TY - THES A1 - Rodrigues, Johannes T1 - Let me change your mind… Frontal brain activity in a virtual T-maze T1 - Let me change your mind… Frontale Hirnaktivierung in einem virtuellen T-Labyrinth N2 - Frontal asymmetry, a construct invented by Richard Davidson, linking positive and negative valence as well as approach and withdrawal motivation to lateralized frontal brain activation has been investigated for over thirty years. The frontal activation patterns described as relevant were measured via alpha-band frequency activity (8-13 Hz) as a measurement of deactivation in electroencephalography (EEG) for homologous electrode pairs, especially for the electrode position F4/ F3 to account for the frontal relative lateralized brain activation. Three different theories about frontal activation patterns linked to motivational states were investigated in two studies. The valence theory of Davidson (1984; 1998a; 1998b) and its extension to the motivational direction theory by Harmon-Jones and Allen (1998) refers to the approach motivation with relative left frontal brain activity (indicated by relative right frontal alpha activity) and to withdrawal motivation with relative right frontal brain activation (indicated by relative left frontal alpha activity). The second theory proposed by Hewig and colleagues (2004; 2005; 2006) integrates the findings of Davidson and Harmon – Jones and Allen with the reinforcement sensitivity theory of Jeffrey A. Gray (1982, 1991). Hewig sees the lateralized frontal approach system and withdrawal system proposed by Davidson as subsystems of the behavioral activation system proposed by Gray and bilateral frontal activation as a biological marker for the behavioral activation system. The third theory investigated in the present studies is the theory from Wacker and colleagues (2003; 2008; 2010) where the frontal asymmetrical brain activation patterns are linked to the revised reinforcement sensitivity theory of Gray and McNaughton (2000). Here, right frontal brain activity (indicated by lower relative right frontal alpha activity) accounts for conflict, behavioral inhibition and activity of the revised behavioral inhibition system, while left frontal brain activation (indicated by lower relative left frontal alpha activity) stands for active behavior and the activity of the revised behavioral activation system as well as the activation of the revised flight fight freezing system. In order to investigate these three theories, a virtual reality T-maze paradigm was introduced to evoke motivational states in the participants, offering the opportunity to measure frontal brain activation patterns via EEG and behavior simultaneously in the first study. In the second study the virtual reality paradigm was additionally compared to mental imagery and a movie paradigm, two well-known state inducing paradigms in the research field of frontal asymmetry. In the two studies, there was confirming evidence for the theory of Hewig and colleages (2004; 2005; 2006), showing higher bilateral frontal activation for active behavior and lateralized frontal activation patterns for approach (left frontal brain activation) and avoidance (right frontal brain activation) behavior. Additionally a limitation for the capability model of anterior brain asymmetry proposed by Coan and colleagues (2006), where the frontal asymmetry should be dependent on the relevant traits driving the frontal asymmetry pattern if a relevant situation occurs, could be found. As the very intense virtual reality paradigm did not lead to a difference of frontal brain activation patterns compared to the mental imagery paradigm or the movie paradigm for the traits of the participants, the trait dependency of the frontal asymmetry in a relevant situation might not be given, if the intensity of the situation exceeds a certain level. Nevertheless there was an influence of the traits in the virtual reality T-maze paradigm, because the shown behavior in the maze was trait-dependent. The implications of the findings are multifarious, leading from possible objective personality testing via diversification of the virtual reality paradigm to even clinical implications for depression treatments based on changes in the lateralized frontal brain activation patterns for changes in the motivational aspects, but also for changes in bilateral frontal brain activation when it comes to the drive and preparedness for action in patients. Finally, with the limitation of the capability model, additional variance in the different findings about frontal asymmetry can be explained by taking the intensity of a state manipulation into account. N2 - Frontal Asymmetrie, ein Konstrukt, erfunden von Richard Davidson, das positive und negative Valenz sowie Annäherungsmotivation und Vermeidungsmotivation mit lateralisierter Frontalhirnaktivierung verbindet, wird seit mehr als dreißig Jahren untersucht. Die frontalen Aktivierungsmuster, die als relevant beschrieben wurden, wurden über Alpha-Frequenzband Aktivität (8-13 Hz) im Elektroenzephalogramm (EEG) als Maß für die Deaktivierung für die homologe Elektrodenpaare, insbesondere an der Elektrodenposition