Projekte

    Hier finden Sie die aktuell laufenden Projekte der Fakultäten: Architektur und Gestaltung | Bauingenieurwesen | Elektro- und Informationstechnik | Informatik | Maschinenbau | Wirtschafts-, Kultur- und Rechtswissenschaften

    F&T-Projekte der Fakultät Informatik

    • Nachhaltige Gewinnung und Bindung professoralen Personals an der HTWG Konstanz mit Schwerpunkt in Ingenieurwissenschaften und geographischer Randlage (PROSPER)

      Die ingenieurwissenschaftlich geprägte HTWG steht bei der Gewinnung von professoralem Nachwuchs vor besonderen Herausforderungen. In den MINT-Fächern steht sie in Konkurrenz zur Industrie in der Grenzregion zur Schweiz, durch die periphere Lage des Hochschulstandorts und Entfernung zu urbanen Zentren ist der Bewerberinnen- und Bewerberkreis eingeschränkt. Die spezifischen Anforderungen an HAW Professor*innen stellen die Hochschule gegenüber Universitäten, die Personen mit rein akademischen Werdegang über wissenschaftliche Netzwerke rekrutieren, und gegenüber der Industrie, die auf einen breiteren regionalen Bewerber*innenpool aufbauen kann, vor die Herausforderung, sich neue Rekrutierungswege zu erschließen. Wir verfolgen bei der Gewinnung von professoralem Personal kurz-, mittel-, und langfristig wirksame Maßnahmen, die auf die Erhöhung der Anzahl berufungsfähiger Kandidat*innen und qualifizierter Bewerber*innen, auf die Verringerung der Anzahl von Ausschreibungsrunden und schnelle Besetzung vakanter Professuren und auf die nachhaltige Bindung professoralen Personals zur Vermeidung erneuter Vakanzen hinwirken. Wir führen Instrumente zur kurzfristigen Qualifizierung von Personen ein, denen nur wenig Berufspraxis zur Erfüllung der Berufungsvoraussetzungen fehlt; wir sprechen qualifizierte Kandidat*innen u.a. über Kanäle, die sich in der Pilotphase bewährt haben, aktiv an, sich zu bewerben; wir schaffen attraktive Einstiegsbedingungen für Neuberufene. Als mittelfristig wirksame Maßnahmen ermöglichen wir es Personen, die bereits Berufspraxis haben, sich wissenschaftlich zu qualifizieren; wir erweitern den Kreis der angesprochenen  Kandidat*innen; schaffen Unterstützungsstrukturen für Berufungskommissionen; erweitern Angebote zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie für Professorinnen und Professoren. Mit Blick auf die langfristige Wirksamkeit fördern wir die wissenschaftliche Qualifizierung von Masterabsolventinnen und - absolventen Etablierung von guten Arbeitsbedingungen über den professoralen Lebenszyklus.

      Das Projekt wird gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung: Bund-Länder-Programm FH-Personal

    • Progress in Graphical Modeling Frameworks - ProGraMoF

      Kernziel des Projektes ist die Entwicklung eines MDSD-Rahmenwerkes für graphische Editoren innerhalb von Eclipse. Diese Editoren sollen als Ausgangspunkt für die modellgetriebene Softwareentwicklung genutzt werden können. Die graphischen Editoren können dabei individuell für ein spezifisches Branchen- oder Domänenmodell entwickelt werden und so möglichst präzise auf die Problemdomäne passen. Dafür ist es notwendig, dass die Editoren selbst einfach und schnell zu entwickeln sind, ohne große Erfahrung in der Entwicklung graphischer Werkzeuge. Um dies zu ermöglichen, werden die graphischen Editoren selbst modellgetrieben entwickelt. In einer Reihe hierfür entwickelter Modelle für die Domäne graphischer Editoren werden diese von den Anwendern beschrieben und dann generiert. Dieser Prozess erfordert keine Programmierkenntnisse, ist leicht zu erlernen und dauert nur wenige Stunden oder Tage bis zu einem ausgereiften Ergebnis. Das Projekt wird in enger Kooperation mit den Unternehmen und der Universität Bremen durchgeführt.

    • Bernstein-Polynome über Simplexen

      Die Bernstein-Polynome haben eine Reihe von nützlichen Eigenschaften, die sie zur Lösung von sehr verschiedenartigen Problemen geeignet erscheinen lassen. Bislang wurden in der Literatur als zugrundeliegende Bereiche mehrdimensionale Quader verwendet. Um größere Flexibilität in der dem jeweiligen Problem zugrundeliegenden Geometrie zu erzielen, werden im Projekt Bernstein-Polynome auf Simplexen untersucht. Die Ergebnisse werden zur Konstruktion von Schrankenfunktionen für Relaxationen im Rahmen von branch-and-bound-Verfahren in der globalen Optimierung verwendet.

    • Invarianz von Zeichenregularität

      Funktionssysteme, deren Kollokationsmatrizen zeichenregulär sind, haben eine Reihe von nützlichen Eigenschaften, die insbesondere im CAGD von großem Vorteil sind. Dabei heißt eine Matrix zeichenregulär, wenn ihre sämtlichen Minoren einer jeden gewählten Ordnung ein bestimmtes Vorzeichen besitzen oder verschwinden. Im Projekt wird u.a. untersucht, wie groß Störungen in den einzelnen Koeffizienten dieser Matrizen sein dürfen, damit die gewünschten Eigenschaften erhalten bleiben.

