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Institut
Künstliche neuronale Netze sind ein beliebtes Forschungsgebiet der künst-
lichen Intelligenz. Die zunehmende Größe und Komplexität der riesigen
Modelle bringt gewisse Probleme mit sich. Die mangelnde Transparenz
der inneren Abläufe eines neuronalen Netzes macht es schwierig, effiziente
Architekturen für verschiedene Aufgaben auszuwählen. Es erweist sich als
herausfordernd, diese Probleme zu lösen. Mit einem Mangel an aufschluss-
reichen Darstellungen neuronaler Netze verfestigt sich dieser Zustand. Vor
dem Hintergrund dieser Schwierigkeiten wird eine neuartige Visualisie-
rungstechnik in 3D vorgestellt. Eigenschaften für trainierte neuronale Net-
ze werden unter Verwendung etablierter Methoden aus dem Bereich der
Optimierung neuronaler Netze berechnet. Die Batch-Normalisierung wird
mit Fine-tuning und Feature Extraction verwendet, um den Einfluss der Be-
standteile eines neuronalen Netzes abzuschätzen. Eine Kombination dieser
Einflussgrößen mit verschiedenen Methoden wie Edge-bundling, Raytra-
cing, 3D-Impostor und einer speziellen Transparenztechnik führt zu einem
3D-Modell, das ein neuronales Netz darstellt. Die Validität der ermittelten
Einflusswerte wird demonstriert und das Potential der entwickelten Visua-
lisierung untersucht.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten der Echtzeitvisualisierung von
OpenVDB-Dateien untersucht. Die Grundlagen von OpenVDB, dessen
Möglichkeiten, und NanoVDB, der GPU-Schnittstelle, werden erforscht.
Es wird ein System entwickelt, welches PNanoVDB, die Grafik-APIPortierung
von OpenVDB, verwendet. Außerdem werden Techniken
zur Verbesserung und Beschleunigung eines Einzelstrahlansatzes zur
Strahlenverfolgung getestet und angepasst. Um eine Echtzeitfähigkeit
zu realisieren, werden zwei Einzelstreuungsansätze implementiert, von
denen einer ausgewählt, weiter untersucht und optimiert wird.
Dies ermöglicht potenziellen Nutzern eine direkte Rückmeldung über
ihre Anpassungen zu erhalten, sowie die Möglichkeit, alle Parameter zu
ändern, um einen freien Gestaltungsprozess zu gewährleisten.
Neben dem visuellen Rendering werden auch entsprechende Benchmarks
gesammelt, um verschiedene Verbesserungsansätze zu vergleichen und
deren Relevanz zu beweisen. Um eine optimale Nutzung zu erreichen,
wird auf die Rendering-Zeiten und den Speicherverbrauch auf der GPU
geachtet. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Integrierbarkeit und
Erweiterbarkeit des Programms gelegt, um eine einfache Integration in
einen bestehenden Echtzeit-Renderer wie U-Render zu ermöglichen.
Point Rendering
(2021)
In dieser Arbeit werden Verfahren zum Rendern von Punktdaten vorgestellt und miteinander verglichen. Die Verfahren lassen sich in zwei Kategorien unterteilen. Zum einen werden visuelle Verfahren behandelt, welche sich mit der reinen Darstellung von Punktprimitiven befassen. Hauptproblem ist dabei die Darstellung von Oberflächen, da Punktdaten im Gegensatz zu traditionellen Dreiecksnetzen keine Nachbarschaftsinformationen beinhalten. Zum anderen werden beschleunigende Datenstrukturen dargelegt, welche die echtzeitfähige Darstellung von großen Punktwolken ermöglichen. Punktwolken weisen häufig eine hohe Datenmenge auf, da diese meist durch 3D-Scanningverfahren wie z.B. Laserscanning und Photogrammetrie generiert werden.
