umfeldsensorik 37
3.2.2 Fahrersensorik 40
3.2.3 Rechentechnik 42
3.3 Definition und Berechnung der Merkmalsgrößen 42
3.3.1 Merkmalsgrößen des Fahrzeugumfelds 43
3.3.1.1 Existenz, Zugänglichkeit und Abstand benachbarter Fahrstreifen 43
3.3.1.2 Sensorübergreifendes Tracking umgebender Objekte als Grundlage 44
3.3.1.3 Einteilung des Fahrzeugumfelds in Zonen 45
3.3.1.4 Beschreibung der Belegung umgebender Zonen durch Objektparameter 49
3.3.1.5 Kurzreferenz zu den Merkmalsgrößen des Fahrzeugumfelds 57
3.3.2 Merkmalsgrößen des Fahrerverhaltens 58
3.3.2.1 Kopfposition und Kopflage 59
3.3.2.2 Blickbereiche 60
3.3.2.3 Kurzreferenz zu den Merkmalsgrößen des Fahrerverhaltens 63
3.3.3 Merkmalsgrößen des Fahrzeugstatus 64
3.3.3.1 Kurzreferenz zu den Merkmalsgrößen des Fahrzeugstatus 66
3.4 Synchrone Berechnung und Auswertung der Merkmalswerte 67
4 Realfahrtstudie zur Messdatenakquise 69
4.1 Studienteilnehmer 69
4.2 Studiendesign und Ablauf 70
4.3 Streckenverlauf 72
4.4 Erhobene Datensätze und Arten vorkommender Fahrstreifenwechselsituationen 73
5 Statistische Analyse und Einzelbewertung der Merkmalsgrößen 77
5.1 Metriken zur statistischen Bewertung der Merkmalsgrößen 77
5.1.1 Der t-Test 78
5.1.2 Die Effektstärke Cohen’s d 81
5.1.3 Die Effektstärke Hedges‘ g 82
5.1.4 Einordnung der Effektstärke 83
5.1.5 Auffassung der Messdaten und Durchführung der Evaluation 83
5.2 Bewertung aus Sicht des einzelnen Messdatums 85
5.2.1 Wahl und Berechnung der Metriken zur Bewertung aus Messdatensicht 85
5.2.2 Ergebnisse zur Signifikanz und Effektstärke aus Messdatensicht 87
5.3 Bewertung aus Sicht des einzelnen Manövers 97
5.3.1 Wahl und Berechnung der Metriken zur Bewertung aus Manöversicht 98
5.3.2 Ergebnisse zur Signifikanz und Effektstärke aus Manöversicht 100
5.4 Fazit der Evaluation und ausgewählter Satz von Merkmalsgrößen 108
6 Wissensbasiert modellierte Klassifikation mittels eines Bayes’schen Netzes 113
6.1 Verfahren zur wissensbasiert modellierten Klassifikation 113
6.1.1 Fuzzy-Logik 114
6.1.2 Support-Vector-Machines und Relevance-Vector-Machines 117
6.1.3 Bayes‘sche Netze 120
6.1.4 Hidden-Markov-Models 125
6.1.5 Die Wahl eines Bayes’schen Netzes zur wissensbasierten Modellierung 129
6.2 Umsetzung einer Erkennung auf Basis eines Bayes‘schen Netzes 130
6.2.1 Aufbau des modellierten Bayes’schen Netzes 131
6.3 Übergang zu einer auf maschinellem Lernen beruhenden Klassifikation 133
7 Künstliche neuronale Netze als Verfahren zur maschinell optimierten Klassifikation 135
7.1 Biologisches Vorbild und Entstehungsgeschichte 135
7.2 Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze 137
7.3 Netzschichten und Netztopologie 141
7.4 Parametrisierung 143
7.4.1 Maschinelles Lernen und Optimierung durch Fehlerminimierung 144
7.4.2 Das Gradientenverfahren 146
7.4.3 Gütefunktion und Delta-Lernregel 149
7.4.4 Backpropagation 151
7.4.5 Inkrementelles und stapelweises Training 153
7.5 Abbildung zeitlicher Zusammenhänge 154
7.5.1 Zeitverzögerte neuronale Netze 154
7.5.2 Rekurrente neuronale Netze 156
7.5.3 Das Problem der verschwindenden und explodierenden Gradienten 158
7.5.4 Long-Short-Term-Memory 158
8 Neuronales Netz zur Erkennung jedes Bevorstehens eines Fahrstreifenwechsels 161
8.1 Anforderungen an die Erkennung und ihre Umsetzung 161
8.1.1 Forderung von Effektivität 161
8.1.2 Forderung von Echtzeitfähigkeit 162
8.1.3 Forderung von Realitätsnähe 162
8.1.4 Forderung einer geringen Modellkomplexität 162
8.1.5 Forderung einer gruppenweisen Verarbeitung der Merkmalsgrößen 163
