Forschungsprojekte

Kurzbeschreibung: Entwicklung einer Infrastruktur zur Reduktion von Emissionen in der Intensivtierhaltung sowie zur Speicherung, Verarbeitung und Ableitung von Sensorwerten

Leitung: Marius Khan

Laufzeit: 05.2016 - 06.2018

Förderung durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Öffnet in einem neuen Tab) 

Förderung durch: ZF4038203SA5

Das Ziel des Projektvorhabens ist es, eine Infrastruktur für die permanente Überwachung und einer darauf aufbauenden Reduktion der Schadgas- und Staubbelastung in den Mastställen der Intensivtierhaltung zu entwickeln. Diese orientiert sich zum einen an Erfordernissen der Landwirtschaft in Bezug auf einen möglichst wirtschaftlichen und daher wettbewerbsfähigen Stallbetrieb. Andererseits wird eine deutliche Reduzierung der Ammoniakbelastung in der Stallluft um bis zu 50% erwartet, was der Gesundheit von Mensch und Tier in hohem Maße zugutekommt und damit gleichzeitig zu einer verminderten Notwendigkeit der Medikamentenverabreichung beiträgt. Weiterhin erhöht ein hoher Reinheitsgrad der Abluft von Ställen bei entsprechender Nachweisführung die Zustimmung in der Bevölkerung in Bezug auf die Neuerrichtung und Erweiterung von Tierställen in der Nähe von Wohngebieten. Im Rahmen des Projektvorhabens liegt der Fokus dabei zunächst auf der Schadgaserfassung und Ammoniakreduktion in Schweineställen. Der Ansatz soll allerdings so konzipiert werden, dass er sich auch relativ flexibel auf Ställe für andere Tiere, wie etwa Rinder, übertragen lässt.

Der Einsatz der zu entwickelnden Technik soll dabei erstmalig eine nachhaltige Senkung der Schadgasbelastung, die gleichzeitig auch dokumentiert und damit überprüfbar wird, ermöglichen. Eine permanente Dokumentation der Schadgasbelastung ergibt sich auch aus der neuen Gesetzesgrundlage innerhalb der Europäischen Union zur kontinuierlichen Überwachung von Schadgasen in Tierställen.

Es ergeben sich zusammengefasst drei technische Schwerpunkte:

Entwicklung einer Sensorik für Schadgase, insbesondere Ammoniak, basierend auf einem neuen Infrarot-Messverfahren (IR-Messverfahren), das für den besonderen Einsatz in Tierställen geeignet ist. Der Sensor soll sowohl als Einzelgasmesssystem als auch als integraler Bestandteil von stationären oder mobilen Messsystemen für die Stallatmosphäre eingesetzt werden können.

Entwicklung einer Sensorplatine, die neben der Erfassung von Ammoniak auch die Anbindung anderer Sensortypen im laufenden Betrieb ermöglicht. Sie soll mit einer um passende Schnittstellen ergänzten Hardware-/Software-Regelung zur Ansteuerung der klimabeeinflussenden Komponenten in einem Stall (Filter, Vernebelungsanlage) verbunden werden können. Der Kooperationspartner Barntec UG übernimmt die Entwicklung der Sensorik, der Sensorplatine sowie die der Hardware-/Software-Regelung und ist in der Landwirtschaft im Bereich der Sensor-Entwicklung ein erfahrener Unternehmenspartner.    

Entwicklung einer softwaretechnischen Smart-Data-Infrastruktur, welche die gemessenen Sensordaten eines Stalls von der Hardware-/Software-Regelung entgegennimmt, basierend auf statistischen Modellen und Techniken des maschinellen Lernens Steuerungsregeln für ein optimales Stallklima ableitet und zusätzlich eine langfristige Dokumentation der Schadgasbelastung erlaubt. Basierend auf den permanent übertragenden Informationen über gemessene Schadgaskonzentrationen sowie zusätzlichen, klimabestimmenden Daten erfolgt durch die Smart-Data-Infrastruktur eine kontinuierliche und situationsabhängige Anpassung der Steuerungsregeln und deren Übertragung an die Hardware-/Software-Regelung. Unter Einbeziehung vorhandener Infrastruktur soll ein optimales Stallklima durch die bestmögliche Reduzierung der Schadgasbelastung hergestellt werden.

