signal – Traduction – Dictionnaire Keybot

Spacer TTN Translation Network TTN TTN Login Deutsch English Spacer Help
Langues sources Langues cibles
Keybot 60 Résultats  robotik.dfki-bremen.de
  Softwaretools - Robotic...  
machine learning, signal processing, parallelisation
Maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Parallelisierung
  Softwaretools - Robotic...  
pySPACE is a modular software for processing segmented time series and feature vector data. It has been specifically designed to enable distributed execution and empirical evaluation of manifold signal processing chains and can be used for benchmarking and online applications.
pySPACE ist ein modulares Software-Framework für die Verarbeitung segmentierter Zeitreihen sowie Merkmalsvektoren. Es wurde speziell für die verteilte Verarbeitung und empirische Evaluation unterschiedlicher Signalverarbeitungsketten entwickelt. Es kann sowohl für große offline Vergleiche als auch online in konkreten Anwendungen benutzt werden. Verschiedene Datensätze werden automatisch geladen, verarbeitet und gespeichert. Signalverarbeitungsalgorithmen (Knoten) und größere Transformationen der Datensätze (Operationen) können einfach aneinander gehängt werden. Eine parallele Verarbeitung kann auf einem Mehrkernprozessor oder Cluster erfolgen. pySPACE wird aktiv gewartet und weiterentwickelt, wodurch die Anzahl von Knoten stetig steigt.
  Softwaretools - Robotic...  
pySPACE is a modular software for processing segmented time series and feature vector data. It has been specifically designed to enable distributed execution and empirical evaluation of manifold signal processing chains and can be used for benchmarking and online applications.
pySPACE ist ein modulares Software-Framework für die Verarbeitung segmentierter Zeitreihen sowie Merkmalsvektoren. Es wurde speziell für die verteilte Verarbeitung und empirische Evaluation unterschiedlicher Signalverarbeitungsketten entwickelt. Es kann sowohl für große offline Vergleiche als auch online in konkreten Anwendungen benutzt werden. Verschiedene Datensätze werden automatisch geladen, verarbeitet und gespeichert. Signalverarbeitungsalgorithmen (Knoten) und größere Transformationen der Datensätze (Operationen) können einfach aneinander gehängt werden. Eine parallele Verarbeitung kann auf einem Mehrkernprozessor oder Cluster erfolgen. pySPACE wird aktiv gewartet und weiterentwickelt, wodurch die Anzahl von Knoten stetig steigt.
  µAUV - Robot Systems - ...  
The µAUV has four degrees of freedom and has distance measurement sensors on all sides as well as a pressure sensor. On the control side a multi-layered behavior-based control approach is used. The underwater vehicle can avoid obstacles and drive towards signal sources.
Das µAUV des DFKI war zu seiner Zeit das kleinste, komplett autonom agierende AUV der Welt. Es wurde als Demonstration für die CeBIT 2007 gebaut, um exemplarisch zu zeigen, inwieweit Methoden der künstlichen Intelligenz in der Meerestechnik eingesetzt werden können. Das µAUV besitzt vier aktive Freiheitsgrade und ist an allen Seiten mit Abstandssensoren sowie einem Druckmesser ausgestattet. Zur Steuerung wird ein mehrschichtiger verhaltensbasierter Ansatz verwendet. Das Unterwasserfahrzeug kann Hindernissen ausweichen und selbständig Signalquellen ansteuern.
  Teams - Robotics Innova...  
Among other topics, the fusion of different measuring principles, the processing of the collected information on site as well as the integration of signal conversion and processing is part of the work of the team “Hardware Architectures”.
Parallel dazu beschäftigen sich die Wissenschaftler mit der Realisierung von hochintegrierten Sensorlösungen. Durch das Bestreben, die Umgebung eines robotischen Systems so detailliert wie möglich zu erfassen, ist eine hohe Sensordichte unter Verwendung unterschiedlicher Sensormodalitäten vonnöten. Diese wiederum erfordert neuartige Ansätze bei der Sensorintegration. Die Verschmelzung verschiedener Messprinzipien, die Verarbeitung der erfassten Information vor Ort sowie die Integration von Signalwandlung und Verarbeitung erforscht das Team Hardware-Architekturen unter anderem.
  Magnet Crawler II - Rob...  