    • Nullstellenverteilung des Hadamard-Produktes von Polynomen

      Multipliziert man zwei Polynome koeffizientenweise, so erhält man ihr sogenanntes Hadamard-Produkt. Dieses findet in der Regelungstheorie und in der Informatik Anwendung. Sehr wenig ist in der Literatur über die Nullstellenverteilung des Hadamard-Produktes bei gegebener Nullstellenverteilung der beiden beteiligten Polynome bekannt. In dem Projekt wird der Fall behandelt, dass die Nullstellen der beiden Faktoren in Sektoren in der komplexen Ebene enthalten sind. Gesucht ist ein möglichst schmaler Sektor, der die Nullstellen des Hadamard-Produktes der beiden Polynome enthält.

    • Abbau von Barrieren gegenüber der Nutzung von umgebungsunterstützten Technologien durch Menschen mit erhöhtem und hohem Assistenzbedarf im Bodenseeraum

      Das Forschungsprojekt im Rahmen des IBH Living Lab AAL befasst sich mit dem Abbau von Barrieren gegenüber der Nutzung von umgebungsunterstützten Technologien durch Menschen mit potentiell erhöhtem oder eingetretenem erhöhten und hohen Assistenzbedarf im Bodenseeraum. Das Projektkonsortium aus der Fachhochschule Vorarlberg (Leadpartner), HTWG Konstanz, Hochschule Furtwangen, Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten, Duale Hochschule Baden-Württemberg Ravensburg, Hochschule Ravensburg-Weingarten, Fachhochschule St. Gallen, Universität St. Gallen, Kalaidos Fachhochschule Zürich, Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Hochschule Reutlingen, Eberhard Karls Universität Tübingen, Landesverband Baden-Württemberg der Lebenshilfe für Menschen mit Behinderung e.V., Sozialdienste Götzis GmbH, KUNDO xT GmbH, BruderhausDiakonie - Stiftung Gustav Werner und Haus am Berg, Benevit Pflegemanagement & Consulting GmbH und Nestor Intl. Corp. AG unternimmt hierzu u.a. folgende Maßnahmen gegen Benutzer-, Technik-, Netzwerk- und Marktbarrieren für AAL-Lösungen und betrachtet dabei immer komplette Technik-Service Kombinationen im regionalen Sozial- und Wirtschaftsraum: Sammlung und Kategorisierung vorhandener und neu eingeführter AAL-Lösungen sowie deren Bewertung hinsichtlich Gebrauchstauglichkeit, Konfigurierbarkeit, Personalisierung, Interoperabilität, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit, Reparaturmanagement, Implementierungs- und Wartungsaufwand usw. (vgl. www.wegweiseralterundtechnik), Entwicklung eines allgemeinen Evaluationskonzepts für die Produkt- und Prozessoptimierung (inkl. Wirk- und Nutzenmodelle, Stichprobenmanagement, Forschungsdesigns, Datenerhebungsmethoden, Verfahren zur kollaborativen Datenanalyse etc.) zum Zweck der evidenzbasierten Markteinführung von AAL-Lösungen; Anpassung bereits vorhandener AAL-Geschäfts- bzw. Finanzierungsmodelle auf die Wertschöpfungsketten inkl. Versorgungsstrukturen der Vierländerregion Bodensee mit Lösungsanbietern (Produkthersteller, Serviceanbieter und Systemintegratoren) und tertiären Endanwender*innen (Versicherungen, öffentliche Einrichtungen, Wohnbauunternehmen etc.); Vernetzung der von den Projektpartnern bereits betriebenen AAL-Testumgebungen sowie die Erweiterung mit zusätzlichen Testwohnungen (z.B. Privatwohnungen, betreute Wohnräume oder auch Hotelzimmer); Entwicklung eines Konzepts für die fortlaufende (soziale) Betreuung der EndanwenderInnen mit „Single Point of Contact” (z.B. Case Manager); die Schaffung eines AAL-Panels bzw. einer Gruppe von registrierten Personen in der Bodenseeregion, welche sich bereit erklären, wiederholt an AAL-Studien (z.B. Produkttestung, Anforderungsermittlung, Innovations-Workshop, Befragung und weitere F&T-Projekte) teilzunehmen; Wissenstransfers im Rahmen von facheinschlägigen Lehrveranstaltungen für Ingenieur-, Pflege- und Sozialwissenschaften an den Hochschulen des Lab-Konsortiums sowie Aus- und Weiterbildung im pflegewissenschaftlichen Bereich; Projektergebnisverwertung in Form von Publikationen in der internationalen Scientific Community und der Präsentation von AAL-Lösungen auf regionalen Tagungen, auf welchen die einschlägigen AAL-Dienstleister ausstellen oder Vertreter von humanen Hilfsdiensten zu den BesucherInnen zählen; Entwicklung einer kommunalen Beratungsdienstleistung für die Implementierung und Finanzierung von AAL-Lösungen in verschiedene Wohn- und Gebäudeformen (z.B. Technikberater, Senior*innen als Technikbotschafter).