Abbildung 1 illustriert einen Überblick des zu entwickelnden Systems. Das IDiAL übernimmt die Entwicklung der Smart-Data-Infrastruktur. 

Kurzbeschreibung: Hochleistungssensorik mit Cloud-basierter Echtzeitdatenverarbeitung für die digitale Straße im urbanen- und Fernverkehr

Leitung: Fabian Wackermann

Laufzeit: 08.2015 - 12.2017

Förderung durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Öffnet in einem neuen Tab)  

Förderung durch: ZF4038201DB5 

Eine der großen gesellschaftlichen Herausforderungen stellt der Wandel des Verkehrswesens dar. Neben steigenden Anforderungen an Verkehrsteilnehmer, etwa die effiziente Ausnutzung von Verkehrswegen in Abhängigkeit von der Verkehrssituation mittels autonom und intelligent agierender Fahrzeuge, ist insbesondere auch die Verkehrsinfrastruktur zu berücksichtigen.

Im durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Forschungsprojekt „Hochleistungssensorik mit Cloud-basierter Echtzeitdatenverarbeitung für die digitale Straße im urbanen- und Fernverkehr“ arbeitet die Fachhochschule Dortmund gemeinsam mit der Technischen Universität und der Wilhelm Schröder GmbH an Problemstellungen der Digitalen Straße. Die Projektpartner fokussieren dabei die flächendeckende Erfassung von Verkehrsdaten in Echtzeit. Hierdurch ergeben sich verschiedene Anwendungsszenarien, u. a. die instantane Erkennung und Meldung von Falschfahrern, eine bedarfsgerechte Verkehrsflusssteuerung im urbanen Raum sowie die Verkehrs- und Parkplatzbilanzierung. Der im Projekt entstehende Prototyp integriert die dazu notwendige Sensorik in Leitpfosten am Straßenrand. 
Dies macht den aufwändigen Einbau von Induktionsschleifen in Straßen obsolet.

Das seitens der Fachhochschule zuständige Projektteam entwickelt die für die Verarbeitung, Auswertung und Verknüpfung der Sensordaten obligatorische Smart-Data Plattform. Diese ist Teil des in Abb. 1 dargestellten Prozesses, welchen die Projektpartner umsetzen und der folgende Schritte umfasst:

• Schritt 1: Rohdatenerfassung
Mit Hilfe von Techniken auf Basis der Radiotomographie erheben die in die Leitpfosten integrierten Sensoren zeitliche Daten über vorbeifahrende Fahrzeuge.

• Schritt 2: Detektion von Fahrzeug-
eigenschaften
Durch verschiedene Mustererkennungsverfahren werden Fahrspur, Richtung, Geschwindigkeit und Fahrzeugtyp (LKW, PKW etc.) ermittelt. Aufgrund der gesammelten Daten erfolgt eine sukzessive Verbesserung der Detektionsalgorithmik.

• Schritt 3: Kommunikation
Unter Verwendung Funk- oder drahtgebundener Übertragungswege senden die Leitpfosten detektierte Fahrzeugeigenschaften an die Smart-Data Plattform.

• Schritt 4: Schnittstellenbereitstellung
Die Plattform bietet die Möglichkeit zur flexiblen Bereitstellung von Schnittstellen für ein- und ausgehende Daten. Hierzu setzt das Projektteam Techniken der Modellgetriebenen Softwareentwicklung ein. Ziel ist die Erstellung domänenspezifischer Sprachen, die im laufenden Betrieb die Anbindung neuer Kommunikationswege ermöglichen. Dabei werden Anforderungen wie Datenformat und Kommunikationsprotokoll berücksichtigt, sodass zur Laufzeit neue Sensortypen oder angepasste Übertragungsformate in die Plattform eingebunden werden können.

• Schritt 5: Datenverarbeitung
Um Daten wie detektierte Falschfahrer auch bei hohen Verkehrs- und Datenaufkommen in Echtzeit auswerten zu können, implementiert das Projektteam priorisierte Verarbeitungswarteschlangen. Diese erlauben z. B. den sofortigen Versand von Warnmeldungen im Falle eines Falschfahrers. Wie die Schnittstellen sind auch die Berechnungsverfahren zur Datenaggregation zur Laufzeit anpassbar. So können bspw. Methoden zur Berechnung der Anzahl passierender Fahrzeuge oder der auf einem Parkplatz befindlichen Fahrzeuge pro Zeiteinheit flexibel in die Plattform integriert und über deklarierte Schnittstellen verfügbar gemacht werden.

