Eingriff in die Privatsphäre der Endanwender durch Augmented Reality Anwendungen

Augmented Reality (AR) Anwendungen finden zunehmend den Weg auf Smartphones und Tablets und etablieren sich stetig weiter in unseren Alltag. Bislang waren spezielle Drittanbieter-Entwicklungsumgebungen (SDKs) wie Vuforia für die Entwicklung von AR Anwendungen notwendig, um die teils komplexe Erkennung von Objekten und Umgebungen für eine positionsgetreue Darstellung von Texten und virtuellen 3D-Modellen zu ermöglichen. Heutet bieten die Hersteller der mobilen Betriebssysteme eigene SDKs, wie z.B. Google mit ARCore für eine Reihe von Smartphones und Tablets auf Android-Basis, an. Apple kaufte 2015 die Firma metaio, welche bis dato eines der leistungsstärksten AR-SDKs angeboten hat. Seit 2017 ist das SDK vollständig in das Betriebssystem integriert und lässt sich von jedem Entwickler wie jede andere Standardfunktionalität des Betriebssystems nutzen [...] Ermöglicht wird die virtuelle Positionierung über die visuell-inertiale Odometrie (VIO), bei den markanten Punkten in jedem einzelnen Kamerabild des Videostreams der Smartphone Kamera verglichen und zusätzlich mit den detektierten Bewegungen über die integrierte Bewegungs-und Beschleunigungssensoren des Smartphones abgleichen werden. Durch dieses Verfahren lassen sich digitale, dreidimensionale Abbilder der Umgebung erzeugen, ohne spezielle Kameras mit Tiefensensoren oder Stereokameras nutzen zu müssen. Die Nutzung von AR erfreut sich unter den Anwendern immer größerer Beliebtheit. Dabei ist den Anwendern häufig nicht klar, dass die anfallenden Daten, welche durch die VIO generiert werde, auch Auswertungen ermöglichen, die einen erheblichen Eingriff in die Privatsphäre bedeuten. [... aus der Einleitung

Interaktive Initialisierung eines Echtzeit 3D-Trackings für Augmented Reality auf Smart Devices mit Tiefensensoren

Zusammenfassung Heutige Ansätze des 3D-Trackings für die Registrierung in der realen Welt zum Einsatz von Augmented Reality lassen sich in modellbasierte und umgebungsbasierte Verfahren unterteilen. Umgebungsbasierte Verfahren nutzen den SLAM-Algorithmus zur Erzeugung dreidimensionaler Punktwolken der Umgebung in Echtzeit. Modellbasierte Verfahren finden Ihren Ursprung im Canny edge detector und nutzen aus den CAD-Modellen abgeleitete Kantenmodelle. Wird das modellbasierte Verfahren über Kantendetektion und das umgebungsbasierte Verfahren über 3DPunktewolken kombiniert, ergibt sich ein robustes, hybrides 3D-Tracking. Die entsprechenden Algorithmen der verschiedenen Verfahren sind in heute verfügbaren AR-Frameworks bereits implementiert. Der vorliegende Betrag zeigt zwar, welche Effizienz das hybride 3D-Tracking aufweist, jedoch auch die Problematik der erforderlichen geometrischen Ähnlichkeit von idealem CAD-Modell, bzw. Kantenmodell, und realem Objekt. Bei unterschiedlichen Montagestufen an verschiedenen Montagestationen und mit wechselnden Anwendern ist beispielsweise eine erneute Initialisierung erforderlich. Somit bedingt das hybride 3D-Tracking zahlreiche Kantenmodell, die zuvor aus der jeweiligen Montagestufe abgeleitet werden müssen. Hinzu kommen geometrische Abweichungen durch die Fertigung, die je nach Größe der branchenspezifischen Toleranzen keine hinreichend hohe Übereinstimmung mit den abgeleiteten Kantenmodellen aus den idealen CAD-Modellen aufweisen. Die Autoren schlagen daher den Einsatz parametrisch aufgebauter Mastermodelle vor, welche durch eine interaktive Initialisierung geometrisch Instanziiert werden. Zum Einsatz kommt hier ein mobiler Tiefensensor für Smart Devices, welcher mit Hilfe des Anwenders eine Relation der realen geometrischen Merkmale mit den Idealen des CAD-Modells ermöglicht. Des Weiteren wird in dem dargestellten Konzept die Nutzung von speziellen Suchalgorithmen basierend auf geometrischen Ähnlichkeiten vorgeschlagen, sodass eine Registrierung und Instanziierung auch ohne hinterlegtes Mastermodell ermöglicht wird. Der Beitrag fokussiert sich bei der Validierung auf die interaktive Initialisierung anhand eines konkreten anwendungsnahen Beispiels, da die Initialisierung die Grundlage für die weitere Entwicklung des Gesamtkonzeptes darstellt