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • Analyse biometrischer Parameter zur Erkennung von Beziehungen zwischen Stress und Schlafqualität (AnBiPa)

      One goal of the collaboration is to detect and analyze a relationship between stress and healthy sleep. Individual stress as well as frequent sleep disorder seems to be related with chronicle diseases like diabetes, cerebrovascular disease or other psychiatric illnesses. However, most studies depend on questionnaire response and lack to capture (mobile) data over a long period including day and night. Besides capturing a huge amount of data, it needs to be interpreted and compared to patterns suited to detect stress and sleep quality in real-time. A second goal is to derive individual recommendations to improve a healthy life. Therefore, it is planned to detect a relationship between stress and sleep quality, which is not available on base of a data capturing model proposed for individual and personalized analysis. This model will be used to derive and propose behavioral changes. The effectiveness can be checked with the help of the system proposed here. The approach will investigate also the level of intrusive measurements (if any) necessary, the amount of parallel data streams required and the possibility to base a detection, analysis and recommendation purely on non-intrusive sensors. A third goal is the development of models, systems, technology and services for Ambient Intelligence and Ambient Assisted Living to improve the quality of life, especially for people with "fragility" to obtain an active life and longevity.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • IBH Living Lab "Active & Assisted Living" - Lab-Management

      Eine Beeinträchtigung der wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Teilhabe von Menschen kann lebenslang bestehen, sie können durch einen Unglücksfall oder erst durch den Alterungsprozess auftreten. Zur Überwindung der daraus resultierenden Alltagshürden müssen zum Teil hohe Aufwände von den Betroffenen und der Volkswirtschaft getätigt werden. Der demografische Wandel in Richtung einer rapiden doppelten Alterung der Gesellschaft (immer mehr Menschen werden immer älter) verschärft die Situation. Damit geht in der Vierländerregion Bodensee der Bedarf einher, durch umgebungsunterstützte Technologien die Lebensqualität von älteren Menschen mit potentiell steigendem Hilfsbedarf und von Menschen mit existierendem Assistenzbedarf zu steigern und den regionalen Sozial- und Wirtschaftsraum attraktiv zu gestalten. Das damit verknüpfte Versorgungskonzept „Active & Assisted Living“ (AAL) ist in den letzten Jahren zu einem bestimmenden Faktor für die wissenschaftliche und marktorientierte Forschungslandschaft geworden. Die Expertengruppe, die das europäische AAL-Programm von 2008–2013 evaluierte, bescheinigte diesem Konzept zwar gute Fortschritte im Bereich der Forschung, Entwicklung und Innovation, stellte aber auch fest, dass die sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen sowie eine breite Marktdurchdringung noch auf sich warten lassen. Dieses Projekt will sich der Herausforderung stellen, die AAL-Technologien und die angeschlossenen humanen Hilfsdienste (Technik-Service Kombinationen) in der Bodenseeregion grenzüberschreitend und im Einklang mit den länderspezifischen Versorgungssystemen und technischen Standards einer nachhaltigen Nutzung zuzuführen. Zu diesem Zweck haben sich 12 Hochschulen und 21 Praxispartner aus der Bodenseeregion zusammengeschlossen, um ein stabiles, interdisziplinäres Forschungsnetzwerk zu bilden, das die 
      Benutzer-, Technik-, Netzwerk- und Marktbarrieren für AAL-Lösungen ermittelt und analysiert sowie gezielte Maßnahmen zum nachhaltigen Abbau der AAL-Barrieren entwickelt, vorbereitet und teilweise realisiert. Dies erfolgt zunächst in einem Rahmenprojekt, welches sich über knapp vier Jahre erstreckt und möglichst das gesamte Netzwerk einbindet. Innerhalb dieses Zeitraums werden schließlich Vertiefungsprojekte aufgesetzt, in welchen kleinere Forschungsgruppen einige ausgewählte Problemstellungen zu den ermittelten AAL-Barrieren weiterführend behandeln und die entsprechenden Maßnahmen realisieren. Das Lab-Management wird mit Unterstützung eines externen Beratungsgremiums (Beirat) das Forschungsnetzwerk pflegen, alle Einzelprojekte und die Dissemination der Forschungsergebnisse (Publikationen, Vorträge, Veranstaltungen) koordinieren sowie die Nachhaltigkeit des grenzüberschreitenden Forschungsverbunds durch ein facheinschlägiges Geschäftsmodell sichern. Das „Living Lab”-Konzept zielt auf den realen Einsatz der AAL-Lösungen in der Praxis ab, um den komplexen Herausforderungen des demografischen Wandels für eine anhaltend positive Entwicklung des Wissens-, Bildungs-, Wirtschafts- und Lebensraumes Bodensee gerecht zu werden. Das Ziel der Bemühungen ist es, das Eintreten von Assistenzbedarf bei älteren Menschen so lange wie möglich zu verzögern, bei eintretenden oder eingetretenen Einschränkungen die Zunahme des Unterstützungsbedarfs so lange wie möglich zu verhindern und den durch die Einschränkung bedingten teilweisen oder gar gänzlichen Ausschluss vom gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben so gut wie möglich rückgängig zu machen.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • Personalized and Portable monitoring of Bio vital parameters in Real-time - PPBR

      This Project is based on a Personnel Exchange Programme with the Republic of Slowakia (Professors, PhD students); the exchange aims at cooperating in the research on Personalized and Portable monitoring of Bio vital parameters in Real-time.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • PredTour - Predicting Tourism Movements