Kurzbeschreibung: Enabling of Results from AMALTHEA and others for Transfer into Application and building a Community

Leitung: Carsten Wolff (Öffnet in einem neuen Tab)  

Laufzeit: 09.2014 - 08.2017

Förderung durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung - 01IS14029K (Öffnet in einem neuen Tab) 

Förderung durch: 01IS14029K

AMALTHEA4public befasst sich mit der Softwareentwicklung für eingebettete Multi-Core-Systeme hauptsächlich im Automobil-Bereich, kann aber ebenso in anderen eingebetteten Domänen Anwendung finden. Hauptaugenmerk ist die effiziente und effektive Unterstützung der modellbasierten Softwareentwicklung für eingebettete Multi-Core-Systeme.

AMALTHEA4public hat sich zum Ziel gesetzt, Ergebnisse von verschiedenen öffentlich geförderten Projekten in die vom vorausgegangenen AMALTHEA-Projekt entwickelte Methodik und Eclipse-basierte Werkzeugplattform zu integrieren. Damit soll ebenso die Stärkung der Community sowie der Einsatz der Plattform in der Industrie und an Forschungseinrichtungen vorangetrieben werden, um die Toolplattform übergreifend als öffentlichen de-facto Standard zu etablieren.

Als Ergebnis des vorangegangenen AMALTHEA Projekts steht eine Eclipse-basierte und öffentlich zugängliche Werkzeugketten-Infrastruktur zur Verfügung, die bereits einige Basis-Werkzeuge beinhaltet. Darüber hinaus werden in AMALTHEA4public neue und einfache Möglichkeiten (Interfaces) geboten, um umfangreiche Anpassungen und Erweiterungen der Plattform vornehmen zu können. Bereits geplante Features sind Test-Applikationen, Verifikation und Validierung, Sicherheitskonzepte (nach ISO-26262 and ISO-61508), Produktlinienentwicklung und Many-Core unterstützende Entwicklungsprozesse, sowie Domänenerweiterungen in Richtung ICT und Automatisierungstechnik.

Softwareprojekte im Bereich der eingebetteten Systeme und vor allen im Automobil-Bereich werden u.a. von Automobil-Herstellern (OEMs), -Zulieferern, Tool-Anbietern, Software-Komponenten-Entwicklern oder verschiedenen Ingenieur- und Beratungsunternehmen durchgeführt. Die steigende Komplexität dieser Projekte erfordert angepasste Werkzeugketten, die auf die Bedürfnisse des jeweiligen Projektes zugeschnitten sind. Die Werkzeugketten kombinieren sowohl kommerzielle, proprietäre als auch Open Source Module. AMALTHEA4public stellt für diese Werkzeugketten eine Basisinfrastruktur dar, um die Werkzeuge zu verbinden und eine durchgängige Datenverwaltung zu ermöglichen. Insbesondere wird so auch die unternehmensübergreifende Forschung und Entwicklung sowie die interdisziplinare Zusammenarbeit erheblich gefördert, sodass komplexe Produkte effizienter entwickelt werden und Tool-Anbieter ihre Produkte leichter integrieren können. Dabei wird die Wiederverwertbarkeit und gemeinsame Nutzung von Entwicklungsmodulen verbessert.

Innovation liegen in AMALTHEA4public insbesondere in den integrativen Konzepten der Open-Source Werkzeugketten-Plattform und der Definition und Integration aller notwendigen Werkzeuge, um den erheblichen Umfang und die steigernde Komplexität im Zusammenhang mit Multi-Core-ECUs bewältigen zu können. Schnittstellen, Modelle oder auch DSLs anderer öffentlich geförderter Projekte können zur Integration konzipiert und entwickelt oder untersucht und angepasst werden. Innovative Konzepte können bereits zu frühen Entwicklungsphasen in AMALTHEA4public integriert werden, um frühe Adaptionsauswirklungen, Verhaltensanalysen, Verifikations- und Test-Phasen und ähnliche Techniken zu ermöglichen.

