004 Datenverarbeitung; Informatik
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Diese Arbeit vermittelt die mathematischen Grundlagen des Ray-Casting Algorithmus und bespricht eine interaktive Umsetzung auf Grafikkarten mit Hilfe einer modernen Schnittstelle. Die Implementation erfolgt im Rahmen eines umfassenden Programmes, welches weitere Techniken und Verbesserungen des Algorithmus für den Nutzer anwählbar macht. Unter anderem wird von Transferfunktionen und lokaler Beleuchtung Gebrauch gemacht, um realistische Materialien darstellen zu können. Die Benutzeroberfläche bietet die Möglichkeit, Volumina zu importieren, Transferfunktionen zu definieren, Parameter der Darstellung einzustellen und weitere Techniken zu aktivieren, deren Grundlagen und Umsetzung ebenfalls in dieser Arbeit dargelegt werden. Der Nutzen der anwählbaren Optionen wird je nach Fall auf optische Qualität oder Vorteil in der Performance hin untersucht.
In dieser Diplomarbeit wurde eine Applikation implementiert, mit der es auch ungeübten Nutzern möglich ist, 3D Modelle zu texturieren. Dies erfolgt durch direktes Bemalen des Modells, so genanntes 3D Painting. Verschiedene Möglichkeiten hierzu werden untersucht, so das projektive Malen, sowie Octree Texturen.
Globale Beleuchtungssimulationen versuchen die physikalischen Eigenschaften von Licht und dessen Ausbreitung möglichst korrekt zu berechnen. Dabei werden diese üblicherweise im dreidimensionalen Objektraum berechnet und sind deshalb sehr rechenintensiv und von der Anzahl der Polygone der Szene abhängig. Objektraum-basierte Verfahren ermöglichen durch komlexe Berechnungen allerdings auch gute Annährungen physikalisch korrekter Beleuchtungen. Die Beleuchtungsberechnung in den Bildraum zu verlagern hat aber den großen Vorteil, dass die Berechnung hier unabhängig von der Größe und Komplexität der Szene durchführbar ist. Einzig die Auflösung entscheidet über den Rechenaufwand. Dieser Geschwindigkeitsvorteil beinhaltet jedoch einen Kompromiss was die physikalische Korrektheit der Beleuchtungssimulation angeht. Bei bisherigen Bildraum-Verfahren war es nicht möglich, für die Kamera nicht sichtbare Teile der Szene und deren Beleuchtungsinformationen, in die Berechnung mit einzubeziehen. Dies erscheint logisch, da über Geometrie die aus Sicht der Kamera nicht eingefangen wurde, im Bildraum zunächst keinerlei Informationen zur Verfügung stehen. Ein bekanntes Beispiel zur Annährung einer globalen Beleuchtung im Bildraum ist das Verfahren "Screen Space Ambient Occlusion". Dieses liefert zwar sehr gut Selbstverschattungen und wirkt dadurch realitätsnah, erzeugt aber keinen korrekten Lichtaustausch. Da die Beleuchtung von dem Inhalt des aktuellen Bildausschnitts abhängig ist, entstehen visuelle Artefakte, die vor allem bei Kamerabewegungen störend auffallen. Ziel der Studienarbeit ist es daher diese Artefakte durch die Verwendungen von Textur-Atlanten zu vermeiden. Dies wird durch eine Bildraum-basierte Beleuchtungssimulation ermöglicht, die die gesamte Szene zur Berechnung der Beleuchtung miteinbezieht und nicht nur die Sicht der Kamera. Dabei wird in einem Textur-Atlas die gesamte Szene gespeichert.
Simulation von Schnee
(2015)
Physik-Simulationen erlauben die Erstellung dynamischer Szenen auf dem Rechner. Sie lassen die Computergrafik lebendig werden und finden unter anderem Anwendung in Film, Spiel und Ingenieurswesen. Durch GPGPU-Techniken kann diese Arbeit erstmals auf der Grafikkarte stattfinden. Die dynamische Simulation von Schnee ist ein Gebiet, das aufgrund seiner physikalischen Komplexität noch wenig erforscht ist. Die Materie-Punkt-Methode ist das erste Modell, dass in der Lage ist die Dynamik und verschiedenen Arten von Schnee darzustellen.