The Magnet-Crawler II is powered by lithium-polymer batteries and is controlled via WLAN. The video signal of the robot is displayed at the control-terminal of the robot. The robot shall be used for the inspection of ship hulls.
Der Magnet Crawler II ist ein leichter und kompakter Kletterroboter für magnetische Oberflächen. Der Roboter besitzt zwei durch Getriebemotoren angetriebene Magnet-Tweels und einen elastischen Schwanz zur Verbesserung der Stabilität. Im vorderen Teil des Roboters befindet sich eine kippbare 720p-Kamera, ein Odroid Embedded System, ein I/O Board, zwei LED Scheinwerfer und eine Tracking-LED. Der Magnet Crawler wird durch Lithium-Polymer-Akkus versorgt und über WLAN gesteuert. Das Videosignal der Kamera wird dem Bediener auf der Steuerkonsole angezeigt. Der Roboter soll zur Inspektion von Schiffswänden eingesetzt werden.
  reSPACE - Softwaretools...  
Intelligent mobile or embedded systems like robots usually require high-dimensional and realtime-capable signal processing and machine learning. To achieve this, the processing requires to be powerful and energy efficient at the same time.
Intelligente mobile und eingebettete Systeme, wie etwa Roboter, müssen häufig in der Lage sein, hochdimensionale Daten mit Signalverarbeitungs- und Lernalgorithmen in Echtzeit zu verarbeiten. Um dies zu gewährleisten, muss die Verarbeitung zugleich leistungsfähig und energiesparend sein. Hierfür bieten sich Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) an. Aktuelle FPGAs beinhalten sowohl eine Vielzahl an flexiblen Digitallogikelementen, als auch spezielle Komponenten für die Signalverarbeitung. Zusätzlich können sie vollständige CPU-Kerne beinhalten, um auch komplexe Softwareanwendungen auszuführen.
  reSPACE - Softwaretools...  
Intelligent mobile or embedded systems like robots usually require high-dimensional and realtime-capable signal processing and machine learning. To achieve this, the processing requires to be powerful and energy efficient at the same time.
Intelligente mobile und eingebettete Systeme, wie etwa Roboter, müssen häufig in der Lage sein, hochdimensionale Daten mit Signalverarbeitungs- und Lernalgorithmen in Echtzeit zu verarbeiten. Um dies zu gewährleisten, muss die Verarbeitung zugleich leistungsfähig und energiesparend sein. Hierfür bieten sich Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) an. Aktuelle FPGAs beinhalten sowohl eine Vielzahl an flexiblen Digitallogikelementen, als auch spezielle Komponenten für die Signalverarbeitung. Zusätzlich können sie vollständige CPU-Kerne beinhalten, um auch komplexe Softwareanwendungen auszuführen.
  reSPACE - Softwaretools...  
The ZynqBrain electronics board, which contains a Xilinx Zynq® EPP and miscellaneous interfaces, was developed at the DFKI RIC as a central electronics component for various robots and a special purpose platform for signal processing.
Die Elektronikplatine ZynqBrain, welche einen Xilinx Zynq® EPP und eine Vielzahl von verschiedenen Schnittstellen beinhaltet, wurde am DFKI RIC speziell als Zentralelektronik für Robotersysteme und Signalverarbeitungsplattform entwickelt. Auf der ARM® CPU kann übliche Software, wie z.B. pySPACE ausgeführt werden, während zeitkritische Berechungen im FPGA-Teil mittels reSPACE durchgeführt werden.
  reSPACE - Softwaretools...  
Applications that utilize signal processing and machine learning can often be divided into computationally expensive parts, which should be mapped to an FPGA, and more high-level management tasks, which should be mapped to a CPU.
Viele Anwendungen im Bereich der Signalverarbeitung und des maschinellenen Lernens können in rechenintensive Teile, welche einer Hardwarebeschleunigung bedürfen, und generelle Verwaltungstätigkeiten aufgeteilt werden. Das Framework reSPACE erlaubt die einfache Implementierung von anwendungsspezifischen Hardwarebeschleunigern mit FPGAs auf Basis einer modellbasierten Entwicklungsmethodik.
  Softwaretools - Robotic...  
The framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing and Classification Environment) was developed to facilitate the development of application-specific FPGA-based hardware accelerators for embedded and mobile systems.