Die wichtigsten Ergebnisse sind die Eclipse-basierte Werkzeugketten-Plattform, die Integration von Tools für alle wichtigen Entwicklungsphasen, sowie die Demonstratoren zur Darstellung der Möglichkeiten in Industrie und Forschung anhand des erweiterbaren AMALTHEA Design-Flows. Darüber hinaus soll eine Community rund um die Open-Source-Umgebung geschaffen werden, um Ergebnisse zu verbreiten und die kontinuierliche Weiterentwicklung der Plattform zu gewährleisten.

Kurzbeschreibung: Vitaldaten im Blick

Leitung: Jan Oelker

Laufzeit: 06.2016 – 05.2017

Förderung durch: Ministerium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes NRW (Öffnet in einem neuen Tab) 

Förderung durch: EFRE-0400075

Der Pflegenotstand ist ein globales Problem, da bis zum Jahr 2030 weltweit 40 Millionen Gesundheitsfachkräfte fehlen werden. Grund hierfür ist die schwache Lohnentwicklung und die steigende Nachfrage infolge der demografischen Entwicklung. Durch diesen Trend werden die Senioren zur größten Nachfragegruppe, welche einen erheblichen Druck auf das Gesundheitssystem bewirkt. 
Für Pflegedienste, Angehörige und die Betroffenen ist diese Prognose besorgniserregend. Trotzdem möchten viele Menschen auch bei Pflegebedürftigkeit ihr privates Umfeld nicht verlassen und wünschen sich mehr Kontrolle, Selbstständigkeit und die aktive Teilnahme am Gesundheitswesen. Dadurch besteht eine erhöhte Nachfrage an technischer Unterstützung. Jedoch erfordern aktuelle unterstützende Systeme die Mitarbeit des Nutzers, 
sind herstellerspezifisch und berücksichtigen nicht die Privatsphäre.

Bei covibo handelt es sich um ein technisches 
Rundum-sorglos-System, das älteren Personen ein längeres, selbstständiges Leben im eigenen Zuhause ermöglicht. Es verbessert die Pflege, Sicherheit und den Komfort ohne dabei in den gewohnten Alltag einzugreifen. Zugleich entlastet das System die Angehörigen sowie den Pflegedienst. Im Fokus steht immer der hohe Nutzen und die Einfachheit bei der Bedienung.

covibo vereint die drei grundlegenden Funktionen automatische Vitaldatenerfassung, Aktivitätsverfolgung und Therapieplan. 
Bei der automatischen Vitaldatenerfassung greift das System Messwerte, wie Gewicht und Blutdruck, direkt nach einer Messung ab und speichert sowie dokumentiert diese. So ist neben der gewohnten Messung kein weiteres Handeln notwendig. Die Aktivität der Bewohner wird passiv über Bewegungsmelder, Türkontaktsensoren und die Bedienung des Systems erfasst. Bei auffälliger Inaktivität wird ein Hilferuf ausgesandt. 
In dem Therapieplan werden alle Medikamenteneinnahmen und Messungen eingetragen, sodass Erinnerungen ertönen und keine Maßnahme vergessen wird. Die sensitiven Daten werden lokal zu Hause gespeichert. Die Bewohner können Angehörigen, dem Pflegedienst oder Ärzten Zugriff auf bestimmte Daten gewähren. Das System besteht dabei aus einer kompakten Basisstation, einer mobilen App und einem Web Service. Die Basisstation umfasst alle Funktionen sowie Schnittstellen für die Umgebungsgeräte und dient als digitaler Aktenordner. Über die App können alle Daten visuell eingesehen werden. Sollte der Bewohner die Verwendung der App ablehnen, ist für diesen eine bedienungsfreie Verwendung des Systems möglich. 
Der Web Service, welcher für den Endanwender nicht sichtbar ist, ermöglicht den externen Zugriff auf die Daten.

Der Anwendungsbereich liegt in den privaten Wohnungen in Zusammenarbeit mit Angehörigen oder privaten Haushaltshilfen. Mit diesem Ansatz wird auf eine wachsende Nachfrage nach flexiblen Dienstleistungen im häuslichen Umfeld reagiert. Durch die mögliche Zusammenarbeit mit dem Pflegedienst wird der Anwendungsbereich erweitert. Welche Form der Pflege am geeignetsten ist, hängt von 
der Pflegebedürftigkeit und den Bedürfnissen des Betroffenen ab. Als Nahfunktechnologie hat sich Bluetooth Low Energy am Markt erfolgreich durchgesetzt, weshalb dieses auch in covibo Verwendung findet. Die Anzahl der Messgeräte und Sensoren für diese Technologie steigt stetig. Die Wahl der einzubindenden Geräte ist herstellerunabhängig, wodurch ein offenes, leicht integrierbares System besteht. Zurzeit wird covibo unter realen Bedingungen zusammen mit einem Pflegedienst eingesetzt und getestet.