Die hybride Nutzung von Lagrange-Partikeln und einem kartesischen Euler-Gitter ermöglichen das Lösen der partiellen Differentialgleichungen. Die Partikel werden dazu auf die Gitterknoten transformiert. Durch Anwendung der Finite-Elemente-Methode auf das Gitter können Gradienten zur Aktualisierung der Geschwindigkeit berechnet werden. Die Geschwindigkeiten werden dann auf die Partikel zurückgewichtet, um diese in der Simulation voranschreiten zu lassen. Gepaart mit einem spezifischen Materialmodell wird die dynamische Natur von Schnee erlangt. Diese schließt Kollision und Bruch mit ein.
Diese Bachelorarbeit verbindet die kürzlich erschienenen GPGPU-Techniken von OpenGL mit der Materie-Punkt-Methode, um die verschiedenen Schneearten dynamisch, visuell ansprechend und effizient zu simulieren
Die Erkennung von Bewegungen mit einem Smartphone ist durch die internen Sensoren, mit denen es ausgestattet ist, ohne externe Sensoren möglich. Zunächst werden vergangene Untersuchungen und deren Verfahrensweise betrachtet. Von diesen Untersuchungen wird die hier verwendete Umsetzung der Bewegungserkennung abgeleitet und beschrieben. Ein Großteil der Literatur verwendet ausschließlich den Beschleunigungssensor für die Bewegungserkennung. Diese Bachelorarbeit untersucht dazu den Nutzen weiterer Sensoren, wie z.B. das magnetische Feld, die lineare Beschleunigung oder das Gyroskop. Die Bewegungserkennung erfolgt durch maschinelles Lernen mit Klassifizierungsalgorithmen. Es werden Decision Tree, Naive Bayes und Support Vector Machines verwendet. Zunächst werden die benötigten Sensordaten mit Hilfe einer eigens entwickelten Applikation von Testpersonen gesammelt und gespeichert. Diese Daten werden als Trainingsdaten für die Klassifizierungsalgorithmen benötigt.
Das Ergebnis ist ein Modell, das die Struktur der gelernten Daten enthält. Validiert werden die Modelle mit Testdatensätzen, die sich von den Trainingsdatensätzen unterscheiden. Die Ergebnisse bestätigen vergangene Untersuchungen, dass die Daten des Beschleunigungssensors ausreichend sind, um Bewegungen sehr genau erkennen zu können. Orientierung, Gyroskop und die lineare Beschleunigung hingegen sind nur bedingt für die Bewegungserkennung einsetzbar. Außerdem scheint für eine geringe Anzahl an Testdaten der Decision Tree am besten geeignet zu sein, wenn Bewegungen von Benutzern erkannt werden sollen, von denen keine Trainingsdaten bei der Erstellung des Modells vorhanden sind.
RMTI (RIP with Metric based Topology Investigation) wurde in der AG Rechnernetze an der Universität Koblenz-Landau entwickelt. RMTI stellt eine Erweiterung zum RIP (Routing Information Protocol) dar, die das Konvergenzverhalten bei Netzwerkveränderungen, insb. bei Routingschleifen, verbessern soll. Dies geschieht durch Erkennen von Routingschleifen und Reduzieren des Count-to-infinity Problems. Um dieses gewünschte Verhalten nachweisen zu können, bedarf eine reichhaltige Evaluierung des RMTI- Algorithmus. Hierzu wurde in der gleichen Arbeitsgruppe die Client-/Server-Applikation XTPeer entwickelt. In Kombination mit anderen Software wie VNUML und Quagga Routing Suite lässt sich per XT-Peer der Algorithmus evaluieren. Die Applikation XTPeer generiert durch die Simulationen Daten. Diese können in Form von XML konforme SDF-Dateien exportiert werden. Diese können ohne weitere Auswertungen wieder in die XTPeer Applikation importiert werden. Die Evaluierung der Simulationen findet automatisiert nur an der aktuellen Simulation statt. Evaluierung über mehrere Simulationen muss der Benutzer manuell berechnen. Um diese Evaluierungsarbeiten für den Benutzer zu vereinfachen, verfolgt die vorliegende Diplomarbeit daher das Ziel, die XTPeer Applikation mit einem Auswertungsmodul zu erweitern. Die Auswertungen soll sich über alle gespeicherten Simulationsdaten und nicht wie bisher nur über die aktuell laufende Simulation erstrecken. Dies ermöglicht bessere statistisch verwertbare Aussagen. Zusätzlich können diese Auswertungsergebnisse grafisch unterstrichen werden.