      Ziel ist es, lokale Verhaltenstendenzen voraussagen und Personenströme besser aneinander vorbei lotsen zu können. Konstanz ist mit Einkaufstouristen verstopft, so dass die Stadt für Erholungstouristen immer unattraktiver wird. Insbesondere in den Sommerferien belastet die zeitliche und räumliche Konzentration von Touristenströmen die Infrastrukturen in der Bodenseeregion. Im Rahmen des Projekts PredTour (Predicting Tourism Movements) sollen Daten zu den Bewegungsströmen und -mustern mit einer App gewonnen werden. Anschliessend sollen Massnahmen identifiziert werden, um diese Ströme zu lenken. Dies soll positive Auswirkungen auf das Erlebnis der Touristen haben, welche die Sehenswürdigkeiten mit weniger Stau und Wartezeiten besichtigen können. Gleichzeitig soll das Gewerbe profitieren, indem sich mehr Personen reibungsloser durch die Stadt bewegen können, was zur Kundenzufriedenheit beiträgt.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • Seamless Learning

      Ziel des Projektes sind die inhaltlichen, konzeptionellen und technischen Grundlagen für Seamless Learning (SL) im Bodenseeraum zu legen. Das Projekt entwickelt damit das inhaltliche fachdidaktische Fundament des gesamten Labs. Die folgenden Projekte werden auf diesen generischen Grundlagen aufbauen und sie in spezifischen Fachbereichen umsetzen (Leuchttürme). Die Folgeprojekte werden daher im Rahmen dieses Basisprojektes (welches vier Jahre läuft) in verschiedenen Bereichen in ihrer Entwicklung unterstützt, in der Durchführung begleitet sowie formativ und summativ evaluiert. Ziel ist die Entwicklung einer didaktischen Seamless Learning Konzeption und deren Fundierung in praktischen Entwicklungsprojekten sowie die systematische Aufnahme der Praxiserfahrungen in der Entwicklung und Durchführung dieser Konzeption in konkreten Praxisprojekten.

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    • Testdaten-Modellierung und Testdaten-Generierung

      Softwaretests sind ein wichtiger Baustein für die Qualitätssicherung von Softwareprojekten. Für Tests von Datenbankbasierten Anwendungen müssen u.a. Testdaten für die Datenbank spezifiziert werden, auf deren Basis das Verhalten der zu testenden Software geprüft werden kann. Die Spezifikation dieser Testdaten ist leider bisher sehr umfangreich und komplex und somit aufwändig und fehleranfällig. Die Komplexität ergibt sich v.a. aus der Beschreibung der Beziehungen zwischen den einzelnen Entitäten. Diese unterliegen einer Menge komplexer fachlicher Regeln, die sich aus dem Domänen-Modell und der Geschäftslogik der Anwendung ergeben. Übergreifendes Ziel des Projektes ist es, die Spezifikation von Testdaten für Datenbankbasierte Anwendungen zu vereinfachen. Hierzu wurde zum einen eine geeignete Domänen-spezifische Sprache (DSL) für Testdaten entwickelt. Zum anderen wurde eine erste Version eines Generators zur automatischen Erzeugung von Testdaten implementiert, inklusive Tools zur Extraktion des Modells aus einer Datenbank und zum Editieren des Modells. Es sollen Verallgemeinerungen sowie Erweiterungen und Verbesserungen der Algorithmen zur Testdatengenerierung konzipiert und entwickelt werden unter Berücksichtigung weiterer verschiedener Arten von Abhängigkeiten und Constraints.

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      • Prof. Dr.-Ing. Jürgen Wäsch

        Leiter Wirtschaftsinformatik-Labore, Mitglied des Senats der HTWG

      • Raum O 106
        +49 7531 206-502
        juergen.waesch@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        Mittwoch 11:30 - 12:30 Uhr nur nach Vereinbarung per E-Mail

    • Competence centre for market and business processes (KomZet)

      KomZet will cover the central aspects to develop the Smart-Home & Living market in Baden-Württemberg for the relevant market partners. It will promote the introduction of Smart-Home & Living solutions in all regions and among the essential target groups. A central obstacle to the spread of Smart Home & Living solutions lies in the lack of knowledge of technical and suitable business models. A platform Smart-o-Mat will be developed that is oriented towards a Wahl-o-Mat concept and it serves as a consulting aid for suppliers and customers. The Smart-O-Mat is intended to present results in a form that is understandable to a user. It will justify the results from a neutral point of view and makes them acceptable in terms of user acceptance. The business model incubator and the Smart-o-Mat provide insights and results that are communicated to all relevant parties via the communication platform. The target groups are both providers and users of Smart Home & Living solutions. These include private individuals, but also institutions active in the field of assisted living or supporting people in need, as well as other users in the commercial sector and potential providers of Smart Home & Living solutions such as craftsmen, planners, architects, and social enterprises.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • IBH AAL: Home Health Living Lab

      The Home Health Living Lab (HHLL) - aims to be a guideline to develop sustainable home health services. This goal is achieved in phases, each of which defines intermediate goals. The first phase aims to identify barriers and develop a requirements analysis. The second phase aims to create the concept of HHLLs and to identify test houses in parallel. The third phase aims to realize a prototypical technical implementation and to evaluate the operation in the test apartments. The final phase aims to refine the operation according to the first results, to re-evaluate it in practice and concomitantly deduce the sustainable concept.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • IBH AAL: Barrier-free tourism area Lake Constance

      The IBH Living Lab AAL deals with the removal of barriers in the use of Assistive technologies and services by people with assistance needs to keep them as possible can live independently and autonomously in the Lake Constance region for a long time. The Bodensee area is but not only an important living and economic area, it is also an important tourism area, where also guests with assistance needs like to spend holidays.

