Vorstellung Studienprojekte AI SS2014

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1 Vorstellung Studienprojekte AI SS2014 Informatik im Bauwesen Betreuer Thema 1 (Graph-DB): K. Shapir, kateryna.shapir@rub.de Thema 2 (NURBS): T. Hilfert, thomas.hilfert@rub.de Thema 3 (Line-Matching): C. Kropp, christopher.kropp@rub.de Thema 4 (Lagermgmt.): M. Scheffer, markus.scheffer@rub.de Thema 5 (Postbote 4.0): C. Koch, koch@inf.bi.rub.de Thema 6 (Parallelisierung): K. Lehner, karlheinz.lehner@rub.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 1

2 Thema 1 Konzeption und Implementierung einer Graph-Datenbank zur effizienten Speicherung und Verwaltung von Prozesswissen 3D-Modell als Informationsgrundlage für die Erstellung des Ablaufplans Bauprozesse werden direkt den Elementen des 3D-Modells zugeordnet Bauprozessen können verschiedene Restriktionen und Ressourcen zugeordnet werden Building Project Set of Tasks Task 1 Task 2 Task 3 Task 50 Task 45 Task 42 Task 140 Task 23 Task 210 Task Tasks with Constraints a b Task 139 Task 210 c c c Task 23 x SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 2

3 Thema 1 Motivation Vielfältige Informationen über Bauobjekte, Prozesse und deren Zusammenhänge Hierarchische Struktur der Bauabläufe Verwendung von Graph-Algorithmen zu Erkennung von Prozessmustern Abfrage von komplexen Zusammenhängen in den relationalen Datenbanken sehr zeitaufwendig Aufbau einer graphenbasierten Datenbank zur effizienten Verwaltung von Bauinformationen a Precondition id: uzfwqeuzz876h_o7' type:ifcslab material: concrete bounding box: [ ] [ ] [ ]... erecting a dry wall Result id: 'e77_inwefjh8uu3gh type: IFCWall material: layer [ ] [ ] [ ] [ ] bounding box: [ ] [ ] [ ]... c SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 3

4 Thema 1 Aufgabenstellung Einarbeitung in das Thema graphenbasierte Datenbanken Entwicklung eines Beispielszenarios Realisierung des Szenarios in einer Graph-Datenbank (z.b. Neo4j) Integration der Datenbank in die bestehende Java-Anwendung Untersuchung, welche Rahmenbedingungen dabei zu beachten sind Festlegung eines geeigneten Traversierungsschemas zur schrittweisen Durchsuchung der Datenbank Quelle: SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 4

5 Thema 1 Zielgruppe und Voraussetzungen Masterstudierende Teilnehmeranzahl: 2-3 Erforderliche Vorkenntnisse Java Programmierkenntnisse Datenstrukturen und Datenbanken Grundkenntnisse über Graph-Algorithmen sind von Vorteil Betreuer Katja Shapir, kateryna.shapir@rub.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 5

6 Thema 2 Java-basierte Approximation von B-Spline- und NURBS-Flächen für die 3D-Geometriedarstellung Modellierungsdaten auf Basis von B-Splines & NURBS Mathematische Beschreibung von Kurven und Flächen STEP Format (STandard for the Exchange of Product model data) Konvertierung von genauen Funktionen zu approximierten Dreiecksnetzen (Meshes) SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 6

7 Thema 2 Aufgabenstellung Einarbeitung in Nutzung von vorhandenem STEP-Parser und Visualisierungsengine Konzept und Umsetzung zur Konvertierung von B-Splines & NURBS in Dreiecksflächen Implementierung in 3D-Viewer auf Java- Basis Erstellung von Testfällen zur Verifikation der Konzepte und Umsetzungen Variable Detaillierung der Meshes Automatische Reduzierung des Detailgrades je Komplexität des Modells SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 7

8 Thema 2 Zielgruppe und Voraussetzungen Bachelor- und Masterstudierende Teilnehmeranzahl: 2-4 Voraussetzungen Interesse am Thema 3D-Modellierung und Visualisierung Gute Programmierkenntnisse in Java Vorteilhaft: Besuch der Veranstaltung Geometrische Modellierung Betreuer Thomas Hilfert, thomas.hilfert@rub.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 8

9 Thema 3 Line-Matching durch Optimierung mit geometrischen Constraints Dokumentation von Baumaßnahmen mit Bild- und Videoaufnahmen Feinjustierung 3D-Modell <-> 2D-Linien Ermittlung korrespondierender Linien Problem in Bildaufnahmen: Schatten, unerwartete Linien Mehrere Kandidaten für eine Linie SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 9