8.2 Aufbau und Funktionsweise des Netzes 164
8.3 Modellierung der Merkmalswerthistorie 166
9 Maschinelle Parametrisierung des neuronalen Netzes 171
9.1 Assistenzbedingte Anforderungen an das Verhalten des Erkennungssystems 171
9.2 Vorbetrachtungen zur Gesamtfehlerdefinition 172
9.2.1 Detektionswert und Detektionsfehler als binäre Größen 173
9.2.2 Bewertung der Güte eines binären Klassifikators 174
9.2.3 Gewichtung der Fehlerklassen in der Gesamtfehlerfunktion 175
9.3 Gesamtfehlerfunktion 177
9.4 Optimierungsverfahren 180
9.5 Aufteilung und Filterung der Messdaten 181
9.6 Technische Umsetzung und Durchführung der Parametrisierung 183
10 Realisiertes Gesamtsystem zur Erkennung bevorstehender Fahrstreifenwechsel 185
10.1 Aufbau und Implementierung des Erkennungssystems 185
11 Empirische Evaluation der realisierten Erkennungsleistung 191
11.1 Evaluationsmethode 191
11.2 Erkennungsleistung des Gesamtsystems 193
11.3 Erkennungsleistung der Merkmalsgruppen in Abhängigkeit des Zeithorizonts 195
11.4 Beitrag der Modellierung der Merkmalswerthistorie 199
11.5 Beitrag der gruppenübergreifenden Fusion von Merkmalsgrößen 202
11.6 Abhängigkeiten der Ergebnisse und sie beeinflussende Faktoren 204
12 Zusammenfassung und Ausblick 207
A Anhang 219
A.1 Tracking der Objekte im Fahrzeugumfeld 219
A.1.1 Prinzip des Unscented-Kalman-Filters und CTRV Bewegungsmodells 219
A.1.2 Probabilistische Multi-Sensor-Multi-Objekt-Messdatenzuordnung 222
A.1.3 Initialisierung, Nutzung und Auflösung von Objektschätzungen 228
A.2 Tabellen zur Signifikanz und Stärke des Effekts einzelner Merkmalsgrößen 229
Literaturverzeichnis 233
Abbildungsverzeichnis 251
Tabellenverzeichnis 253In order to enable driver assistance systems to effectively safeguard the still accident-prone manoeuvre of changing lanes against accidents, they need reliable and early knowledge of any situation that will be followed by such a manoeuvre. Only then they will be able to provide assistance in all the situations in which it is useful without having to accept inappropriate warnings or interventions in vehicle control and so losing acceptance or even becoming a safety risk themselves. The biggest challenge here is the complexity and variety of situations occurring in urban traffic. Current assistance systems either rely on the status of the direction indicator to activate their function or interpret the crossing of a lane boundary as a lane change that is already in progress. The former has been proven to be very unreliable, while the latter leaves hardly any time for early assistance tailored to the situation and driver. This work presents a functional approach to the automated detection of impending lane changes, implements it as an in-vehicle system and demonstrates its functionality by using real driving data. The detection approach centres on feature variables of the driving situation, driver behaviour and vehicle status that can be recorded from a vehicle and which are fused and classified with the help of artificial neural networks. The development of the algorithms and all investigations into their performance are based on measurement data of natural driving behaviour in traffic in a bigger city that were collected in an extensive naturalistic driving study with a test vehicle equipped with radar and camera sensors. Based on these data, parameters from a zone-based representation of the surroundings of the vehicle, the direction of the driver’s glances and vehicle state variables are first analysed for their suitability as feature variables. For