Kurzbeschreibung: Eyetrackingbasiertes Interaktionsmanagement synchroner Schriftkommunikation

Leitung: Andrea Kienle

Laufzeit: 04.2015 – 03.2017

Förderung durch: DFG - Deutsche Forschungsgemeinschaft (Öffnet in einem neuen Tab)  

Förderung durch: GZ KI 864/3-1

Das DFG-Projekt eyetrackingbasiertes Interaktionsmanagement synchroner Schriftkommunikation (ebiss) konzipiert und erprobt Blickbewegungsverfolgung (engl. Eyetracking) als Basis eines innovativen Interaktionsmanagements und der Aufmerksamkeitserregung für synchrone Schriftkommunikation.

Ausgangspunkt des Projektes ist die Beobachtung, dass Kommunikationssysteme zur Unterstützung synchroner, schriftlicher Kommunikation etabliert und trotz vielfältiger Alternativen wie Videokonferenzsysteme weit verbreitet im Einsatz sind. Oft ergeben sich Probleme im Ablauf der Interaktion, da Teilnehmer jederzeit und insbesondere auch parallel schreiben können. Aus dem mündlichen Gespräch bekannte Konventionen und vielfältige implizite Signale, die die Teilnehmer miteinander austauschen, finden in synchroner, schriftlicher Kommunikation nur teilweise Anwendung. Bei synchroner Schriftkommunikation fehlen diese Hinweise und es entsteht eine Kommunikationssituation, in der neue Regeln für die Interaktion etabliert werden müssen.

Eine Möglichkeit, das Interaktionsmanagement des mündlichen Gesprächs auch in synchroner Schriftkommunikation zu etablieren, ist die Erweiterung der technischen Systeme mit dem Ziel, den Teilnehmern fehlende Informationen bereitzustellen und umfassendere Möglichkeiten der Interaktion zu bieten.

Eyetracking, also die Aufzeichnung, Auswertung und Rückspiegelung von Blickbewegung der Kommunikationspartner, stellt im Anwendungsfall der synchronen Schriftkommunikation einen zusätzlichen Kanal zur Übertragung menschlicher Handlungen dar, um das Interaktionsmanagement zu unterstützen.

Die Auswertung und Rückspiegelung der Blickbewegungsdaten bezieht aus der Linguistik entwickelte Kommunikationsmuster mit ein. Kommunikationsmuster beschreiben einen strukturierten Ablauf von Kommunikationsprozessen. Die Ziele des Vorhabens liegen also zum einen in der Analyse der Besonderheiten des Interaktionsmanagements in synchroner, schriftlicher Kommunikation, und ausgehend davon in der Entwicklung von validierten Gestaltungsempfehlungen für eyetrackingbasierte Kommunikationstools. Diese Grundlagenforschung ist vor dem Hintergrund des sich aktuell stark verbreitenden Einsatzes der Eyetracking-Hardware von großem Interesse.

In zwei Laborstudien wurden unterschiedliche Darstellungsvarianten der Blickbewegungsdaten evaluiert. Dabei konnte gezeigt werden, dass sich die Probandinnen und Probanden durch die Rückspiegelung der Blickdaten in ihren Beiträgen tendenziell eher aufeinander beziehen und sich damit eine höhere Konvergenz in der Kommunikation einstellt. 

Kurzbeschreibung: Entwicklung eines Selbstlokalisierungssystems zur Bestimmung der genauen Position und Orientierung mobiler bodengebundener Systeme basierend auf Multisensordatenfusion

Leitung: Christof Röhrig  

Laufzeit:06.2014 – 11.2016

Förderung durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Öffnet in einem neuen Tab) 