Das Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing and Classification Environment) wurde entwickelt, um die Entwicklung applikationsspezifischer FPGA-basierter Hardwarebeschleuniger für rechenintensive Aufgaben für eingebettete und mobile Systeme zu wesentlich zu vereinfachen. reSPACE unterstützt dabei eine modellbasierte Entwicklungsmethodik, um den komplizierten Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Der Fokus liegt insbesondere auf Anwendungen aus den Bereichen Signal- und Bildverarbeitung sowie maschinelles Lernen.
  [VI-Bot] aBRI - Robotic...  
A modular software (aBRI-DP) for single-trial processing and classification of EEG data has been developed, which allows to combine different signal processing and machine learning methods in a flexible manner.
Eine modulare Software (aBRI-DP) für die Single-Trial-Verarbeitung und -Klassifikation der EEG-Daten wurde entwickelt. Diese erlaubt die flexible Kombination verschiedener Methoden der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens (ML). Seid kurzem existiert eine aBRI-DP Version, die EEG Analyse in Echtzeit und Visualisierung ermöglicht (Abbildung 6).
  Softwaretools - Robotic...  
The framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing and Classification Environment) was developed to facilitate the development of application-specific FPGA-based hardware accelerators for embedded and mobile systems.
Das Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing and Classification Environment) wurde entwickelt, um die Entwicklung applikationsspezifischer FPGA-basierter Hardwarebeschleuniger für rechenintensive Aufgaben für eingebettete und mobile Systeme zu wesentlich zu vereinfachen. reSPACE unterstützt dabei eine modellbasierte Entwicklungsmethodik, um den komplizierten Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Der Fokus liegt insbesondere auf Anwendungen aus den Bereichen Signal- und Bildverarbeitung sowie maschinelles Lernen.
  µAUV² - Robot Systems -...  
With the incorporation of a camera system together with the use of the digital signal processor and the FPGA, the MicroAUV2 can be used for evaluating underwater vision algorithms.
Bei einer Erweiterung des MicroAUV2 um ein Kamerasystem ist zudem in Zusammenspiel mit den mächtigen on-Board Verarbeitungsheiten in Form eines digitalen Signalprozessors und eines FPGAs die Untersuchung von Unterwasser-Bildverarbeitungsalgorithmen möglich.
  pySPACE - Softwaretools...  
GUIs for evaluation and creating and running signal processing chains
Interaktive Tools zur Auswertung und zur Generierung und Ausführung von Verarbeitungsketten
  reSPACE - Softwaretools...  
Exploiting the Advantages of FPGAs for Mobile and Embedded Signal Processing
FPGAs für mobile und eingebettete Signalverarbeitungssysteme
  Softwaretools - Robotic...  
Signal Processing and Classification Environment written in Python
Signalverarbeitungs- und Klassifikationsumgebung in Python
  Softwaretools - Robotic...  
Machine Learning, Signal Processing, Parallelization, FPGA, Embedded Systems
Maschinelles Lernen, Signalverarbeitung, Parallelisierung, FPGA, Eingebettete Systeme
  RECUPERA-Reha - Projec...  
In order to achieve the autonomy that is required for rehabilitation applications, all processing (kinematics/dynamics, control, biosignal processing) has to be performed by a small computing system that is embedded into the exoskeleton itself.
Um die für Anwendungen in der Rehabilitation notwendige Autonomie zu erreichen, müssen alle Berechnungen (Kinematik/Dynamik, Regelung, Biosignalverarbeitung) in einem in das Exoskelett eingebetteten System, durchgeführt werden. Um die dabei notwendige Rechenleistung gewährleisten zu können, und dennoch platz- und energiesparend zu sein, sollen FPGAs eingesetzt werden. Dadurch können spezialisierte Hardwarebeschleuniger die jeweiligen Berechnungen effizient und echtzeitfähig durchführen. Für die Implementierung der Hardwarebeschleuniger soll das Framework reSPACE (reconfigurable Signal Processing And Classification Environment) genutzt und erweitert werden, um auch komplexe Regelungs- und Kinematikberechnungen durchführen zu können.
  Mitsubishi PA 10-7C - R...  
New advances in visual-servoing techniques (visual information used as feedback signal to control the robot's motion), interaction control methods to safely and robustly interact with the environment, and the use of RFID information for an intelligent package handling are some of the solutions being implemented and tested on this platform.