F4 / F3 gemessen, um die relative frontale lateralisierte Hirnaktivierung zu messen. In der vorliegenden Arbeit wurden drei verschiedene Theorien über frontale Aktivierungsmuster, die mit motivationalen Zuständen verbunden sind, in zwei Studien untersucht. Die „valence theory“ von Davidson (1984; 1998a; 1998b) und ihre Erweiterung zur „motivational direction theory“ von Harmon Jones und Allen (1998) verbindet Annäherungsmotivation mit relativer linksseitiger frontalen Hirnaktivität (durch relative rechtsfrontale Alpha-Aktivität angezeigt) und Rückzugsmotivation mit relativer rechtsfrontaler Hirnaktivierung (durch relative linksfrontale Alpha-Aktivität angezeigt). Die zweite Theorie von Hewig und Kollegen (2004; 2005; 2006) integriert die Ergebnisse von Davidson und Harmon - Jones und Allen mit der „reinforcement sensitvity theory“ von Jeffrey A. Gray (1982, 1991). Hewig sieht das lateralisierte frontale „approach system“ (Annäherungsverhalten, links frontal), und das „withdrawal system“ (Rückzugsverhalten, rechts frontal) von Davidson als Subsysteme des „behavioral activation system“ von Gray und bilaterale frontale Aktivierung als biologische Marker für das „behavioral activation system“ und aktives Verhalten. Die dritte Theorie, die in den vorliegenden Studien untersucht wird, ist die Theorie von Wacker und Kollegen (2003; 2008; 2010), bei der die frontalen asymmetrischen Gehirnaktivierungsmuster der „revidierten reinforcement sensitvity theory“ von Gray und McNaughton (2000) zugeordnet werden. Hier steht die rechte frontale Hirnaktivität (ermittelt durch geringere relative rechten frontalen Alpha-Aktivität) für Konflikte, Verhaltenshemmung und die Aktivität des „revised behavioral inhibition system“, während links frontale Hirnaktivierung (ermittelt durch niedrigere relative links frontal Alpha-Aktivität) für aktives Verhalten und die Aktivität des „revised behavioral activation system“ sowie die Aktivierung des „revised fight flight freezing system“ steht. Um diese drei Theorien zu untersuchen, wurde eine virtuelles T-Labyrinth Paradigma in der ersten Studie eingeführt, um motivationale Zustände bei den Teilnehmern zu induzieren und die Möglichkeit zu erhalten, frontale Hirnaktivierungsmuster im EEG und Verhalten gleichzeitig zu messen. In der zweiten Studie wurde das virtuelle Realität Paradigma zusätzlich im Vergleich zu einem mentalen Vorstellungsparadigma und einem Film-Paradigma, zwei bekannten Paradigmen für die Induktion von motivationalen Zuständen im Bereich der Forschung der frontalen Asymmetrie, eingesetzt. In den beiden Studien konnte die Theorie von Hewig und colleages (2004; 2005; 2006) belegt werden, da höhere bilaterale frontale Aktivierung für aktives Verhalten und lateralisierte frontale Aktivierungsmuster für Annäherung (linksfrontale Hirnaktivierung) und Vermeidung (rechtsfrontale Hirnaktivierung) gefunden wurde. Zusätzlich wurde eine Limitation des „capability models of anterior frontal asymmetry“ von Coan und Kollegen (2006), nach der die frontale Asymmetrie von relevanten Persönlichkeitsmerkmalen in den entsprechend der Eigenschaft relevanten Situationen beeinflusst werden sollte, gefunden. Da das sehr intensive virtuelle Realität Paradigma im Gegensatz zu den mentalen Vorstellungen und dem Film Paradigma keine Abhängigkeit der frontalen Gehirnaktivierungsmustern in den entsprechenden Situationen von den Persönlichkeitseigenschaften zeigte, kann diese Abhängigkeit der frontalen Asymmetrie von der Persönlichkeit nicht gefunden werden, wenn die Intensität der Situation einen bestimmten Wert überschreitet. Dennoch gab es einen Einfluss der Persönlichkeitseigenschaften in dem virtuellen T-Labyrinth, denn das beobachtbare Verhalten im Labyrinth war persönlichkeitsabhängig. Die praktische Bedeutung dieser Erkenntnisse sind vielfältig und reichen von möglichen objektiven Persönlichkeitstests durch eine Erweiterung des virtuellen Realität Paradigmas bis hin zu klinischen Implikationen für die Behandlung depressiver Patienten, basierend auf der Veränderungen der lateralisierten Frontalhirnaktivierungsmustern um motivationale Aspekte zu verändern, oder aber der für Änderungen bilateraler frontale Gehirnaktivierung, um den Antrieb und die Handlungsbereitschaft bei Patienten zu verändern. Schließlich kann mittels der Limitierung des „capability models“ zusätzliche Variation in den verschiedenen Befunden zur frontalen Asymmetrie erklärt werden, indem man die Intensität der Zustandsmanipulation berücksichtigt. KW - Electroencephalographie KW - Motivation KW - Frontal asymmetry KW - virtual reality T-maze KW - reinforcement sensitivity theory KW - bilateral BAS model KW - EEG KW - virtuelle Realität KW - Alpha-Aktivität Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-143280 ER - TY - THES A1 - Schauer Marin Rodrigues, Johannes T1 - Detecting Changes and Finding Collisions in 3D Point Clouds : Data Structures and Algorithms for Post-Processing Large Datasets T1 - Erkennen von Änderungen und Finden von Kollisionen in 3D Punktwolken N2 - Affordable prices for 3D laser range finders and mature software solutions for registering multiple point clouds in a common