Förderung durch: KF2795209RR3

Fahrerlose Transportfahrzeuge (FTF) und mobile Roboter dienen dem automatisierten Transport von Gütern und müssen zur Erfüllung dieser Aufgaben automatisch, d.h. ohne menschlichen Eingriff, navigieren können. Traditionell werden FTF spurgebunden mittels optischer Leitlinie oder induktivem Leitdraht geführt. Dieses Verfahren ist sehr unflexibel, weshalb FTF heutzutage vornehmlich mittels virtueller Leitlinie geführt werden. Mobile Roboter haben in der Regel einen höheren Autonomiegrad als FTF und navigieren dann völlig frei, also ohne physische oder virtuelle Leitlinie. Für die Navigation benötigen FTF und mobile Roboter die Kenntnis der eigenen Position und der Orientierung (Ausrichtung) 
bezüglich eines zweidimensionalen Koordina-
tensystem der Einsatzumgebung (Selbst-
lokalisierung / Eigenortung). Die Lokalisierung von mobilen Systemen außerhalb von Gebäuden kann durch den Einsatz von Satellitenortungssystemen wie z.B. GPS realisiert werden. In Umgebungen, in denen keine oder nur unzureichende GPS-Informationen vorhanden sind, wie z.B. innerhalb von Gebäuden oder in durch Gebäude abgeschatteten Bereichen, ist eine Positionsbestimmung mittels Satellitenortung nicht möglich. In solchen Umgebungen müssen andere Ortungstechnologien herangezogen werden. Ein mögliches Verfahren zur Positionsbestimmung unter Nutzung der Auto-ID-Technologie ist die Rasternavigation. Dabei werden passive RFID-Transponder in oder auf dem Untergrund angebracht. Die Future-Shape GmbH hat mit dem NaviFloor® einen Bodenbelag entwickelt, in dem RFID-Transponder eingebettet sind. Durch die Einbettung des RFID-Underlays in einen Kunstharzboden ist dieser auch für hohe Belastungen geeignet, wie sie z.B. durch schwere FTF entstehen. Mittels RFID-Leser kann ein FTF oder ein mobiler Roboter die ID eines RFIDTransponders auslesen, sobald dieser sich in Lesereichweite befindet. Durch Kenntnis der Position aller RFID-Transponder der Einsatzumgebung kann das FTF oder der mobile Roboter seine Position selbst bestimmen. Eine direkte Bestimmung der Orientierung ist mit dieser Technik nicht möglich. Erst wenn mindestens zwei RFID-Transponder überfahren wurden, kann die Orientierung grob bestimmt werden. 
Zur Navigation von FTF mittels RFID-Transpondern muss bisher die Startorientierung manuell bestimmt und in die Steuerung der FTF übertragen werden. Der Abgleich der Orientierung während der Fahrt mittels RFID-Transpondern erfordert zusätzliche Sensoren (Radsensoren, Gyroskop) sowie die genaue Kenntnis der Kinematik des FTF in Kombination mit der Geometrie und Anbringung der RFID-Antennen. Eine Anpassung ist für jeden FTF-Typ einzeln durchzuführen und in die Fahrzeugsteuerung zu implementieren. Dieser Anpassungsaufwand verhindert momentan eine größere Verbreitung des NaviFloor®.
Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines modularen Lokalisierungsgeräts, welches die Bestimmung der genauen Position und Orientierung mobiler bodengebundener Systeme wie Fahrerloser Transportfahrzeuge (FTF) oder mobiler Roboter im Außenbereich mittels GPS und im Innenbereich auf Basis des NaviFloor® ermöglichen soll. Das Gerät soll unabhängig von den Sensoren des FTF oder des mobilen Roboters arbeiten. Kernidee ist die Trennung der Hardware zur Lokalisierung des FTF von 
der Hardware zur Steuerung des FTF, um den Integrationsaufwand für FTF-Hersteller zu minimieren. Zusammen mit der Future-Shape GmbH wird ein Gerät entwickelt, das neben einem integrierten GPS und einem RFID-Leser über weitere Sensoren zur Orientierungsbestimmung und zur genauen Positionsinterpolation verfügen soll. Durch geeignete Fusionierung der Sensormesswerte miteinander und mit den Daten des RFID-Lesers soll eine genaue Bestimmung der Orientierung und Position ermöglicht werden. 
Das Lokalisierungssystem ist primär für die Verwendung in FTF oder mobilen Robotern vorgesehen. Es werden jedoch auch alle anderen mobilen Objekte unterstützt, bei denen ein Lesegerät in Bodennähe angebracht werden kann. Dies können beispielsweise Gabelstapler, Einkaufswagen, elektrische Rollstühle, Krankenhausbetten oder auch wertvolle Geräte oder Gegenstände sein, deren Aufenthaltsort automatisch erfasst werden soll.