Die Beschreibung des Verhaltens eines Multi-Agenten-Systems (MAS) ist eine fordernde Aufgabe, besonders dann, wenn es in sicherheitskritischen Umgebungen eingesetzt werden soll. Denn in solchen Umgebungen muss die Beschreibung besonders sorgfältig ausgeführt werden um Seiteneffekte zu vermeiden, die ungewünschte oder sogar zerstörerische Folgen haben könnten. Deshalb sind formale Methoden nützlich, die auf mathematischen Modellen des zu entwerfenden Systems basieren. Sie erlauben es nicht nur das System formal auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu spezifizieren, sondern auch seine Konsistenz noch vor der Implementierung zu verifizieren. Das Ziel der formalen Spezifikation ist eine präzise und eindeutige Beschreibung des Verhaltens des Multi-Agenten-Systems, während die Verifikation darauf abzielt, geforderte Eigenschaften dieses Systems zu beweisen. Üblicherweise wird das Verhalten eines Agenten als diskrete Änderung seines Zustands im Bezug auf externe oder interne Aktionen aufgefasst. Jedes mal, wenn eine Aktion auftritt, ändert sich der Zustand des Agenten. Deshalb sind Zustandsübergangsdiagramme bzw. endliche Automaten ein naheliegender Ansatz das Verhalten zu modellieren. Ein weiterer Vorteil einer solchen Beschreibung ist, dass sie sich für das sogenannte Model Checking eignet. Dabei handelt es sich um eine automatische Analysetechnik, die bestimmt, ob das Modell des Systems spezifizierten Eigenschaften genügt. Allerdings muss in realistischen, physikalischen Umgebungen neben dem diskreten auch das kontinuierliche Verhalten des Multi-Agenten-Systems betrachtet werden. Dabei könnte es sich beispielsweise um die Schussbewegung eines Fußballspieler-Agenten, den Prozess des Löschens durch einen Feuerwehr-Agenten oder jedes andere Verhalten handeln, das auf zeitlichen physikalischen Gesetzen basiert. Die üblichen Zustandsübergangsdiagramme sind nicht ausreichend, um diese beiden Verhaltensarten zu kombinieren. Hybride Automaten stellen jedoch eine elegante Lösung dar. Im Wesentlichen erweitern sie die üblichen Zustandsübergangsdiagramme durch Methoden, die sich mit kontinuierlichen Aktionen befassen. Die Zustandsübergänge modellieren weiterhin die diskreten Verhaltenswechsel, während Differentialgleichungen verwendet werden um das kontinuierliche Verhalten zu beschreiben. Besonders geeignet erscheinen Hybride Automaten, weil ihre formale Semantik die Verifikation durch Model Checking erlaubt. Deshalb ist das Hauptziel dieser Arbeit, Hybride Automaten für die Modellierung und die Verifikation des Verhaltens von Multi-Agenten-Systemen einzusetzen. Jedoch bringt ihr Einsatz mehrere Probleme mit sich, die betrachtet werden sollten. Zu diesen Problemfeldern zählen Komplexität, Modularität und die Aussagestärke der Modelle. Diese Arbeit befasst sich mit diesen Problemen und liefert mögliche Lösungen.