About Paul Balzer

Geschäftsführer, CEO

Startschuss für Forschungsprojekt CartoX² aus dem mFUND des BMVI

Startschuss zum CartoX² Projekt: Die MechLab Engineering UG ist teil eines Forschungsverbunds zwischen Fraunhofer IVI Dresden, TU Dresden, CETECOM GmbH, Software AG und hrd.consulting. Edge Computing für das autonome Fahren ist essentiell. Das Forschungsprojekt Cartox² des BMVI hatte Kick-off. https://t.co/wtSs6OvGoD pic.twitter.com/pErI0DUzR7 — Software AG Dtld. (@SoftwareAG_D) 17. August 2017 Das Forschungsprojekt entwickelt eine Plattform für Basisdienste des vernetzten und automatisierten Fahrens. Die Plattform erfasst und verarbeitet Informationen über die Car-2-Car Konnektivität. Ebenfalls integriert ist die Netzabdeckung für die Car-2-Infrastructure Kommunikation sowie des Datenroutings zwischen den Edge-Clouds und den Zugangspunkten der Cloud-Umgebung. Die Aufgabe von MechLab Engineering ist vor allem das Aufbereiten und Visualisieren von vorhandenen Daten bzw. das Bereitstellen korrekter Datenformate zur Integration in die Plattform. Auch das Vorhersagen von Datenpunkten mit [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0007/2017|Categories: Firma|Tags: , |1 Comment

Improved Activity Classification: 97.91% Accuracy

Vor einiger Zeit haben wir eine Maschine Learning Activity Classification vorgestellt, welche laufen, rennen, stillstehen und radfahren mit Hilfe einer 6DoF IMU (=3 Beschleunigungen und 3 Drehraten) erkennen kann. https://vimeo.com/125699039 Neueste Version: Mehr Daten = Besserer Algorithmus Die neueste Version wurde mit dem PAMAP2 Dataset trainiert und es wurde eine Support Vector Machine mit Radial Kernel eingesetzt, statt bisher linearem Kernel. Der so verbesserte Detektionsalgorithmus ermöglicht Erkennungsraten von im Schnitt 97.91%. Die Confusion Matrix ist nachfolgend abgebildet (Train/Test 80/20, Subject 106 des PAMAP2 Dataset): Accuracy der detektierten Aktivitäten bei 80/20 Train/Test Split der Person 106 des PAMAP2 Dataset Verbesserte Detektion: Verbesserte Sicherheit! Mit dieser hohen Erkennungsrate eignet sich der Machine Learning Algorithmus noch besser, um Aktivitäten von hoch verletzlichen Verkehrsteilnehmern [...]

MechLab Engineering ist neuer assoziierter Partner des HIGHTS EU Projekts

Das EU Projekt HIGHTS beschäftigt sich mit hochpräziser Ortung für kooperative, intelligente Transportsysteme. Diese benötigen für neue Anwendungsfälle (z.b. hochautomatisiert Fahrt) ihre Position genauer als es ein konventionelles GPS, v.a. in Häuserschluchten von Großstädten, leisten kann. Deshalb müssen verschiedenste Lokalisierungslösungen kombiniert werden, um zukünftige Anforderungen bezüglich Genauigkeit und Sicherheit zu erfüllen. MechLab Engineering beschäftigt sich mit Aktivitätenerkennung von nicht motorisierten Verkehrsteilnehmern (so genannter "Highly Vulnerable Road User"). In Kooperation mit der ZigPos GmbH können damit innovative kooperative Lokalisierungslösungen entwickelt werden, welche in Zukunft dabei helfen werden die Unfallszahlen und/oder Verletzungsschwere zu reduzieren. MechLab Engineering ist ab sofort assoziierter Partner des Projekts, gemeinsam mit Firmen wie Preh Car Connect GmbH (ehemals TechniSat GmbH), IAV Automotive Engineering und BMW AG. Mehr dazu auf http://hights.eu...

By |2018-12-06T16:36:06+00:0006/2016|Categories: Allgemein|Tags: , , |0 Comments

PyData Berlin 2015 Review

Wow, that was a blast! We are back from PyData Berlin 2015 and it was such an input for Python enthusiasts like us. Thank’s for the organisation and food and drinks and talks and everything. What impressed most, explained in one chart: the four kind of mindsets you frequently meet in your company or while talking with customers, CC-BY 2.0 Every single person there was located in the very top left corner of this chart and this is actually not representative for the business daily routine or private life. Sometimes even a colleague in your company is in the top right corner, because your idea is better than his and he knows that it will outperform [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0005/2015|Categories: Allgemein|0 Comments

Motion Activity Classification with Acceleration and Rotation Sensor

A lot of devices are able to measure acceleration and rotation. For example every Smartphone is capable of this, the Tinkerforge IMU or even Sensor Tags for Car-2-X Communication, if they are equipped with such sensors. The interesting question is, how to get information out of the raw sensor data? For example Car-2-X communication: Every advanced driver assistant system (ADAS) nowadays is just able to 'see' a potential collision within the line of sight, like shown in this video: https://www.youtube.com/watch?v=83S8eKzzq-Y If, for example, a child is crossing the street from behind a bus, the collision avoidance system of the car (camera system) is not able to 'see' the approaching child, because it is hidden behind the bus. City of the [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0004/2015|Categories: Allgemein|Tags: , , , |0 Comments

