005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
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Descriptors play an important role in point cloud registration. The current state-of-the-art resorts to the high regression capability of deep learning. However, recent deep learning-based descriptors require different levels of annotation and selection of patches, which make the model hard to migrate to new scenarios. In this work, we learn local registration descriptors for point clouds
in a self-supervised manner. In each iteration of the training, the input of the network is merely one unlabeled point cloud. Thus, the whole training requires no manual annotation and manual selection of patches. In addition, we propose to involve keypoint sampling into the pipeline, which further improves the performance of our model. Our experiments demonstrate the capability of our self-supervised local descriptor to achieve even better performance than the supervised model, while being easier to train and requiring no data labeling.
This paper proposes an attitude determination system for small Unmanned Aerial Vehicles (UAV) with a weight limit of 5 kg and a small footprint of 0.5m x 0.5 m. The system is realized by coupling single-frequency Global Positioning System (GPS) code and carrier-phase measurements with the data acquired from a Micro-Electro-Mechanical System (MEMS) Inertial Measurement Unit (IMU) using consumer-grade Components-Off-The-Shelf (COTS) only. The sensor fusion is accomplished using two Extended Kalman Filters (EKF) that are coupled by exchanging information about the currently estimated baseline. With a baseline of 48 cm, the static heading accuracy of the proposed system is comparable to the one of a commercial single-frequency GPS heading system with an accuracy of approximately 0.25°/m. Flight testing shows that the proposed system is able to obtain a reliable and stable GPS heading estimation without an aiding magnetometer.
This dissertation focuses on the performance evaluation of all components of Software Defined Networking (SDN) networks and covers whole their architecture. First, the isolation between virtual networks sharing the same physical resources is investigated with SDN switches of several vendors. Then, influence factors on the isolation are identified and evaluated. Second, the impact of control mechanisms on the performance of the data plane is examined through the flow rule installation time of SDN switches with different controllers. It is shown that both hardware-specific and controller instance have a specific influence on the installation time. Finally, several traffic flow monitoring methods of an SDN controller are investigated and a new monitoring approach is developed and evaluated. It is confirmed that the proposed method allows monitoring of particular flows as well as consumes fewer resources than the standard approach. Based on findings in this thesis, on the one hand, controller developers can refer to the work related to the control plane, such as flow monitoring or flow rule installation, to improve the performance of their applications. On the other hand, network administrators can apply the presented methods to select a suitable combination of controller and switches in their SDN networks, based on their performance requirements
Der Einsatz von Multicore-Prozessoren in der industriellen Steuerungstechnik birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Die vorliegende Dissertation entwickelt und bewertet aus diesem Grund generische Strategien zur Nutzung dieser Prozessorarchitektur unter Berücksichtigung der spezifischen Rahmenbedingungen und Anforderungen dieser Domäne.
Multicore-Prozessoren bieten die Chance zur Konsolidierung derzeit auf dedizierter Hardware ausgeführter heterogener Steuerungssubsysteme unter einer bisher nicht erreichbaren temporalen Isolation. In diesem Kontext definiert die vorliegende Dissertation die spezifischen Anforderungen, die eine integrierte Ausführung in der Domäne der industriellen Automatisierung erfüllen muss. Eine Vorbedingung für ein derartiges Szenario stellt allerdings der Einsatz einer geeigneten Konsolidierungslösung dar. Mit einem virtualisierten und einem hybriden Konsolidierungsansatz werden deshalb zwei repräsentative Lösungen für die Domäne eingebetteter Systeme vorgestellt, die schließlich hinsichtlich der zuvor definierten Kriterien evaluiert werden.
Da die Taktraten von Prozessoren physikalische Grenzen erreicht haben, werden sich in der Steuerungstechnik signifikante Performanzsteigerungen zukünftig nur durch den Einsatz von Multicore-Prozessoren erzielen lassen. Dies hat zur Vorbedingung, dass die Firmware die Parallelität dieser Prozessorarchitektur in geeigneter Weise zu nutzen vermag. Leider entstehen bei der Parallelisierung eines komplexen Systems wie einer Automatisierungs-Firmware im Allgemeinen signifikante Aufwände. Infolgedessen sollten diesbezügliche Entscheidungen nur auf Basis einer objektiven Abwägung potentieller Alternativen getroffen werden. Allerdings macht die Systemkomplexität eine Abschätzung der durch eine spezifische parallele Firmware-Architektur zu erwartenden Performanz zu einer anspruchsvollen Aufgabe. Dies gilt vor allem, da eine Parallelisierung gefordert wird, die für eine Vielzahl von Lastszenarien in Form gesteuerter Maschinen geeignet ist. Aus diesem Grund spezifiziert die vorliegende Dissertation eine anwendungsorientierte Methode zur Unterstützung von Entwurfsentscheidungen, die bei der Migration einer bestehenden Singlecore-Firmware auf eine homogene Multicore-Architektur zu treffen sind. Dies wird erreicht, indem in automatisierter Weise geeignete Firmware-Modelle auf Basis von dynamischem Profiling der Firmware unter mehreren repräsentativen Lastszenarien erstellt werden. Im Anschluss daran werden diese Modelle um das Expertenwissen von Firmware-Entwicklern erweitert, bevor mittels multikriterieller genetischer Algorithmen der Entwurfsraum der Parallelisierungsalternativen exploriert wird. Schließlich kann eine spezifische Lösung der auf diese Weise hergeleiteten Pareto-Front auf Basis ihrer Bewertungsmetriken zur Implementierung durch einen Entwickler ausgewählt werden. Die vorliegende Arbeit schließt mit einer Fallstudie, welche die zuvor beschriebene Methode auf eine numerische Steuerungs-Firmware anwendet und dabei deren Potential für eine umfassende Unterstützung einer Firmware-Parallelisierung aufzeigt.
Based on the results of a 3-day workshop at the Brown University (2012) this white paper tries to sum up important topics and problems which came up in the presentations and discussions and to outline some general aspects of data modeling in digital humanities. Starting with an attempt to define data modeling it introduces distinctions like curation-driven vs. research-driven for a more general description of data modeling. The second part discusses specific problems and challenges of data modeling in the Humanities, while the third part outlines practical aspects, like the creation of data models or their evaluation.