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • DeepDoubt – Weiterentwicklung von Unsicherheitsmaßen zur Erhöhung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit im Deep Learning und deren Anwendung auf optische Systeme

      Die Digitalisierung führt zunehmend zu einem verbreiteten Einsatz von KI-Methoden in der Form von Deep Learning (DL). DL hat zwar bahnbrechende Erfolge in der Vorhersage, kann aber Unsicherheiten nicht transparent modellieren. Ferner sind die Entscheidungen nicht nachvollziehbar, da DL auf hochdimensionalen Eingangsdaten wie Bildern operiert. Um die Nachvollziehbarkeit zu erhöhen, können dimensionsreduzierende Verfahren, wie UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection), verwendet werden.
      Von besonderem Interesse sind Verfahren wie Variational Autoencoder (VAE), die eine probabilistische Modellierung mit der Projektion der Daten in einen niedrigdimensionalen Raum verbinden, der zusätzlich interpretierbar wird. Daneben sind Kernel-basierte Methoden, die angeben, welche Trainingsbeispiele verwendet wurden, vielversprechende Kandidaten für die Steigerung der Nachvollziehbarkeit. Die fehlende Modellierung der Unsicherheit hat in vielen Fällen zur Folge, dass Benutzer von KI-Systemen, diesen zu sehr vertrauen. Insbesondere wenn neue, im Training nicht vorhandene Situationen auftreten, haben gewöhnliche DL Verfahren keine Möglichkeit ihre Unsicherheit zu quantifizieren. Gerade im Hinblick auf den verbreiteten Einsatz von DL in kritischen und nicht komplett im Labor simulierbaren Anwendungen wie dem autonomen Fahren ist dies nicht akzeptabel und setzt in der Praxis einen Erkennungsmechanismus für das Verlassen der Domäne der Trainingsdaten voraus. In der DL-Forschung wird dieses Thema mit “Uncertainty” beschrieben. Fehlinterpretationen werden durch den einfachen Zugang zu DL-Verfahren mittels leicht zu bedienender Tools wie KNIME verbreitet. Das System muss in der Praxis seine Unsicherheit quantifizieren und für den Benutzer transparent und vollständig darstellen können.

      2020 wurden State-of-the-Art Algorithmen für das Schätzen von Unsicherheitsmaßen implementiert und auf ein Active Learning Szenario der Firma KNIME angewandt. Mit der kooperierenden Firma wurde zusammen eine Schnittstelle für den Austausch von Deep Learning Modellen spezifiziert. Diese befindet sich gerade in der Implementierung.