Kurzbeschreibung: Entwicklung eines Schwarm-basierten Lokalisierungssystems

Leitung: Christof Röhrig  

Laufzeit: 06.2014 – 11.2016

Förderung durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Öffnet in einem neuen Tab) 

Förderkennzeichen: KF2795208ED3

Die Lokalisierung von Objekten außerhalb von Gebäuden kann durch den Einsatz von Satellitenortungssystemen wie z.B. GPS realisiert werden. In Umgebungen, in denen keine oder nur unzureichende GPS-Informationen vorhanden sind, wie z.B. innerhalb von Gebäuden oder in durch Gebäude abgeschatteten Bereichen, ist eine Positionsbestimmung mittels Satellitenortung nicht möglich. In solchen Umgebungen müssen andere Ortungstechnologien herangezogen werden. Eine Möglichkeit ist die Lokalisierung über Funk. Bislang ist 
die Voraussetzung für eine Funklokalisierung der Aufbau einer Lokalisierungsinfrastruktur. 
Die Lokalisierung erfolgt beispielsweise mittels Laufzeitmessungen zwischen den ortsfesten Funkstationen (Referenzknoten) und den zu lokalisierenden mobilen Knoten. Aus den gemessenen Laufzeiten zu mindestens drei ortsfesten Knoten lässt sich dann, z.B. 
mittels Trilateration, die Position eines mobilen Knotens bestimmen.

In vielen Anwendungen ist es jedoch nicht möglich, auf eine Infrastruktur mit Referenz-knoten, deren Positionen bekannt sind, zurückzugreifen oder diese fest zu installieren. Beispielsweise hat die Feuerwehr bei Brand- und Katastrophenfällen keine Möglichkeit, die nötige Infrastruktur vor einem Einsatz zu errichten. Liegt das Einsatzgebiet innerhalb von Gebäuden, ist außerdem keine Satellitenortung verfügbar. Zudem ist die Installation einer Funkinfrastruktur sehr kostenintensiv.

Zusammen mit dem Partner Nanotron Technologies wird im Projekt swarmLOC ein neuartiges infrastrukturloses bzw. infrastrukturarmes Lokalisierungssystem entwickelt, das die kooperative Positionsbestimmung von Personen oder Objekten mittels Funklaufzeitmessungen ermöglicht. Das System soll auf einem mobilen Ad-hoc Netzwerk basieren und damit vollständig ohne eine zu installierende Infrastruktur auskommen. Dieser Ansatz macht es möglich, dass ein solches System in kürzester Zeit einsatzfähig sein kann.

Jeder Funkknoten des Netzwerkes soll optional durch weitere Sensorik erweitert werden können. Beispielsweise stellen GPS oder Proximity-basierte Sensoren, wie etwa RFID, absolute Positionsinformationen bereit, 
die die relativen Positionen des kooperativen Lokalisierungssystems ergänzen können. Inertialsensoren können zusätzlich zu einer Steigerung der Lokalisierungsgenauigkeit beitragen. Zur Fusion der verschiedenartigen Sensorinformationen sollen kooperative Lokalisierungsalgorithmen auf Basis probabilistischer Filter eingesetzt werden. Insbesondere sollen Schwarm-basierte Algorithmen bzgl. ihrer Leistungsfähigkeit und Anwendbarkeit in dem geplanten System analysiert werden.

Abbildung 1 zeigt den Kollisionsschutz im Tagebau als eine mögliche Anwendung von swarmLOC. Die Person trägt einen mobilen Funkknoten und kommuniziert mit den 
Funkknoten in den Fahrzeugen. Durch kooperative Lokalisierung werden alle Funkknoten relativ zueinander lokalisiert und die Baggerfahrer bei Kollisionsgefahr gewarnt.