Uber Pricing Heatmap

Uber - der durchaus umstrittene Fahrdienst - hat eine Developer Schnittstelle geschaffen, womit man auf verschiedene Parameter des Softwaresystems zugreifen kann. Wir haben den geschätzten Fahrpreis für viele hundert Ziele in Berlin abgefragt, als ob wir vormittags am HU Campus Berlin Adlershof ein Uber ordern wollen. Die aggregierten und interpolierten Daten werden dann georeferenziert und über OpenStreetmap gelegt, sodass eine Heatmap heraus kommt, welche die durchschnittliche Fahrpreise (ohne Surge Pricing) mit Uber übersichtlich visualisiert. Was kostet eine Uber Fahrt ab HU Campus Adlershof In ein blaues Gebiet durchschnittliche 2€, in ein grünes durchschnittlich 4€ usw... bishin zu 16€ oder mehr in ein rotes Gebiet. Durchschnittlicher Fahrpreis mit Uber ab HU Berlin Campus Adlershof, Lizenz: CC-BY2.0 Tools used: Python (requests, [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0004/2015|Categories: DataLab|Tags: , , , , |0 Comments

Reglerauslegung mit Python Control Systems Library

Nicht nur Matlab hat eine Control System Toolbox zur Auslegung und Analyse von Regelkreisen, auch Python ist mit der Control Systems Library recht gut aufgestellt. Im Folgenden soll an einem Beispiel gezeigt werden, wie man mit Python einen Regler entwirft und parametriert, der einen Regelkreis stabilisieren kann. Regelkreis: Wasserbehälter mit Störung Das Beispiel ist entnommen aus "Systemdynamische Grundlagen der Regelungstechnik" der Uni Stuttgart, wo auch die Herleitung der Übertragungsfunktionen erläutert wird. Dies soll hier und im nachfolgenden Tutorial nicht mehr geschehen. Angesteuert wird der Elektromotor, welcher auf ein Getriebe (Spindel) wirkt, welches ein Ventil stellt, wodurch Wasser in den Behälter einfließt. Die Füllstandshöhe im Behälter wird von einem Sensor (Schwimmer) erfasst und ist die Rückführung. Der Regler soll nun den Füllstand des Wasserbehälters konstant halten, [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0003/2015|Categories: Academy|Tags: , , |0 Comments

Vorhersage der Parkhausbelegung mit Offenen Daten

Wir engagieren uns seit geraumer Zeit in der Open Knowledge Foundation, welche das Ziel verfolgt, ohnehin schon öffentliche Daten auch noch standardisiert und maschinenlesbar verfügbar zu machen, damit Mehrwert daraus generiert werden kann. Ein schönes Beispiel für den Nutzen von Offenen Daten (Open Data) möchten wir am Beispiel der freien Parkplätze in Dresden zeigen. Die Stadt Dresden hat ein intelligentes Verkehrsleitsystem und -konzept (VAMOS), welches auch die freien Parkplätze in den jeweiligen Parkhäusern und -plätzen erfasst und bereitstellt. Freie Parkplätze Dresden Leider stehen diese Daten nicht offen - heißt: über eine Schnittstelle für jedermann - zur Verfügung. Die Open Data Aktivisten vom OKLab Dresden haben deshalb einen Scraper geschrieben, der die Zahlen von der Webseite holt und in eine Datenbank speichert [...]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0003/2015|Categories: DataLab|Tags: , , , |0 Comments

Aufbau eines Roboters in ROS aus CAD-Daten mit Hilfe von Blender, Meshlab und urdf-File

Das Robot-Operating-System, kurz ROS, ist ein weit verbreitetes Open-Source-Softwaresystem, welches für viele Zwecke in der Robotik genutzt werden kann. Die Hauptbestandteile und -aufgaben von ROS sind Hardwareabstraktion Gerätetreiber Oft wiederverwendete Funktionalität Nachrichtenaustausch zwischen Programmen bzw. Programmteilen Paketverwaltung Programmbibliotheken zum Verwalten und Betreiben der Software auf mehreren Computern Kurzum: Für viele Anwendungsfälle im Umgang mit Robotern wurde schon viel Software geschrieben, getestet und erprobt. Keine Notwendigkeit also, das Rad noch einmal neu zu erfinden, wie auch Andreas Bihlmaier in folgendem Video demonstriert: https://www.youtube.com/watch?v=o_M1r23dg2U Für einen mittelständischen Betrieb haben wir die Aufgabe ein Arbeitsgerät zu simulieren, Kollisionsanalysen und Bewegungssteuerung auszuführen. Die Bauteile liegen in CAD-Software vor, sodass die Roboterkonfiguration in ROS überführt werden muss. […]

By |2018-12-06T16:36:06+00:0002/2015|Categories: Entwicklungen|Tags: , , , , , , , |0 Comments
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