Technische Unterstützung für Menschen mit Demenz : Symposium 30.09. - 01.10.2013

Wie sollten technische Systeme zur Unterstützung von Menschen mit Demenz gestaltet sein? Was wünschen sich die Patienten, Angehörigen, Pflegenden, und Ärzte? Und was können technische Assistenzsysteme überhaupt leisten? Am KIT fand im Oktober 2013 ein Symposium zu diesen Fragen statt. Experten aus verschiedenen Disziplinen kamen zusammen, um den aktuellen Stand in den jeweiligen Gebieten zu erörtern. Dieser Band gibt einen Überblick über die Erkenntnisse aus den verschiedenen Blickwinkeln

Jahresbericht Forschung und Entwicklung 2008

Forschungsjahresbericht 2008 der Hochschule Konstanz Technik, Wirtschaft und Gestaltun

Forum - Ausgabe 2012/2013

Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2012/2013

Augmented Reality (AR)

Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit dem Thema Augmented Reality (AR) — der erweiterten Realität, und Smartphones. AR ist eine Variation der Virtual Reality (VR). Sie erlaubt es, die reale Umgebung mit virtuellen Informationen und Objekten zu überlagern und damit die Wahrnehmung des Users zu bereichern bzw. zu erweitern. Der Definition her, kann AR auf alle menschlichen Sinne angewendet werden. Diese Arbeit beschränkt sich auf Wahrnehmungen, die mit Hilfe von Sichtgeräten und Displays visualisiert werden. Die Arbeit gliedert sich in zwei Teile. Im ersten Teil wird der Fokus auf die AR gerichtet: nämlich auf die einzelnen Komponenten, wie z. B. die Darstellungsmöglichkeiten, das Tracking und die Registrierung sowie die Interaktion, die für ein AR-System benötigt werden. Zuletzt erfolgt noch ein Blick auf Einsatzbereiche von AR sowie eine Klassifizierung von AR-Systemen in Indoor- und Outdoor-Systeme. Der zweite Teil der Diplomarbeit geht der Frage nach, wie AR für ein breites Publikum zugänglich gemacht werden kann. Der Schwerpunkt liegt hier bei mobilen Geräten — sogenannten Handheld Devices. Durch die Entwicklung und Einführung der Smartphones und auf Grund ihrer weiten Verbreitung, bieten sich diese "Alleskönner" als eine hervorragende Plattform zur Verwirklichung von AR-Anwendungen im kommerziellen Sinne, an. Die mittlerweile standardmäßig eingebauten Sensoren in einem Smartphone, wie z. B. ein GPS-Empfänger, ein digitaler Kompass, Beschleunigungssensoren usw., sind die technischen Grundvoraussetzungen dafür. Darüber hinaus wird auf das Zusammenspiel der einzelnen Sensoren eingegangen. Ein Abschnitt dieser Arbeit geht konkret auf kommerzielle AR-Applikationen auf Smartphones ein. Das Augenmerk wird hier auf die sogenannten AR-Browser gelenkt, und es werden die drei wichtigsten Vertreter vorgestellt und beschrieben. Darüber hinaus werden die Stärken und Schwächen von AR-Browsern diskutiert. Zuletzt erfolgt noch ein kurzer Ausblick in die Zukunft von AR-Applikationen auf Smartphones.The topic of this diploma thesis is augmented reality (AR) and smartphones. AR is a variation of virtual reality (VR), enabling us to overlay the real environment with virtual information and objects, and therefore enrich or extend the user’s perception. By definition, AR can be applied to all human senses. In this paper the main focus is exclusively directed towards visual perception, which can be visualized by means of displays. The thesis is divided into two parts. The first one deals with the several components of AR such as displays, tracking techniques and registration, as well as interaction techniques that are needed for an AR system. Finally, the different fields of application of AR are examined and a classification of AR systems into indoor and outdoor systems is carried out. The second part of the diploma thesis analyzes the question, how AR can be made accessible to a broader public. Here the emphasis is on mobile devices, so called handheld devices. Due to the rapid development and the massive distribution of smartphones, these "all-rounders" offer a perfect platform for the commercial implementation of AR applications. Different sensors such as a gps-receiver, a digital compass, accelerometers etc., which are standard features for each and every smartphone nowadays, are the required technical preconditions. Furthermore, the interaction of individual sensors is examined. Beside that, also concrete commercial AR applications on smartphones are described in a further chapter of the thesis. Hereby the research focuses on the so called AR browsers and the respective three main browsers are presented. Additionally, the strengths and weaknesses of AR browsers are discussed, and finally, we reveal a brief foreshadowing of the future perspectives of AR applications on smartphones

