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Neue Perspektiven für die Bahn in der Produktions- und Distributionslogistik durch Prozessautomation
(2019)
Deutschland braucht mehr Eisenbahn um CO2-Emissionen aus dem Verkehr zu reduzieren. Sie muss zum Rückgrat aktueller Logistikprozesse, z.B. bei Kaufmannsgütern und E-Commerce, werden. Dies geht nicht ohne neuartige betriebliche Konzepte und eine Transformation des Güterwagens von einem „dummen Stück Stahl“ zu einem modernen Werkzeug der Logistik.
Als „Güterwagen 4.0“ wird ein kommunikativer und kooperativer Güterwagen verstanden, der die Voraussetzung zur Automatisierung aller Prozesse der Zugvorbereitung bereitstellt, sich aber ansonsten vollkommen kompatibel mit heutigen Betriebsverfahren im Hauptlauf präsentiert. Durch Kommunikation zwischen Güterwagen und umgebenden intelligenten Systemen im Sinne eines „Internet der Dinge“ gelingt damit unter Anderem die Realisierung hoch effizienter Gleisanschlussverkehre, die der Güterbahn neue Märkte abseits der klassisch bahn-affinen Verkehre erschließen und letztlich den Wandel zu einer nachhaltigen Gütermobilität fördern.
Objekt-orientierte Modellierung hybrider Systeme mit heuristischen und analytischen Merkmalen
(1994)
Wir stellen hier exemplarisch STACK Aufgaben vor, die frei von der Problematik sind, welche sich durch diverse Kommunikationswege und (webbasierte) Computer Algebra Systeme (CAS) ergibt. Daher sind sie insbesondere für eine Open-Book Online Prüfung geeignet, da eine faire Prüfungssituation gewährleistet werden kann.
Pandaboard, TurtleBot, Kinect und Co. : Low-Cost Hardware im Lehreinsatz für die mobile Robotik.
(2012)
Mit freundlicher Genehmigung der Autoren und des Oldenbourg Industrieverlags https://www.oldenbourg-industrieverlag.de/de/9783835633223-33223 erschienen als Beitrag im Tagungsband zur AALE-Tagung 2012. 9. Fachkonferenz 4.-5. Mai 2012, Aachen, Fachhochschule. ISBN 9783835633223 S 8-1 S. 229-238 Original-Abstract des Autors: "Die mobile Robotik wird durch den Einsatz von Low-Cost Hardware einem breiten Publikum zugänglich. Bis vor kurzem basierte eine erschwingliche Hardware meist auf Mikrocontrollern mit den entsprechenden Leistungseinschränkungen z.B. im Bereich der Bildverarbeitung. Die Wahrnehmung einer 3D-Umgebung und somit die Möglichkeit zur autonomen Navigation wurde mit relativ kostenintensiver Hardware, z.B. Stereo-Vision-Systemen und Laserscannern gelöst. Die zur Auswertung der Sensorik notwendige Rechenleistung stand - entweder aufgrund des Stromverbrauchs oder der Performance meist für mobile Plattformen (lokal) - nicht zur Verfügung. Durch Einsatz von leistungsfähigen Prozessoren aus dem Bereich der Mobilgeräte (Smartphones, Tablets) und neuartigen Sensoren des Consumer-Bereichs, wie der Kinect, können mobile Roboter kostengünstig für den Einsatz in der Lehre aufgebaut werden.