different types of lane changes and at different time intervals to the manoeuvre it is shown to what extent there already is a correlation between the value of a variable and the imminence of a lane change. Using a selection of suitable feature variables the automated detection is finally implemented in various versions, parameterised by means of machine learning and evaluated across all types of lane change situations occurring in the data. Not only the detection performance of the overall system for different prediction horizons is investigated but also the detection with the feature variables of only one of the aspects driving situation, driver behaviour and vehicle status as well as the effect of including the feature value history.:Bibliographische Beschreibung i
Inhaltsverzeichnis v
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis xi
Abkürzungen xi
Symbole xi
Vorwort xiii
1 Einleitung 1
1.1 Motivation 1
1.2 Aktueller Stand der Forschung 4
1.3 Forschungslücken 11
1.4 Zielsetzung der Arbeit 12
1.5 Inhalt und Gliederung der Arbeit 14
1.6 Formelzeichen und Zahlenwerte 15
2 Die Fahrstreifenwechselsituation und der algorithmische Ansatz ihrer Erkennung 17
2.1 Grundlegende Begriffe 17
2.2 Modelle zur Beschreibung des Fahrstreifenwechsels 18
2.2.1 Das 3-Ebenen-Modell der kognitiven Prozesse zur Fahrzeugführung 18
2.2.2 Messbarkeit kognitiver Prozesse und der Fahrerintention 21
2.2.3 Das System Fahrer-Fahrzeug-Umwelt 23
2.2.4 Das Phasenmodell des Ablaufs eines Fahrstreifenwechsels 25
2.2.5 Das Modell der Fahrstreifenwechselsituation 26
2.3 Der prinzipielle Ansatz zur Erkennung von Fahrstreifenwechseln 30
2.4 Ein aspektübergreifender Erkennungsansatz im System Fahrer-Fahrzeug-Umwelt 31
3 Merkmalsgrößen zur Erkennung bevorstehender Fahrstreifenwechsel 35
3.1 Kriterien der Wahl der Merkmalsgrößen 35
3.2 Das Versuchsfahrzeug 36
3.2.1 Umfeldsensorik 37
3.2.2 Fahrersensorik 40
3.2.3 Rechentechnik 42
3.3 Definition und Berechnung der Merkmalsgrößen 42
3.3.1 Merkmalsgrößen des Fahrzeugumfelds 43
3.3.1.1 Existenz, Zugänglichkeit und Abstand benachbarter Fahrstreifen 43
3.3.1.2 Sensorübergreifendes Tracking umgebender Objekte als Grundlage 44
3.3.1.3 Einteilung des Fahrzeugumfelds in Zonen 45
3.3.1.4 Beschreibung der Belegung umgebender Zonen durch Objektparameter 49
3.3.1.5 Kurzreferenz zu den Merkmalsgrößen des Fahrzeugumfelds 57
3.3.2 Merkmalsgrößen des Fahrerverhaltens 58
3.3.2.1 Kopfposition und Kopflage 59
3.3.2.2 Blickbereiche 60
3.3.2.3 Kurzreferenz zu den Merkmalsgrößen des Fahrerverhaltens 63
3.3.3 Merkmalsgrößen des Fahrzeugstatus 64
3.3.3.1 Kurzreferenz zu den Merkmalsgrößen des Fahrzeugstatus 66
3.4 Synchrone Berechnung und Auswertung der Merkmalswerte 67
4 Realfahrtstudie zur Messdatenakquise 69
4.1 Studienteilnehmer 69
4.2 Studiendesign und Ablauf 70
4.3 Streckenverlauf 72
4.4 Erhobene Datensätze und Arten vorkommender Fahrstreifenwechselsituationen 73
5 Statistische Analyse und Einzelbewertung der Merkmalsgrößen 77
5.1 Metriken zur statistischen Bewertung der Merkmalsgrößen 77
5.1.1 Der t-Test 78
5.1.2 Die Effektstärke Cohen’s d 81
5.1.3 Die Effektstärke Hedges‘ g 82
5.1.4 Einordnung der Effektstärke 83
5.1.5 Auffassung der Messdaten und Durchführung der Evaluation 83
5.2 Bewertung aus Sicht des einzelnen Messdatums 85
5.2.1 Wahl und Berechnung der Metriken zur Bewertung aus Messdatensicht 85
5.2.2 Ergebnisse zur Signifikanz und Effektstärke aus Messdatensicht 87
5.3 Bewertung aus Sicht des einzelnen Manövers 97