Eine offene Mobile Health Plattform zur Erfassung und Verarbeitung von physiologischen Parametern in der Präventivmedizin

Das Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines mobilen Online-Erfassungssystems, das neue Möglichkeiten für Untersuchungen nach dem Belastungs-Aktivitäts-Konzept bietet. Dabei stand die Echtzeitüberwachung von physiologischen Parametern, Bewegungen und diversen Eingabedaten unabhängig vom Standort eines Probanden und des Untersuchers im Mittelpunkt. Zur Umsetzung erfolgte die Durchführung einer Recherche gemäß geeigneter Systemkomponenten, welche die notwendigen Eigenschaften im Hinblick auf die Datenerfassung und -übertragung zur Verfügung stellen

Adaptive wake and sleep detection for wearable systems

Sleep problems and disorders have a serious impact on human health and wellbeing. The rising costs for treating sleep-related chronic diseases in industrialized countries demands efficient prevention. Low-cost, wearable sleep / wake detection systems which give feedback on the wearer's "sleep performance" are a promising approach to reduce the risk of developing serious sleep disorders and fatigue. Not all bio-medical signals that are useful for sleep / wake discrimination can be easily recorded with wearable systems. Sensors often need to be placed in an obtrusive location on the body or cannot be efficiently embedded into a wearable frame. Furthermore, wearable systems have limited computational and energetic resources, which restrict the choice of sensors and algorithms for online processing and classification. Since wearable systems are used outside the laboratory, the recorded signals tend to be corrupted with additional noise that influences the precision of classification algorithms. In this thesis we present the research on a wearable sleep / wake classifier system that relies on cardiorespiratory (ECG and respiratory effort) and activity recordings and that works autonomously with minimal user interaction. This research included the selection of optimal signals and sensors, the development of a custom-tailored hardware demonstrator with embedded classification algorithms, and the realization of experiments in real-world environments for the customization and validation of the system. The processing and classification of the signals were based on Fourier transformations and artificial neural networks that are efficiently implementable into digital signal controllers. Literature analysis and empiric measurements revealed that cardiorespiratory signals are more promising for a wearable sleep / wake classification than clinically used signals such as brain potentials. The experiments conducted during this thesis showed that inter-subject differences within the recorded physiological signals make it difficult to design a sleep / wake classification model that can generalize to a group of subjects. This problem was addressed in two ways: First by adding features from another signal to the classifier, that is, measuring the behavioral quiescence during sleep using accelerometers. Conducted research on different feature extraction methods from accelerometer data showed that this data generalizes well for distinct subjects in the study group. In addition, research on user-adaptation methods was conducted. Behavioral sleep and wake measures, notably the measurement of reactivity and activity, were developed to build up a priori knowledge that was used to adapt the classification algorithm automatically to new situations. This thesis demonstrates the design and development of a low-cost, wearable hardware and embedded software for on-line sleep / wake discrimination. The proposed automatic user-adaptive classifier is advantageous compared to previously suggested classification methods that generalize over multiple subjects, because it can take changes in the wearer's physiology and sleep / wake behavior into account without adjustment from a human expert. The results of this thesis contribute to the development of smart, wearable, bio-physiological monitoring systems which require a high degree of autonomy and have only low computational resources available. We believe that the proposed sleep / wake classification system is a first promising step toward a context-aware system for sleep management, sleep disorder prevention, and reduction of fatigue