      Das Projekt wird gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung

    • MultiSenseLakePerceptor

      In der Schifffahrt besteht derzeit ein intensives Bestreben, die Sicherheit durch Automatisierung deutlich zu erhöhen. Unfallstatistiken belegen, dass gerade auf Binnenseen und im Küstenbereich die Zahl der durch Unachtsamkeit verursachten Unfälle bisher unverändert hoch ist. In der Komplexität sind die Verkehrsszenarien auf Binnenseen denen im Straßenverkehr durchaus vergleichbar, zeichnen sich aber durch eine Vielzahl von Besonderheiten aus. So gibt es eine eindeutige Spurführung nur vereinzelt in Ufernähe, Manöver anderer Verkehrsteilnehmer sind häufig schwer abschätzbar bzw. vorhersagbar. Den Verkehrsraum teilen sich verschiedenste Wasser-Fahrzeugtypen, inklusive schwimmender Personen. Gleichzeitig erschwert die durch den Wellenschlag verursachte Eigenbewegung der Sensorplattform eine Interpretation der aktuellen Verkehrs- und damit auch die Einschätzung der Gefahrenlage.
      Um ganz oder teilweise autonom operierende Wasserfahrzeuge realisieren zu können, ist insbesondere die zuverlässige, detaillierte und über weite Distanzen reichende Aufnahme der aktuellen Szene sowie die robuste Zustandsschätzung und Klassifikation von Objekten von erheblicher Bedeutung. Mit den im maritimen Kontext fast ausschließlich eingesetzten Radar-Sensoren ist dies nicht in der erforderlichen Güte und Detaillierung möglich. Vielmehr bieten sich hier optische Sensoren verbunden mit Lidar an, um ein entsprechend geeignetes Abbild der komplexen dynamischen 3D-Szene zu erstellen und diese dann Tracking- und Klassifikationsalgorithmen zur Verfügung zu stellen. Innerhalb dieses Forschungsprojektes soll diese Problematik durch ein interdisziplinäres Team, bestehend aus Mitarbeitenden des Instituts für optische Systeme (IOS) und des Instituts für Systemdynamik (ISD) der Hochschule Konstanz, angegangen werden.
      Im Rahmen des Projekts wird die genannte Problemstellung mit optischen Sensoren verbunden mit Lidar gelöst. Durch Vernetzung unterschiedlicher Sensortypen wird ein geeignetes Abbild der komplexen dynamischen 3D-Szene erstellt und dieses dann Tracking- und Klassifikationsalgorithmen zur Verfügung gestellt. Die sensorspezifischen 3D-Punktwolken sind zu diesem Zeitpunkt weder zueinander registriert noch fusioniert. Zur Schätzung der einzelnen Tiefenkarten und Objektlisten mittels Machine-Learning wird innerhalb des Projekts eine neuartige Deep-Learning Architektur entwickelt. Die Fusion erfolgt erst im nächsten Schritt auf Basis der komplexen Objekte, wodurch sich das Multisensorsystem modular aufbauen lässt. Dies ermöglicht gleichzeitig eine sehr robuste Fusion der einzelnen Sensoren mittels Random-Finite-Set (RFS)-Methoden auf Basis der durch das Netzwerk bereits stark vorverarbeiteten Einzelsensordaten. Über mehrere Zeitschritte hinweg wird so der kinematische Zustand der Objekte sowie deren Ausdehnung geschätzt und damit ein umfassendes Bild der Umgebung erzeugt. Dabei wird im Vergleich zu gängigen Methoden zusätzlich die Eigenbewegung des Bootes mittels Ego-Motion Kompensation berücksichtigt. Das im Rahmen des vorgeschlagenen Projekts entwickelte Sensorsystem zur autonomen 3D-Umfelderfassung auf Binnengewässern soll auf dem bereits existierenden autonomen Wasserfahrzeug „Korona“ installiert werden. Dabei sind zwei exemplarische Anwendungen zur Kollisionsvermeidung und automatisiertem Anlegen angestrebt.
      Im Berichtsjahr 2020, konnte der prototypische Aufbau des optischen Multisensorsystems so erweitert werden, dass er nun die Schutzklasse IP67 erfüllt. Somit war es möglich, das System auf dem Hybridboot Solgenia zu installieren. Dadurch konnte ein Datensatz von Anlegestellen, zum automatisierten Anlegen, generiert werden. Außerdem wurde für die Erstellung der Machine Learning Datenbank eine Annotationssoftware implementiert, mit der 3d Bounding Boxen in Punktewolken eingezeichnet werden können. Mit den annotierten Daten wurde der entwickelte monokulare Schiffsdetektionsalgorithmus evaluiert und in einer Publikation bei der Global OCEANS 2020 vorgestellt. Zusätzlich wurden auf der International Conference on Information Fusion 2020 weitere Forschungsergebnisse des Projekts präsentiert. Dabei wurde ein Verfahren vorgestellt, welches den Suchbereich von Trackingverfahren adaptiert. Mit dem Wissen, wo vergangene Objekte aufgetaucht sind, kann in diesem Bereich gezielt nach weiteren Objekten gesucht werden. Mit diesem Verfahren konnte sowohl die Detektionsgeschwindigkeit als auch die Detektionswahrscheinlichkeit für neue Objekte verbessert werden.

      Das Projekt wird gefördert durch: Baden-Württemberg Stiftung gGmbH

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      • Prof. Dr. Johannes Reuter

        Prodekan, Studiendekan Elektrische Systeme M. Eng. (EIM)
        Fachgebiet: Regelungstechnik

      • Raum F 313
        +49 7531 206-266
        jreuter@htwg-konstanz.de

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      • Prof. Dr. Georg Umlauf

        Studiendekan Master Informatik, Direktor Institut für Optische Systeme

      • Raum F 031
        +49 7531 206-451
        umlauf@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung

    • Prozessbasierte Integration menschlicher Erwartungen in digitalisierten Arbeitswelten – PRIME, Teilpropjekt: Konzeption, Entwicklung und Einsatz eines Assistenzsystems für personenzentrierte, anpassbare Arbeitsprozesse – Process Experience Modeling (PEM)