10 Thema 3 Aufgabenstellung Ausnutzen der geometrischen Linieneigenschaften und -beziehungen in der Liniengruppe um Ausreißer zu eliminieren Auswahl geeigneter Constraints wie Schnittpunkte, Parallelität, Collinearität, etc. Aufstellen eines Optimierungsproblems Implementierung des Problems Validierung SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 10

11 Thema 3 Zielgruppe und Voraussetzungen Bachelor- und Masterstudierende Teilnehmeranzahl: 2-4 Keine zwingenden Voraussetzungen Hilfreiche Kenntnisse Operations Research Management Science Technische Optimierung Betreuer Christopher Kropp, christopher.kropp@rub.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 11

12 Thema 4 Optimierung von Baustellenlagerflächen unter Berücksichtigung vorhandener Ressourcen und variabler Randbedingungen Effizientes Baustellenmanagement der Schlüsselfaktor für wirtschaftlichen Erfolg Restriktive Randbedingungen stets vorhanden Stetige Veränderungen der Randbedingungen möglich Vorhandenes Platzangebot und Ressourcen optimal nutzen SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 12

13 Thema 4 Aufgabenstellung Ausarbeitung eines Lagermanagementsystems Beachtung von Randbedingungen wie z.b. Maße der Baumaterialien Verfügbares Flächenangebot Verfügbare Baugeräte Bauablaufpläne Visualisierung der Ergebnisse Möglicher Vergleich einer festen Lagerstrategie z.b. mit Amazon Chaos-Lagerung SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 13

14 Thema 4 Zielgruppe und Voraussetzungen Bachelor- und Masterstudierende gemischt Teilnehmeranzahl: 2-3 Voraussetzungen Fachübergreifendes Interesse Interesse an Einarbeitung in bestehende Simulationssoftware Betreuer Markus Scheffer, markus.scheffer@rub.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 14

15 Thema 5 Postbote die moderne Luftpost Automatisierter Transport, realisiert durch heterogene UxV-Schwärme Einsatz von UAVs und UGVs zum Transport innerhalb von Gebäuden und über Luftwege Splitting in Einzelteile und kooperativer Transport Autonomes, selbst koordinierendes Schwarmverhalten soll eine zuverlässige und möglichst schnelle Ausführung eines Auftrags ermöglichen SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 15

16 Thema 5 Aufgabenstellung Integration der UGVs in das CNI-UxV- Framework Erweiterung der UxVs um LTE- Komponenten zur Kommunikation über das hauseigene LTE-Netz Entwicklung eines Ansatzes zum Schwarmverhalten Erweiterung des Frameworks mit Schwarmfunktionen Evaluation des Schwarmverhaltens anhand realer Szenarien Leistungsbewertung der Kommunikationstechnik durch Vergleich von LTE mit bspw. IEEE ac SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 16

17 Thema 5 Zielgruppe und Voraussetzungen Masterstudierende Teilnehmeranzahl: 8-12, (7-11 Studenten TU Dortmund, 1 Student RUB) Voraussetzungen: Programmierkenntnisse in C/C++ Erfahrungen im Umgang mit Linux (Ubuntu) Spaß an der Lösung praktischer und realitätsnaher Problemstellungen Bereitschaft kollaborativ Probleme im Team zu lösen Betreuer: Dr.-Ing. Christian Koch, koch@inf.bi.rub.de Dr. Patrick-Benjamin Bök, patrick-benjamin.boek@tu-dortmund.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 17

18 crack detection Chair of Computing in Engineering Thema 6 Parallelisierung eines Algorithmus zur Risserkennung in Betonoberflächen Verfügbarer Algorithmus zur Risserkennung nach Yamaguchi & Hashimoto (2010) Implementierung in C++ unter Verwendung der OpenCV-Bibliothek Ziel: Verbesserung der Performance (a) SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 18 (b)

19 Thema 6 Aufgabenstellung Einarbeitung und Analyse des bestehenden Quellcodes Konzept zur Parallelisierung OpenMP oder/ und CUDA Umsetzung der Parallelisierung Tests an realen Bildern und Performance-Evaluierung (speed-up) SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 19

20 Thema 6 Zielgruppe und Voraussetzungen Bachelor- und Masterstudierende gemischt Teilnehmeranzahl: 1-2 Voraussetzungen Interesse an Parallel Computing und Bildverarbeitung C++ Programmierkenntnisse Umgang mit OpenCV, OpenMP, MPI von Vorteil Betreuer Karlheinz Lehner, karlheinz.lehner@rub.de Christian Koch, koch@inf.bi.rub.de SS 2014 Themen Studienprojekte AI Informatik im Bauwesen office@inf.bi.rub.de 20