5.3.1 Wahl und Berechnung der Metriken zur Bewertung aus Manöversicht 98
5.3.2 Ergebnisse zur Signifikanz und Effektstärke aus Manöversicht 100
5.4 Fazit der Evaluation und ausgewählter Satz von Merkmalsgrößen 108
6 Wissensbasiert modellierte Klassifikation mittels eines Bayes’schen Netzes 113
6.1 Verfahren zur wissensbasiert modellierten Klassifikation 113
6.1.1 Fuzzy-Logik 114
6.1.2 Support-Vector-Machines und Relevance-Vector-Machines 117
6.1.3 Bayes‘sche Netze 120
6.1.4 Hidden-Markov-Models 125
6.1.5 Die Wahl eines Bayes’schen Netzes zur wissensbasierten Modellierung 129
6.2 Umsetzung einer Erkennung auf Basis eines Bayes‘schen Netzes 130
6.2.1 Aufbau des modellierten Bayes’schen Netzes 131
6.3 Übergang zu einer auf maschinellem Lernen beruhenden Klassifikation 133
7 Künstliche neuronale Netze als Verfahren zur maschinell optimierten Klassifikation 135
7.1 Biologisches Vorbild und Entstehungsgeschichte 135
7.2 Aufbau und Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze 137
7.3 Netzschichten und Netztopologie 141
7.4 Parametrisierung 143
7.4.1 Maschinelles Lernen und Optimierung durch Fehlerminimierung 144
7.4.2 Das Gradientenverfahren 146
7.4.3 Gütefunktion und Delta-Lernregel 149
7.4.4 Backpropagation 151
7.4.5 Inkrementelles und stapelweises Training 153
7.5 Abbildung zeitlicher Zusammenhänge 154
7.5.1 Zeitverzögerte neuronale Netze 154
7.5.2 Rekurrente neuronale Netze 156
7.5.3 Das Problem der verschwindenden und explodierenden Gradienten 158
7.5.4 Long-Short-Term-Memory 158
8 Neuronales Netz zur Erkennung jedes Bevorstehens eines Fahrstreifenwechsels 161
8.1 Anforderungen an die Erkennung und ihre Umsetzung 161
8.1.1 Forderung von Effektivität 161
8.1.2 Forderung von Echtzeitfähigkeit 162
8.1.3 Forderung von Realitätsnähe 162
8.1.4 Forderung einer geringen Modellkomplexität 162
8.1.5 Forderung einer gruppenweisen Verarbeitung der Merkmalsgrößen 163
8.2 Aufbau und Funktionsweise des Netzes 164
8.3 Modellierung der Merkmalswerthistorie 166
9 Maschinelle Parametrisierung des neuronalen Netzes 171
9.1 Assistenzbedingte Anforderungen an das Verhalten des Erkennungssystems 171
9.2 Vorbetrachtungen zur Gesamtfehlerdefinition 172
9.2.1 Detektionswert und Detektionsfehler als binäre Größen 173
9.2.2 Bewertung der Güte eines binären Klassifikators 174
9.2.3 Gewichtung der Fehlerklassen in der Gesamtfehlerfunktion 175
9.3 Gesamtfehlerfunktion 177
9.4 Optimierungsverfahren 180
9.5 Aufteilung und Filterung der Messdaten 181
9.6 Technische Umsetzung und Durchführung der Parametrisierung 183
10 Realisiertes Gesamtsystem zur Erkennung bevorstehender Fahrstreifenwechsel 185
10.1 Aufbau und Implementierung des Erkennungssystems 185
11 Empirische Evaluation der realisierten Erkennungsleistung 191
11.1 Evaluationsmethode 191
11.2 Erkennungsleistung des Gesamtsystems 193
11.3 Erkennungsleistung der Merkmalsgruppen in Abhängigkeit des Zeithorizonts 195
11.4 Beitrag der Modellierung der Merkmalswerthistorie 199
11.5 Beitrag der gruppenübergreifenden Fusion von Merkmalsgrößen 202
11.6 Abhängigkeiten der Ergebnisse und sie beeinflussende Faktoren 204
12 Zusammenfassung und Ausblick 207
A Anhang 219
A.1 Tracking der Objekte im Fahrzeugumfeld 219
A.1.1 Prinzip des Unscented-Kalman-Filters und CTRV Bewegungsmodells 219
A.1.2 Probabilistische Multi-Sensor-Multi-Objekt-Messdatenzuordnung 222
A.1.3 Initialisierung, Nutzung und Auflösung von Objektschätzungen 228
A.2 Tabellen zur Signifikanz und Stärke des Effekts einzelner Merkmalsgrößen 229
Literaturverzeichnis 233
Abbildungsverzeichnis 251
Tabellenverzeichnis 25