Kurzbeschreibung:
Flexible, zweistufige Organic Rankine Cycle Turbine zur bedarfsgeführten Erzeugung von Strom, Wärme und Kälte aus Abwärme

Leitung: Klaus-Peter Priebe

Laufzeit: 08.2014 – 07.2016

Förderung durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Öffnet in einem neuen Tab) 

Förderkennzeichen:
KF3338401ST4 FH-Dortmund
KF2795210ST4 FH-Dortmund

Die Notwendigkeit zur bestmöglichen Nutzung von Abwärmepotenzialen zur nachgelagerten Strom-, Kälte- und Nutzwärmeerzeugung ist unbestritten. Hier ist die Klimaerwärmung auf der einen Seite mit der Notwendigkeit der Verringerung der CO2-Emissionen ebenso zu erwähnen wie auf der anderen Seite das absehbare Ende fossiler Brennstoffe mit absehbaren Verknappungen und Preissteigerungen. Im ZIM-ORC-Projekt wird mit Förderung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) eine zweistufige ORC-Anlage (Organic Rankine Cycle) zur Verstromung nicht genutzter Abwärme entwickelt, die technisch besonders effizient und damit wirtschaftlich rentabel ist. Organic Rankine Cycle Turbinen können aus Niedertemperaturwärme effizient mechanische Arbeit bzw. Strom erzeugen. Im Rahmen des Vorhabens wird ein voll funktionsfähiges Kleinkraftwerk als Prototyp aufgebaut. Die FH Dortmund entwickelt das elektrische und kommunikative Nervensystem und das Gehirn der Anlage für eine optimale strom- und wärmebedarfsgeführte Regelung. Außerdem sind am Projekt die Universität Paderborn für die thermodynamische Auslegung, die Smart Mechatronics GmbH für die Regelungstechnik und die Lütkemüller GmbH sowie die Heim Präzisionstechnik GmbH für die Mechanik der Anlage und der Turbinen beteiligt.

Der Aufbau des Kleinkraftwerkes folgt einer Konzeption austauschbarer Module – in der Abbildung 1 ist von rechts nach links zunächst das Modul 1 mit dem Direktverdampfer, dann das Modul 2 mit dem Hochtemperaturarbeitskreis mit Arbeitstemperaturen bis 300 °C, 
das Modul 3 mit dem Niedertemperaturkreis und Arbeitstemperaturen bis 110 °C und zuletzt das Modul 4 mit dem Direktverflüssiger dargestellt. Durch den modularen Aufbau können Anlagen mit einer oder zwei ORC-Turbinen aufgebaut werden, so dass eine Anpassung an unterschiedliche Abwärmeprofile erfolgen kann. Zudem kann die Anlage schon mit Abwärme ab einer Leistung von 500 kWth arbeiten, während bisherige Lösungen erst bei weitaus größeren Wärmeleistungen wirtschaftlich werden.  
Eine besondere Herausforderung stellt die Entwicklung der bedarfsgeführten Regelung der zweistufigen Anlage dar. Dazu wird ein hierarchisches Steuerungs- und Regelungssystem basierend auf dem Operator-Controller-Module (OCM, aus dem SFB614 der Universität Paderborn) entwickelt. Hier baut die Regelung in der ersten Ebene auf den thermodynamischen Daten des Projektpartners Universität Paderborn für die einzelnen Stoffkreisläufe und dem thermodynamischen Verhaltens der einzelnen Apparate auf. Die Regelung in der zweiten Ebene der motorischen Regelkreise wurde modellbasiert mittels Matlab/Simulink in Form eines Model Predictive Controllers (MPC) realisiert. Auf Ebene 3 des OCM-Modells ist das kommunikative Nervensystem in Form des reflektiven Operators mit den Ablaufsteuerungen und der Störfallbehandlung realisiert, um z.B. bei Fehlern korrigierend automatisch einzugreifen bzw. die Anlage kontrolliert herunterzufahren. Schließlich findet sich in der 4. Ebene des kognitiven Operators das selbstlernende Optimierungsprogramm zum ertragsoptimalen Betrieb der Anlage bei wechselnden Anforderungen unter Einbeziehung wie Wartungszyklen und –kosten.

Die Zielmärkte dieser Technologie finden sich überall dort, wo Abwärme ab 300 °C bei einer Abwärmeleistung von mehr als 300 kWth anliegt. Diese Wärmequellen finden sich bei Biogasanlagen und in der Industrie sowie bei solarthermischer Energieerzeugung. 
Als Entwicklungsziel wird angestrebt, den zusätzlichen Strom aus Abwärme zur Bedingung „besser als grid parity“ zu erzeugen, 
d.h. 1 kWh aus Abwärme darf in der Vollkostenrechnung ohne Förderung nicht mehr als 0,12 € je kWh kosten (bei einer pay back Periode < 6 Jahre).