Ein Klassifizierungssystem für Industrielle Augmented Reality Anwendungen

Mit dem Fortschreiten der Digitalisierung in der Industrie findet sich Augmented Reality (AR) in immer mehr Einsatzbereichen. Dennoch bleibt die industrielle Verbreitung trotz sich stetig entwickelnder Technik hinter den Prognosen zurück. Es existieren bereits Arbeiten, die sich mit der Klassifizierung von AR jedoch mit Fokus auf die tatsächliche Implementierung bzw. Umsetzung der Anwendung beschäftigen. Um Anwendungsgebiete und damit die eigentliche Problemstellung, in denen AR einen Mehrwert bieten kann, besser vergleichen und Anforderungen für industrielle Bereiche ableiten zu können, stellt dieser Beitrag ein Klassifizierungssystem für diese Einsatzgebiete vor. Auf vorhergehenden Arbeiten aufbauend wird gezeigt, dass eine Klassifizierung der Einsatzszenarien auf Basis der drei Dimensionen zu unterstützende Aktion, Lebenszyklusphase und Grad der Hilfestellung erfolgen kann. Dazu wird eine systematische Literaturrecherche von industriellen AR Anwendungen und Studien der Jahre 2016 bis 2020 durchgeführt und nach dem vorgeschlagenen Schema klassifiziert. Neben den daraus gewonnen Erkenntnissen werden in den Beiträgen verwendete Technologien, wie die Darstellungstechnik, der Detailierungsgrad, der Reifegrad der Anwendung und die Art der Inhaltserstellung analysiert. Außerdem werden Probleme bei der Umsetzung sowie künftige Forschungsthemen und -schwerpunkte herausgearbeitet

Martini 3 : a general purpose force field for coarse-grained molecular dynamics

The coarse-grained Martini force field is widely used in biomolecular simulations. Here we present the refined model, Martini 3 (http://cgmartini.nl), with an improved interaction balance, new bead types and expanded ability to include specific interactions representing, for example, hydrogen bonding and electronic polarizability. The updated model allows more accurate predictions of molecular packing and interactions in general, which is exemplified with a vast and diverse set of applications, ranging from oil/water partitioning and miscibility data to complex molecular systems, involving protein-protein and protein-lipid interactions and material science applications as ionic liquids and aedamers.Peer reviewe

Management of intra-abdominal infections : recommendations by the WSES 2016 consensus conference

This paper reports on the consensus conference on the management of intra-abdominal infections (IAIs) which was held on July 23, 2016, in Dublin, Ireland, as a part of the annual World Society of Emergency Surgery (WSES) meeting. This document covers all aspects of the management of IAIs. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation recommendation is used, and this document represents the executive summary of the consensus conference findings.Peer reviewe

WSES Guidelines for the management of acute left sided colonic diverticulitis in the emergency setting

Acute left sided colonic diverticulitis is one of the most common clinical conditions encountered by surgeons in acute setting. A World Society of Emergency Surgery (WSES) Consensus Conference on acute diverticulitis was held during the 3rd World Congress of the WSES in Jerusalem, Israel, on July 7th, 2015. During this consensus conference the guidelines for the management of acute left sided colonic diverticulitis in the emergency setting were presented and discussed. This document represents the executive summary of the final guidelines approved by the consensus conference.Peer reviewe