      Um wettbewerbsfähig und attraktiv für Fachkräfte zu bleiben, sind Organisationen vor die große Herausforderung gestellt, ihre Geschäftsmodelle und Arbeitsprozesse kontinuierlich anzupassen. Für den Erfolg dieser Prozessveränderungen ist es essentiell, sich an den Bedürfnissen und Erwartungen der beteiligten Menschen zu orientieren. Ansprüche der Arbeitnehmer*innen wachsen und werden, beispielsweise in Form von Wünschen nach flexibleren Arbeitszeiten oder nach größeren Mitbestimmungs- und Gestaltungsmöglichkeiten, im Arbeitskontext eingefordert. Das Verbundprojekt "Konzeption, Entwicklung und Einsatz eines Assistenzsystems für personenzentrierte, anpassbare Arbeitsprozesse" – PRIME greift diese Thematik auf und betrachtet die Notwendigkeit einer fortschreitenden Anpassung an Digitalisierung als eine Chance, menschzentrierte Arbeitsprozesse mit einem hohen Anteil interaktiver Arbeit neu zu gestalten. Ziel ist es, mithilfe eines digitalen, dezentralen Assistenzsystems (PROTASTIC) eine bessere und aktive Einbindung von allen Beteiligten (Kund*innen, Bürger*innen, Beschäftigte) im Dienstleistungsprozess zu erreichen. Menschen sollen dadurch aktiv Mitgestalter*innen ihrer Arbeit werden: Beispielsweise sollen sie auf Basis ihrer Erwartungen und Bedarfe die Strukturierung sowie den Ablauf von Arbeitsprozessen durch eine bewusste Änderung von Prioritäten beeinflussen können.
      Das Teilvorhaben des Konstanzer Instituts für Prozesssteuerung (kips) beschäftigt sich neben der Modellierung von Interaktions- und Kommunikations-prozessen vor allem mit der dezidierten Menschmodellierung. Darüber hinaus ist die Messung von Benutzererfahrung im Kontext der Prozess-ausführung – die Process Experience – zentraler Leistungs- und Erfolgsindikator von PRIME. Das kips fungiert also als Bindeglied zwischen der Konzeptentwicklung und der Umsetzung der Projektideen bei den Anwendungspartnern. Vornehmlich verantwortlich ist das kips für folgende Arbeiten im Projekt: In der Phase A verantwortet die Arbeitsgruppe kips die Analyse der Betriebsfallstudien bei den anwendungsorientierten Projektpartnern. Es wird vor allem dafür gesorgt, dass solche Aspekte in der Prozess- bzw.
      Menschperspektive erfasst werden, dass eine Benutzung und Interpretation dieser Aspekte bei Modellierung und Ausführung der Interaktionsprozesse auf der PROTASTIC-Plattform möglich werden. Die in Phase A erhobenen Interaktionsprozesse werden in Projektphase D von der Arbeitsgruppe kips auf der PROTASTIC-Plattform modelliert und implementiert. Im Sinne eines agilen Entwicklungsansatzes wird dabei in (relativ) kurzen Entwicklungszyklen vorgegangen, in welchem jeweils Anwender, Entwicklungspartner aus dem Bereich der Arbeitswissenschaften und Technologiepartner die erreichten Zwischenergebnisse evaluieren und somit für eine weitreichende Akzeptanz der Umsetzung der Interaktionsprozesse sorgen. Die Arbeitsgruppe des kips sorgt für die Umsetzung der Anwendungsszenarien auf Basis der PROTASTIC-Plattform. Zeitgleich unterstützt und schult sie die Anwendungspartner hinsichtlich der Benutzung der PROTASTIC-Plattform.
      Projektpartner sind die Universität Bayreuth (Koordinator), die Goethe Universität Frankfurt am Main, die Stadt Konstanz, ACON IVY AG und die b.i.g. Gruppe Management GmbH.

      Das Projekt wird gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung, Zukunft der Arbeit

    • OFAR4All – Onlinezeiten-Fußabdruckrechner

      Rechner, die den persönlichen ökologischen Fußabdruck bestimmen, gelangen zu stark voneinander abweichenden Ergebnissen. Bisher betrachten sie die Verbräuche, die durch die Verwendung von verteilten, internetbasierten Softwareanwendungen auf persönlich genutzten Geräten wie Smartphones, Tablets, Computern oder Geräten des Internets der Dinge (IoT) (z.B. Waschmaschine) verursacht werden, kaum oder intransparent. So bleiben Nutzern dieser Geräte die damit verbundenen ökologischen Auswirkungen gänzlich verborgen – und dies, obwohl das Internet mit rund 3% einen signifikanten Anteil am CO2-Gesamtverbrauch der Welt hat. Stetig steigende Datenmengen und Nutzerzahlen sowie immer größer werdende Bandbreiten führen zu einer Verschärfung der Situation. Hinzu kommt eine wachsende Anzahl von mit dem Internet verbundenen Geräten pro Person, da diese Technologie mehr und mehr in herkömmliche Alltagsgegenstände integriert wird. Zugleich existiert der Wunsch der breiten regionalen Bevölkerung, nachhaltiger zu leben.
      Wurde diese Bewegung zu Beginn vor allem von Schüler*innen und Studierenden vorangetrieben (Fridays for Future), mündete sie im Jahr 2020 z.B. in der Erklärung des «Klimanotstands» durch den Gemeinderat der Stadt Konstanz. Auch viele der in diesem Antrag beschriebenen Inhalte wurden durch Studierende an die Projektleiter*innen herangetragen.

      Das Projekt OFAR4All soll das Problem methodisch durch wissenschaftliche Recherchen und Analysen durch ein interdisziplinäres Team von Wissenschaftlern und Studierenden untersuchen. Um die Anforderungen zu erfassen, sollen relevante regionale und überregionale technische Stakeholder mit in das Projekt einbezogen werden. Hierdurch wird eine nachträgliche Validierung der Ergebnisse sichergestellt. Die Hauptresultate des Projekts beinhalten zum einen ein allgemeines Referenzmodell zur Bestimmung des persönlichen Fußabdrucks und zum anderen ein Modell zur Berechnung von Onlinezeiten. Letzteres wird als prototypische Softwarekomponente öffentlich frei verfügbar und leicht verwendbar bereitgestellt.
      Die Projektergebnisse ermöglichen umfangreiche Erkenntnisgewinne bezüglich relevanter einzelner Lebensbereiche und der Bedeutung von Onlinezeiten bei der persönlichen Fußabdrucksberechnung.

      Die Ergebnisse zielen darauf ab, die lokale Bevölkerung im Bereich des Internetkonsums zu sensibilisieren und das ökologische Bewusstsein zu stärken, womit Verhaltensanpassungen angestrebt werden. Nach erfolgreicher Konzeption für die Bodenseeregion können die gewonnenen Erkenntnisse auf weitere Städte, Regionen oder Länder adaptiert werden.

