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Als Masterstudent des Doppelstudiengangs an der Hochschule Anhalt in Köthen habe ich kürzlich meine Masterarbeit mit dem Titel "Drift Diffusion Model in Augmented Reality" abgeschlossen. Dieses Projekt war eine unglaubliche Gelegenheit zu erforschen, wie Augmented Reality die menschliche Kognition beeinflusst und die visuelle Wahrnehmung und die Reaktionszeiten bei schnellen Zwangsentscheidungsaufgaben verbessert.

Das Design und die Entwicklung der AR-Anwendung für beide Generationen der Microsoft HoloLens war eine besonders einzigartige Erfahrung. Mit der Unity Engine implementierte ich markerbasiertes Tracking, erstellte die benötigten Grafiken und baute eine Client-Server-Architektur auf, um eine reibungslose Kommunikation zu gewährleisten. Dadurch konnte ich meine technischen Fähigkeiten verbessern und das Potenzial von Augmented Reality zur Schaffung von ansprechenden, innovativen und interaktiven Erlebnissen demonstrieren.

Der experimentelle Teil der durchgeführten Studie war ebenso spannend. Mit der Unterstützung meiner Betreuer Prof. Dr. Johannes Tümler und Prof. Dr. Stefan Schlechtweg wurden vier verschiedene Szenarien entworfen, für die jeweils 15 Teilnehmer rekrutiert wurden. Die Studie lieferte wertvolle Einblicke in die Auswirkungen von Augmented Reality auf kognitive Prozesse, zeigte die Besonderheiten von Augmented Reality bei der Verbesserung von Nutzererfahrungen in verschiedenen Anwendungen auf und bot vielversprechende Richtungen für zukünftige Forschung und Entwicklung in diesem Bereich.

Wenn ich über meine Reise nachdenke, bin ich dankbar für den Zugang zu modernster AR-Hardware und die unterstützende Umgebung im xR Lab. Die Ermutigung und Anleitung durch meine Betreuer waren entscheidend, um die Komplexität meiner Forschung zu bewältigen. Diese Erfahrung hat nicht nur meine technischen Fähigkeiten geschärft, sondern auch dazu beigetragen, meine Fähigkeiten in den Bereichen Organisation, Präsentation und Projektkoordination zu verbessern.

Thema: Untersuchung von Steuerungs- und Datenübertragungsalgorithmen zwischen Augmented Reality und Robotersystemen. 

Ich habe eine AR-Schnittstelle entwickelt und getestet, mit der ein Benutzer einen Double 3-Telepräsenzroboter über ein Smartphone steuern kann. Die AR-App (Unity + ARCore auf Android) unterstützt Touch-Eingaben und räumliche Markierungserkennung (QR-Codes). Im Hintergrund habe ich ein bidirektionales Socket-Protokoll geschrieben, das mit dem SDK von Double 3 kommuniziert (der Roboter stellt einen d3-Systemdienst über einen Unix-Domain-Socket bereit), sodass Befehle und Telemetriedaten in Echtzeit übertragen werden. 

Eine zentrale Herausforderung bestand darin, zwei unabhängige Geräte dazu zu bringen, sich über ihren Standort zu einigen. Ich habe das mit einem Algorithmus zur gegenseitigen Lokalisierung gelöst: Der Roboter fungiert als fester Anker; das Smartphone findet einen QR-Marker auf dem Roboter, richtet seine AR-Welt am Rahmen des Roboters aus und hält dann beide Rahmen durch kontinuierliche Aktualisierung des virtuellen Markers aus der Robot-Odometrie überlagert. Dadurch erhält die App zuverlässige Wegpunkte, die der Roboter tatsächlich erreichen kann.

Um das System zu evaluieren, habe ich zwei Szenarien auf einer Teststrecke mit wiederholten Durchläufen durchgeführt: (1) Basisbewegung entlang einer geplanten Trajektorie ohne AR und (2) dieselbe Trajektorie, die über die AR-Schnittstelle gesteuert wurde. Ich habe die Genauigkeit (Abweichung vom Ziel) und die Wiederholbarkeit in 20 Versuchen pro Ziel gemessen.

Warum ist das notwendig?

Büros und Lagerhäuser: Zeigen Sie schnell den Weg, führen Sie eine Tour oder Inspektion aus der Ferne durch.

Bildung und Museen: Ein Führer oder Lehrer kann von überall auf der Welt eine „Live“-Sitzung durchführen.