Mit dem Mitsubishi PA 10-7C, einem Roboterarm mit sieben Freiheitsgraden, werden neue Ansätze auf dem Gebiet der Industrierobotik erforscht mit Schwerpunkt auf Logistik und Produktionsszenarien. Durch die offene Roboterarchitektur (Hardware und Software) ist es möglich, jeden einzelnen Aspekt des Roboterverhaltens zu steuern und zu modifizieren, sowie neue Sensorinformation in die Kontrollschleife einzufügen. Fortschritte im Bereich der visual-servoing Techniken (visuelle Information, welche als Feedbacksignal zur Steuerung der Roboterbewegung benutzt wird), Interaktionssteuerungsmethoden für eine sichere und starke Interaktion mit der Umgebung, sowie die Nutzung von RFID Information für intelligente Stückguthandhabung gehören zu den Lösungen, die auf dieser Plattform implementiert und getestet werden. Ziel ist es, diese Forschungsergebnisse in die Industrie einfließen zu lassen.
  DFKI project successful...  
To precisely locate itself, Leng is equipped with a variety of navigation sensors. Utilizing sound signals from the base station, the vehicle can determine its position similar to GPS. Based on the distance and angle of the signal, the system can calculate its position and can come back to the base station, where it can transmit the information collected via an interface to the IceShuttle and recharge its batteries.
Für dieses Szenario haben die DFKI-Wissenschaftler das autonome Unterwasserfahrzeug (AUV) Leng und das Teredo IceShuttle entwickelt. Leng wurde als Langstrecken-Explorationsfahrzeug konzipiert. Seine Form ist speziell auf die Missionsanforderungen angepasst: ein möglichst geringer Durchmesser, um in das IceShuttle zu passen, sowie eine hydrodynamische Strömungshülle um mit wenig Energieaufwand lange Strecken zurücklegen zu können. Beim Teredo IceShuttle handelt es sich um eine Schmelzsonde, die das AUV mit Hilfe eines thermalen Bohrmechanismus durch die Eisdecke transportiert. Um den Energieaufwand beim Bohren zu minimieren, wird ein Bohrloch mit einem möglichst geringen Querschnitt angestrebt, folglich muss auch das IceShuttle möglichst schmal sein. Im Fokus des Projekts stand insbesondere die Navigationsfähigkeit des Unterwasserfahrzeugs: Um sich präzise selbst lokalisieren zu können, ist Leng mit einer Vielzahl unterschiedlicher Navigationssensoren ausgestattet. Diese senden u.a. Schallsignale aus, über die das Fahrzeug seine Position ähnlich der GPS-Methode bestimmen kann. Anhand seines Abstands und Blickwinkels auf einen bestimmten Punkt errechnet das System seine Position und findet nach seinem Tauchgang eigenständig zur Basisstation zurück, um die gesammelten Informationen über eine Schnittstelle an das IceShuttle zu übermitteln und seine Energie aufzuladen. Dabei muss das Roboterduo komplett ohne Steuerung von der Erde auskommen. Denn ein von dort gesendetes Signal kommt mit 33 bis 53 Minuten Zeitverzögerung an – zu lang, um spontan auf neue Situationen reagieren zu können.
  pySPACE - Softwaretools...  
A normal EEG signal processing chain consists of several preprocessing algorithms like detrending, decimation, and temporal filtering, a spatial filter like ICA or xDAWN which combines sensors, a feature generator and a feature normalization, and finally a classification with optional modification of the classification score.
Eine modulare Verarbeitungskette beginnt immer mit dem Laden der Daten (Source) und endet mit dem Speichern oder Versenden der Daten (Sink). Eine übliche Verarbeitungskette für Gehirnstromdaten besteht zum Beispiel aus Trendentfernung, Downsampling, zeitliche Filterung, Dimensionsreduktion (ICA oder xDAWN), Merkmalsgenerierung, Normalisierung und der abschließenden Klassifikation. Zusätzlich können Daten und Algorithmen visualisiert werden oder Daten in Trainings- und Testdaten aufgespalten werden (Kreuzvalidierung). Einige Knoten können intern einen oder mehrere Knoten aufrufen um sie zu kombinieren, ihr Verhalten zu ändern oder deren Parameter zu optimieren. Die Parameteroptimierung erfolgt wiederum parallel.
  µAUV - Projects - Robo...  