      Das Projekt wird gefördert durch: Internationale Bodensee-Hochschule

    • Agiles Projektmanagement

      Im Rahmen des Projekts wird der Frage nachgegangen, ob und wie Agilität in wichtigen Themenbereichen wie dem Projektmanagement helfen kann, hochschulbezogene Lehrveranstaltungen und akademische Abschlussarbeiten im Hinblick auf Durchgängigkeit (seamlessness) und Nachhaltigkeit der vermittelten, praxisrelevanten Lernkompetenzen zu verbessern. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis könnte kaum größer sein als im Projektmanagement. Das Forschungsprojekt will darum den abrupten Übergang zwischen Studium und Beruf in unserer Region möglichst «seamless», also nahtlos, gestalten. Im Forschungsprojekt werden die Kommunikationskulturen länderspezifisch analysiert und in einem globalen Leitfaden für Projektmanagement zusammengefasst. Das didaktische Konzept wird in einem Wahlpflicht-modul im Masterstudiengang Informatik der Hochschule Konstanz erprobt und optimiert. Dafür wurden zwei Masterveranstaltungen an der HTWG Konstanz in der Fakultät Informatik neu konzipiert. Darin wird der Industriepartner Sybit als Praxispartner integral über projekt- und forschungsbasierte sowie über situative Lernansätze in die beiden Veranstaltungen im Wintersemester eingebunden.

      Das Projekt wird gefördert durch: Interreg Alpenrhein, Bodensee, Hochrhein

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      • Prof. Dr. Ralf Schimkat

        Praktikantenamtsleitung zs. mit Prof. Dr. Axthelm

      • Raum O 105
        +49 7531 206-720
        ralf.schimkat@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        dienstags 14.00 - 14.30 Uhr zu den folgenden Terminen: 11.10., 25.10., 15.11., 29.11., 13.12.2022, 10.01., 24.01.2023 oder nach Vereinbarung

    • Sleep Lab at Home

      Schlafstörungen sind häufig und nehmen zu. Häufigste Erscheinungsform ist die Schlafapnoe mit nächtlichen Atmungspausen. Sie kann zu einem erhöhten kardiovaskulären Risiko mit Bluthochdruck, Herzrhythmusstörungen, Arteriosklerose, Herzinfarkt und Schlaganfall führen. Die Diagnose der Schlafapnoe erfolgt bisher am besten in einem Schlaflabor in einer Klinik. Ziel dieses FuE-Projektes ist es, die bisherige ambulante Diagnostik in die häusliche Umgebung zu verlagern. Hierzu wollen wir einen oder mehrere Prototypen entwickeln. Die Projektarbeit umfasst die Entwicklung/Anpassung der Hardware (Mechanik, Elektronik, Prozessortechnik, Peripherie, Display/HMI sowie den Sensoren, der Funktechnik und deren elektronische Ankopplung und Verarbeitung) und der zugehörigen Firmware. Ferner umfasst das Projekt die Entwicklung der notwendigen Softwareplattform. Dazu gehören das Portal mitsamt Administration, Zugängen, Zertifikaten und Ablagestrukturen sowie Kommunikationsmodelle. Das Projekt endet mit der Vorstellung eines funktionsfähigen Prototyps/Demonstrators (Monitor u. Portal). In der ersten Phase des Projekts liegt das Hauptaugenmerk auf der Erstellung eines Pflichtenheftes für den Prototypen. Dafür wurden mit einem interdisziplinären Team aus Schlafexpert*innen, Algorithmus- und Hardware-Entwickler*innen mehrere unterschiedliche Ideen für ein System aus mehreren Sensoren entworfen. Ein wichtiger Anhaltspunkt war dabei der Vergleich mit bereits existierenden Systemen und der klinischen Praxis. Die Basis für diesen Vergleich wurde in der Form einer Literaturrecherche und im Gespräch mit Expert*innen im Gebiet der Schlafforschung gelegt. Die Ergebnisse der Recherche wurden in Form einer Übersichtsdokumentation an alle Partner weitergegeben. Das Hauptaugenmerk lag auf Sensorik, die in ihrer Anwendung möglichst angenehm für den*die Patient*in ist. Um eine Sensoraufstellung zu erarbeiten, wurde die minimalen Anforderung für die klinische Diagnostik beachtet. Dies bildet sich in dem Ziel ab, das System für eine Erkennung von Apnoe und Hypo-Apnoe vozubereiten. Aus diesem Grund wurden eine Atmungsmessung und eine Messung der Sauerstoffsättigung im Blut als verpflichtend angenommen. Für die Messung dieser Signale wurden verschiedene Sensoren in der Form einer Sensormatrix vorgeschlagen. Zusätzlich zur Comfortbetrachtung wurde auch die Existenz von annotierten Daten mit den angestrebten Messungen recherchiert, um eine Grundlage für das maschinelle Lernen bereitzustellen.

      Das Projekt wird gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie - Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand

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      • Prof. Dr. Ralf Seepold

        Ansprechperson der Fakultät Informatik für den Studiengang Automobil- und Informationstechnik bzw. seit WS 2022/23 für Intelligente Mobilitätssysteme

      • Raum F 125
        +49 7531 206-633
        ralf.seepold@htwg-konstanz.de


      • Sprechzeiten

        nach Vereinbarung