Die Material Point Method (MPM) hat sich in der Computergrafik als äußerst fähige Simulationsmethode erwiesen, die in der Lage ist ansonsten schwierig zu animierende Materialien zu modellieren [1, 2]. Abgesehen von der Simulation einzelner Materialien stellt die Simulation mehrerer Materialien und ihrer Interaktion weitere Herausforderungen bereit. Dies ist Thema dieser Arbeit. Es wird gezeigt, dass die MPM durch die Fähigkeit Eigenkollisionen implizit handzuhaben ebenfalls in der Lage ist Kollisionen zwischen Objekten verschiedenster Materialien zu beschreiben, selbst, wenn verschiedene Materialmodelle eingesetzt werden. Dies wird dann um die Interaktion poröser Materialien wie in [3] erweitert, was ebenfalls gut mit der MPM integriert. Außerdem wird gezeigt das MPM auf Basis eines einzelnen Gitters als Untermenge dieses Mehrgitterverfahrens betrachtet werden kann, sodass man das gleiche Verhalten auch mit mehreren Gittern modellieren kann. Die poröse Interaktion wird auf beliebige Materialien erweitert, einschließlich eines frei formulierbaren Materialinteraktionsterms. Das Resultat ist ein flexibles, benutzersteuerbares Framework das unabhängig vom Materialmodell ist. Zusätzlich wird eine einfache GPU-Implementation der MPM vorgestellt, die die Rasterisierungspipeline benutzt um Schreibkonflikte aufzulösen. Anders als andere Implementationen wie [4] ist die vorgestellte Implementation kompatibel mit einer Breite an Hardware.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
Soll die Inneneinrichtung eines Raums geplant werden, stehen verschiedene
Programme für Computer, Smartphones oder Head-Mounted Displays
zur Verfügung. Problematisch ist hierbei der Transfer der Planung in die
reale Umgebung. Deshalb wird ein Ansatz mit Augmented Reality entwickelt,
durch den die Planung des Raums unter realen Umständen veranschaulicht
wird. Möchten mehrere Personen ihre Ideen beitragen, erfordern
herkömmliche Systeme die Zusammenarbeit an einem Endgerät. Ziel dieser
Masterarbeit ist es, eine kollaborative Anwendung zur Raumplanung
in Augmented Reality zu konzipieren und zu entwickeln. Die Umsetzung
erfolgt in Unity mit ARCore und C#.
Vereine, wie zum Beispiel die Pfadfinder, stützen sich auf die Arbeit ihrer ehrenamtlichen Mitglieder, welche eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen haben. Oftmals kommt es in den Reihen der Mitglieder zu plötzlichen Änderungen in den Organisationsteams und Ämtern, wobei Planungsschritte verloren gehen und Unerfahrenheit bezüglich der Planung besteht. Da die speziellen Anforderungen durch bereits existierende Tools nicht abgedeckt werden, wird zur Unterstützung von Vereinen in Bezug auf die genannte Problematik in dieser Arbeit ScOuT, ein Planungstool für die Organisationsverwaltung, konzipiert und entwickelt. Der Schwerpunkt lag darauf verschiedene geeignete Richtlinien und heuristische Methoden zu identifizieren und zu verwenden, um eine gebrauchstaugliche Benutzeroberfläche erstellen zu können. Das entwickelte Produkt wurde im Rahmen der Arbeit empirisch durch eine Benutzerumfrage bezüglich der Gebrauchstauglichkeit ausgewertet. Das Ergebnis dieser Studie zeigt, dass bereits ein hohes Maß des angestrebten Ziels durch den Einbezug der Richtlinien und Methoden erreicht werden konnte.
Daraus lässt sich im großen Kontext schließen, dass mithilfe von benutzerspezifischen Konzeptideen und der Anwendung geeigneter Richtlinien und Methoden eine zielführende Grundlage für eine gebrauchstaugliche Anwendung zur Unterstützung von Vereinen erstellt werden kann.