coordinate system paved the way for new areas of application for 3D point clouds. Nowadays we see 3D laser scanners being used not only by digital surveying experts but also by law enforcement officials, construction workers or archaeologists. Whether the purpose is digitizing factory production lines, preserving historic sites as digital heritage or recording environments for gaming or virtual reality applications -- it is hard to imagine a scenario in which the final point cloud must also contain the points of "moving" objects like factory workers, pedestrians, cars or flocks of birds. For most post-processing tasks, moving objects are undesirable not least because moving objects will appear in scans multiple times or are distorted due to their motion relative to the scanner rotation. The main contributions of this work are two postprocessing steps for already registered 3D point clouds. The first method is a new change detection approach based on a voxel grid which allows partitioning the input points into static and dynamic points using explicit change detection and subsequently remove the latter for a "cleaned" point cloud. The second method uses this cleaned point cloud as input for detecting collisions between points of the environment point cloud and a point cloud of a model that is moved through the scene. Our approach on explicit change detection is compared to the state of the art using multiple datasets including the popular KITTI dataset. We show how our solution achieves similar or better F1-scores than an existing solution while at the same time being faster. To detect collisions we do not produce a mesh but approximate the raw point cloud data by spheres or cylindrical volumes. We show how our data structures allow efficient nearest neighbor queries that make our CPU-only approach comparable to a massively-parallel algorithm running on a GPU. The utilized algorithms and data structures are discussed in detail. All our software is freely available for download under the terms of the GNU General Public license. Most of the datasets used in this thesis are freely available as well. We provide shell scripts that allow one to directly reproduce the quantitative results shown in this thesis for easy verification of our findings. N2 - Kostengünstige Laserscanner und ausgereifte Softwarelösungen um mehrere Punktwolken in einem gemeinsamen Koordinatensystem zu registrieren, ermöglichen neue Einsatzzwecke für 3D Punktwolken. Heutzutage werden 3D Laserscanner nicht nur von Expert*innen auf dem Gebiet der Vermessung genutzt sondern auch von Polizist*innen, Bauarbeiter*innen oder Archäolog*innen. Unabhängig davon ob der Einsatzzweck die Digitalisierung von Fabrikanlagen, der Erhalt von historischen Stätten als digitaler Nachlass oder die Erfassung einer Umgebung für Virtual Reality Anwendungen ist - es ist schwer ein Szenario zu finden in welchem die finale Punktwolke auch Punkte von sich bewegenden Objekten enthalten soll, wie zum Beispiel Fabrikarbeiter*innen, Passant*innen, Autos oder einen Schwarm Vögel. In den meisten Bearbeitungsschritten sind bewegte Objekte unerwünscht und das nicht nur weil sie in mehrmals im gleichen Scan vorkommen oder auf Grund ihrer Bewegung relativ zur Scanner Rotation verzerrt gemessen werden. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit sind zwei Nachverarbeitungsschritte für registrierte 3D Punktwolken. Die erste Methode ist ein neuer Ansatz zur Änderungserkennung basierend auf einem Voxelgitter, welche es erlaubt die Eingabepunktwolke in statische und dynamische Punkte zu segmentieren. Die zweite Methode nutzt die gesäuberte Punktwolke als Eingabe um Kollisionen zwischen Punkten der Umgebung mit der Punktwolke eines Modells welches durch die Szene bewegt wird zu erkennen. Unser Vorgehen für explizite Änderungserkennung wird mit dem aktuellen Stand der Technik unter Verwendung verschiedener Datensätze verglichen, inklusive dem populären KITTI Datensatz. Wir zeigen, dass unsere Lösung ähnliche oder bessere F1-Werte als existierende Lösungen erreicht und gleichzeitig schneller ist. Um Kollisionen zu finden erstellen wir kein Polygonnetz sondern approximieren die Punkte mit Kugeln oder zylindrischen Volumen. Wir zeigen wie unsere Datenstrukturen effiziente Nächste-Nachbarn-Suche erlaubt, die unsere CPU Lösung mit einer massiv-parallelen Lösung für die GPU vergleichbar macht. Die benutzten Algorithmen und Datenstrukturen werden im Detail diskutiert. Die komplette Software ist frei verfügbar unter den Bedingungen der GNU General Public license. Die meisten unserer Datensätze die in dieser Arbeit verwendet wurden stehen ebenfalls zum freien Download zur Verfügung. Wir publizieren ebenfalls all unsere Shell-Skripte mit denen die quantitativen Ergebnisse die in dieser Arbeit gezeigt werden reproduziert und verifiziert werden können. T3 - Forschungsberichte in der Robotik = Research Notes in Robotics - 20 KW - Punktwolke KW - Änderungserkennung KW - 3d point clouds KW - collision detection KW - change detection KW - k-d tree KW - Dreidimensionale Bildverarbeitung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-214285 SN - 978-3-945459-32-4 ER -