The µAUV has four active degrees of freedom that allow freedom of movement in all directions. It can recognize underwater obstacles and signal sources through the use of light sensors and LEDs. The combination of light sources and sensors must be controlled just as the underwater acoustic sensors used in undersea research today and, in this way, can be seen as equivalent from a behavior control perspective.
Das vom DFKI-Labor Bremen entwickelte µAUV ist ein System zur Evaluierung von verhaltensbasierten Steuerungen an autonomen Unterwasserfahrzeugen, wie sie in der Tiefsee eingesetzt werden könnten. Das µAUV besitzt vier aktive Freiheitsgrade, die es ihm ermöglichen, sich in alle Richtungen frei zu bewegen. Zur Erkennung von Hindernissen und Signalquellen im Wasser verfügt es über Lichtsensoren und LEDs. Die Kombination aus Lichtquelle und Lichtsensor wird dabei genauso angesteuert wie die in der Tiefsee verwendeten akustischen Sensoren und kann somit aus Perspektive der Verhaltenssteuerung als äquivalent gesehen werden. Mit einer Länge von 12 cm und einem Durchmesser von 5,5 cm am Druckkörper handelt es sich beim µAUV im Moment um das kleinste vollautonome AUV der Welt.
  CESAR - Robot Systems -...  
The robot weight was minimized using lightweight plastics and carbon fiber material as structural parts.A video and control signal repeater unit that was deployed at the cater rim helped to increase the range of communications and served as a reference point for navigation.
Die CESAR-Plattform wiegt 8 kg und wird durch leichte Lithium-Ion-Batterien angetrieben. Das Gewicht des Roboters wurde dadurch minimiert, dass als Strukturelemente leichter Kunststoff und Kohlenfasermaterial benutzt wurde. Durch einen Video- und Steuerungssignal-Repeater, der am Kraterrand aufgestellt wurde und als Bezugspunkt für die Navigation diente, konnte die Kommunikationsreichweite erhöht werden.
  DaBrEM - Projects - Ro...  
Universal docking interface developed for force, energy and signal transmisson between two combinable object from robotics or electric mobility. (Top: uncoupled, bottom: coupled) (Photo: Mehmed Yüksel, DFKI GmbH)
Universelle Kupplungsschnittelle entwickelt für Kraft, Energie und Signalübertragung zwischen zwei kombinierbare Objekte im Bereich Robotik oder Elektromobilität. (Oben: entkoppelt, unten: gekoppelt) (Foto: Mehmed Yüksel, DFKI GmbH)
  Brown Bag Talks - Robot...  
The presentation introduces signal processing algorithms of single-sensor-multi target-tracking, sensor data fusion, and multi-sensor-multi-target-tracking developed for designing a novel lateral collision warning function.
The presentation introduces signal processing algorithms of single-sensor-multi target-tracking, sensor data fusion, and multi-sensor-multi-target-tracking developed for designing a novel lateral collision warning function. In...[mehr]
  Brown Bag Talks - Robot...  
IMST will present and demonstrate its 24 GHz FMCW Radar technology. The 2-channel sensor is a miniaturized, ultralight radar unit. This system comprises a manifold configurable RF frontend with digital signal processing and...[more]
IMST will present and demonstrate its 24 GHz FMCW Radar technology. The 2-channel sensor is a miniaturized, ultralight radar unit. This system comprises a manifold configurable RF frontend with digital signal processing and...[mehr]
  Graduated Student`s Lec...  
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird untersucht, ob es möglich ist, auf Basis von elektromyografischen Daten (EMG) eine Bewegungsvorhersage des rechten Armes eines Menschen zu machen. Bei dem EMG handelt es sich um das Signal,...[more]
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird untersucht, ob es möglich ist, auf Basis von elektromyografischen Daten (EMG) eine Bewegungsvorhersage des rechten Armes eines Menschen zu machen. Bei dem EMG handelt es sich um das Signal,...[mehr]
  Scientific Career - Rob...  
Wöhrle, Hendrik: Dataflow-Based Signal Processing and Classification on Reconfigurable Hardware
de Géa Fernandez, José: Predictive Context-Based Adaptive Compliance for Interaction Control of Robot Manipulators
  Fields of Application -...  
direct online signal processing (hard- and software)
direkte Online-Signalverarbeitung (Hard- und Software)
1 2 Arrow