Simulationen in der Computergraphik haben das Ziel, die Realität so genau wie möglich in einer Szene einzufangen. Dafür werden intern und extern wirkende Kräfte berechnet, aus denen Beschleunigungen berechnet werden. Mit diesen werden letztendlich die Positionen von Geometrien oder Partikeln verändert.
Position Based Dynaimcs arbeitet direkt auf den Positionen. Durch Constraints wird eine Menge von Regeln aufgestellt, die zu jedem Zeitpunkt in der Simulation gelten sollen. Ist dies nicht der Fall, so werden die Positionen so verändert, dass sie den Constraints entsprechen. In dieser Arbeit wird ein PBD-Framework implementiert, in dem Solide und Fluide simuliert werden. Die Constraints werden durch ein Gauss-Seidel-Lösungsverfahren und ein Gauss-Jakobi-Lösungsverfahren gelöst. Die Berechnungen finden dabei komplett auf der GPU statt. Die Ergebnisse sind physikalisch plausible Simulationen, die in Echtzeit laufen.
Ein Gonioreflektometer ist ein Gerät zum Vermessen der Reflexionseigenschaften von Materialien. Ein solche Apparatur wird in dieser Arbeit mit handelsüblichen Bauteilen gebaut. Dafür werden drei Schrittmotoren und 809 Leuchtdioden mit einem Arduino-Mikrocontroller gesteuert. Als Reflexionsdaten werden RGB-Bilder mit einer industriellen Kamera aufgenommen. Zusätzlich wird eine Steuersoftware für verschiedene Aufnahmeprogramme sowie ein Renderer zum Anzeigen der vermessenen Materialien implementiert. Somit können komplette bidirektionale Reflektanz-Verteilungsfunktionen (BRDFs) aufgenommen und gerendert werden, wodurch selbst komplizierte anisotrope Materialeigenschaften repräsentierbar sind. Die Qualität der Ergebnisse ist aufgrund von Schattierungen zwar Artefakt-behaftet, jedoch können diese Artefakte durch entsprechende Algorithmen wie Inpainting weitestgehend behoben werden. Außerdem wurde das Gonioreflektometer auf andere Anwendungen übertragen. So sind ohne Veränderungen am Gerät auch 3D-Scans, Lichtfeldaufnahmen und Light-Staging möglich. Auch die Qualität der Ergebnisse dieser Aufnahmeverfahren entspricht den Erwartungen im positiven Sinne. Somit ist das in dieser Arbeit gebaute Gonioreflektometer im Vergleich zu anderen Publikationen eine breit anwendbare und kostengünstige Alternative.
Mit dem Erscheinen moderner Virtual Reality (VR) Headsets auf dem Verbrauchermarkt, gab es den bisher größten Aufschwung in der Geschichte der VR Technologie. Damit einhergehend rücken aber auch die Problematiken aktueller VR Hardware immer mehr in den Vordergrund. Insbesondere die Steuerung in VR war schon immer ein komplexes Thema.
Eine mögliche Lösung bietet die Leap Motion: Ein Hand-Tracking Gerät, welches ursprünglich für den Desktop-Einsatz entwickelt wurde, aber mit dem letzten größeren Softwareupdate an üblichen VR Headsets angebracht werden kann. Dieses Gerät ermöglicht ein sehr genaues Tracking beider Hände und aller Finger. Damit ist es möglich, diese vollständig in der VR Welt zu replizieren und zur Steuerung zu verwenden.
Ziel dieser Arbeit ist es, virtuelle Benutzeroberflächen zu entwerfen, die mit der Leap Motion bedient werden können. Dies soll eine natürliche Interaktion zwischen dem Benutzer und der VR-Umgebung ermöglichen. Danach werden mit Hilfe einer Demoanwendung Probanden-Tests durchgeführt, um ihre Leistung zu bewerten und mit herkömmlichen VR-Reglern zu vergleichen.