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Weithin leuchtend – tief unter der Erde strahlend: Das »Zentrum für internationale Lichtkunst« in Unna ist ein »Unikat« unter den Kunstmuseen weltweit, da das Museum das Einzige ist, welches sich ausschließlich der zeitgenössischen Lichtkunst widmet. Seit 2001 erstreckt sich die Sammlung von 21 dauerhaften Werken in einem großzügigen Kellergewölbe. Viele der Lichtinstallationen wurden eigens für die Räumlichkeiten konzipiert und sind sowohl in ihrem technischen, als auch ästhetischen und perspektivischen Auftritt unverwechselbar.
Die Zielsetzung des Projektes ist es, ein systematisches und einheitliches Erscheinungsbild, welches crossmedial eingesetzt werden kann, zu erarbeiten. Des Weiteren soll die Thematik Lichtkunst in dem Corporate Design aufgegriffen und widergespiegelt werden, sodass die Berührungspunkte des Publikums spannungsvoll und einprägend aufgenommen werden.
Boys will be boys
(2023)
"boys will be boys" erkundet bestehende Meinungen zum Thema Männlichkeit und versucht Alternativen zu finden: Wege, die Männlichkeit gehen und Richtungen, in die sich Männlichkeit verändern kann. Auf 236 Seiten wird das Thema von so vielen Seiten wie irgendwie möglich beleuchtet. Es gibt sowohl sehr persönliche, subjektive Beschäftigung mit dem Thema als auch eine objektive, wissenschaftliche Herangehensweise. Das Buch ist vor allem mit typografischen Elementen gestaltet worden, wobei in Inhalt und Typografie viel Wert auf Niedrigschwelligkeit gelegt wurde. Außen ist ein partieller Relieflack aufgetragen worden, innen hat das Buch bedrucktes Vorsatzpapier. Ziel des Projektes war es, Männlichkeit und die verschiedenen Meinungen dazu möglichst verständlich wiedergeben zu können, um so einen Dialog zum Thema anzuregen.
Digital Image Correlation (DIC) is a powerful tool used to evaluate displacements and deformations in a non-intrusive manner. By comparing two images, one of the undeformed reference state of a specimen and another of the deformed target state, the relative displacement between those two states is determined. DIC is well known and often used for post-processing analysis of in-plane displacements and deformation of specimen. Increasing the analysis speed to enable real-time DIC analysis will be beneficial and extend the field of use of this technique.
Here we tested several combinations of the most common DIC methods in combination with different parallelization approaches in MATLAB and evaluated their performance to determine whether real-time analysis is possible with these methods. To reflect improvements in computing technology different hardware settings were also analysed. We found that implementation problems can reduce the efficiency of a theoretically superior algorithm such that it becomes practically slower than a suboptimal algorithm. The Newton-Raphson algorithm in combination with a modified Particle Swarm algorithm in parallel image computation was found to be most effective. This is contrary to theory, suggesting that the inverse-compositional Gauss-Newton algorithm is superior. As expected, the Brute Force Search algorithm is the least effective method. We also found that the correct choice of parallelization tasks is crucial to achieve improvements in computing speed. A poorly chosen parallelisation approach with high parallel overhead leads to inferior performance. Finally, irrespective of the computing mode the correct choice of combinations of integerpixel and sub-pixel search algorithms is decisive for an efficient analysis. Using currently available hardware realtime analysis at high framerates remains an aspiration.
This work proposes a hybrid algorithm combining an Artificial Neural Network (ANN) with a conventional local path planner to navigate UAVs efficiently in various unknown urban environments. The proposed method of a Hybrid Artificial Neural Network Avoidance System is called HANNAS. The ANN analyses a video stream and classifies the current environment. This information about the current Environment is used to set several control parameters of a conventional local path planner, the 3DVFH*. The local path planner then plans the path toward a specific goal point based on distance data from a depth camera. We trained and tested a state-of-the-art image segmentation algorithm, PP-LiteSeg. The proposed HANNAS method reaches a failure probability of 17%, which is less than half the failure probability of the baseline and around half the failure probability of an improved, bio-inspired version of the 3DVFH*. The proposed HANNAS method does not show any disadvantages regarding flight time or flight distance.
Even the shortest flight through unknown, cluttered environments requires reliable local path planning algorithms to avoid unforeseen obstacles. The algorithm must evaluate alternative flight paths and identify the best path if an obstacle blocks its way. Commonly, weighted sums are used here. This work shows that weighted Chebyshev distances and factorial achievement scalarising functions are suitable alternatives to weighted sums if combined with the 3DVFH* local path planning algorithm. Both methods considerably reduce the failure probability of simulated flights in various environments. The standard 3DVFH* uses a weighted sum and has a failure probability of 50% in the test environments. A factorial achievement scalarising function, which minimises the worst combination of two out of four objective functions, reaches a failure probability of 26%; A weighted Chebyshev distance, which optimises the worst objective, has a failure probability of 30%. These results show promise for further enhancements and to support broader applicability.