Eingriff in die Privatsphäre der Endanwender durch Augmented Reality Anwendungen

Augmented Reality (AR) Anwendungen finden zunehmend den Weg auf Smartphones und Tablets und etablieren sich stetig weiter in unseren Alltag. Bislang waren spezielle Drittanbieter-Entwicklungsumgebungen (SDKs) wie Vuforia für die Entwicklung von AR Anwendungen notwendig, um die teils komplexe Erkennung von Objekten und Umgebungen für eine positionsgetreue Darstellung von Texten und virtuellen 3D-Modellen zu ermöglichen. Heutet bieten die Hersteller der mobilen Betriebssysteme eigene SDKs, wie z.B. Google mit ARCore für eine Reihe von Smartphones und Tablets auf Android-Basis, an. Apple kaufte 2015 die Firma metaio, welche bis dato eines der leistungsstärksten AR-SDKs angeboten hat. Seit 2017 ist das SDK vollständig in das Betriebssystem integriert und lässt sich von jedem Entwickler wie jede andere Standardfunktionalität des Betriebssystems nutzen [...] Ermöglicht wird die virtuelle Positionierung über die visuell-inertiale Odometrie (VIO), bei den markanten Punkten in jedem einzelnen Kamerabild des Videostreams der Smartphone Kamera verglichen und zusätzlich mit den detektierten Bewegungen über die integrierte Bewegungs-und Beschleunigungssensoren des Smartphones abgleichen werden. Durch dieses Verfahren lassen sich digitale, dreidimensionale Abbilder der Umgebung erzeugen, ohne spezielle Kameras mit Tiefensensoren oder Stereokameras nutzen zu müssen. Die Nutzung von AR erfreut sich unter den Anwendern immer größerer Beliebtheit. Dabei ist den Anwendern häufig nicht klar, dass die anfallenden Daten, welche durch die VIO generiert werde, auch Auswertungen ermöglichen, die einen erheblichen Eingriff in die Privatsphäre bedeuten. [... aus der Einleitung

Interaktive Initialisierung eines Echtzeit 3D-Trackings für Augmented Reality auf Smart Devices mit Tiefensensoren

Zusammenfassung Heutige Ansätze des 3D-Trackings für die Registrierung in der realen Welt zum Einsatz von Augmented Reality lassen sich in modellbasierte und umgebungsbasierte Verfahren unterteilen. Umgebungsbasierte Verfahren nutzen den SLAM-Algorithmus zur Erzeugung dreidimensionaler Punktwolken der Umgebung in Echtzeit. Modellbasierte Verfahren finden Ihren Ursprung im Canny edge detector und nutzen aus den CAD-Modellen abgeleitete Kantenmodelle. Wird das modellbasierte Verfahren über Kantendetektion und das umgebungsbasierte Verfahren über 3DPunktewolken kombiniert, ergibt sich ein robustes, hybrides 3D-Tracking. Die entsprechenden Algorithmen der verschiedenen Verfahren sind in heute verfügbaren AR-Frameworks bereits implementiert. Der vorliegende Betrag zeigt zwar, welche Effizienz das hybride 3D-Tracking aufweist, jedoch auch die Problematik der erforderlichen geometrischen Ähnlichkeit von idealem CAD-Modell, bzw. Kantenmodell, und realem Objekt. Bei unterschiedlichen Montagestufen an verschiedenen Montagestationen und mit wechselnden Anwendern ist beispielsweise eine erneute Initialisierung erforderlich. Somit bedingt das hybride 3D-Tracking zahlreiche Kantenmodell, die zuvor aus der jeweiligen Montagestufe abgeleitet werden müssen. Hinzu kommen geometrische Abweichungen durch die Fertigung, die je nach Größe der branchenspezifischen Toleranzen keine hinreichend hohe Übereinstimmung mit den abgeleiteten Kantenmodellen aus den idealen CAD-Modellen aufweisen. Die Autoren schlagen daher den Einsatz parametrisch aufgebauter Mastermodelle vor, welche durch eine interaktive Initialisierung geometrisch Instanziiert werden. Zum Einsatz kommt hier ein mobiler Tiefensensor für Smart Devices, welcher mit Hilfe des Anwenders eine Relation der realen geometrischen Merkmale mit den Idealen des CAD-Modells ermöglicht. Des Weiteren wird in dem dargestellten Konzept die Nutzung von speziellen Suchalgorithmen basierend auf geometrischen Ähnlichkeiten vorgeschlagen, sodass eine Registrierung und Instanziierung auch ohne hinterlegtes Mastermodell ermöglicht wird. Der Beitrag fokussiert sich bei der Validierung auf die interaktive Initialisierung anhand eines konkreten anwendungsnahen Beispiels, da die Initialisierung die Grundlage für die weitere Entwicklung des Gesamtkonzeptes darstellt