Dienstleistungen und Medizin: Fernrundgänge, Tipps, Konsultationen – wenn es wichtig ist, „vor Ort“ zu sein und gleichzeitig Abstand zu halten.

Was die Tests gezeigt haben

Die Schnittstelle ist intuitiv und benutzerfreundlich – die Einstiegsschwelle ist niedrig und jeder kann sie bedienen. Um ehrlich zu sein, ist die AR-Steuerung in Bezug auf die Genauigkeit immer noch der klassischen Steuerung (bei der sich der Roboter streng nach internen Orientierungspunkten bewegt) unterlegen. Das war zu erwarten – und es ist klar, wo Verbesserungen vorgenommen werden können.

Warum dies dennoch wichtig ist: Die Schnittstelle funktionierte durchgängig: Ankern mit QR, Wegpunkte in AR platzieren, über Sockets streamen und den Roboter intuitiv steuern. Die Ergebnisse zeigen uns genau, wo wir als Nächstes ansetzen müssen: genauere Zeitstempelung und Frame-Synchronisation, bessere Marker-Verfolgung oder hybride VIO/Marker-Fusion und Latenzkompensation in der Befehlsschleife. Das sind einfache technische Schritte, die die Lücke schließen und gleichzeitig die UX-Vorteile von AR erhalten. 

Herzlichen Grückwunsch zum bestandenen Master Elektro- und Informationstechnik

Das Thema meiner Abschlussarbeit lautete „Entwicklung und Implementierung einer multisensorischen Objekterkennung für Hindernisse im Nahbereich“. Meine Motivation war die Tatsache, dass in einer alternden Gesellschaft die Zahl der Menschen mit körperlichen Einschränkungen stetig zunimmt. Viele von ihnen sind auf Mobilitätshilfen wie Rollatoren angewiesen, um ihre Unabhängigkeit im Alltag zu bewahren. Eine besondere Gefahr besteht dabei darin, Hindernisse in unmittelbarer Nähe zu übersehen, was zu gefährlichen Stürzen führen kann. Die Vermeidung solcher Stürze ist nicht nur aus gesundheitlicher, sondern auch aus wirtschaftlicher Sicht wichtig. Durch die Vermeidung von Stürzen können erhebliche Kosten im Gesundheitswesen eingespart und die Lebensqualität der Betroffenen deutlich verbessert werden. Das Thema meiner Masterarbeit zielt darauf ab, ein bestehendes maschinelles Lernmodell auf Basis von YOLO und Kameraerkennung zu erweitern. Ziel ist es, zu untersuchen, wie eine Kombination aus Stereokamera und ein- oder mehrdimensionalem LIDAR-Sensor die Objekterkennung im Nahbereich optimieren kann. Diese Technologie soll in der Lage sein, verschiedene Hindernisse sowohl im Innen- als auch im Außenbereich zuverlässig zu erkennen und eine Echtzeit-Meldung über MQTT zu ermöglichen.

Wir freuen uns sehr, bekannt zu geben, dass Halyna, unsere begabte Studentin aus der Ukraine, ihre Bachelorarbeit zum Thema "Methoden zur Erkennung von sicherheitsrelevanten Ereignissen in Zammad auf der Grundlage von Loganalysen vor dem Hintergrund des BSI Grundschutzes" erfolgreich verteidigt hat. Dieser herausragende Erfolg ist ein Zeichen ihrer harten Arbeit und Hingabe.

Trotz der Herausforderungen, die der Krieg in der Ukraine mit sich brachte, hat Halyna sich in unserem Programm hervorragend entwickelt und eine außergewöhnliche Fähigkeit zur Anpassung und Widerstandsfähigkeit gezeigt. Mit der Unterstützung ihrer Mentorinnen und ihrem Talent hat sie zahlreiche Hindernisse überwunden und hervorragende akademische Erfolge erzielt.

Halynas Erfahrung und Expertise werden es ihr ermöglichen zum Wiederaufbau der Ukraine beizutragen und die deutsch-ukrainische Kooperation in IT, Wirtschaft und Wissenschaft zu fördern. Wir sind stolz, sie als Teil unserer Hochschulcommunity zu haben und wünschen ihr alles Gute für ihre zukünftigen Unternehmungen. 

Ihr Erfolg ist ein strahlendes Beispiel dafür, was mit Willenskraft und der richtigen Unterstützung erreicht werden kann.

Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass unsere Studentin Yuliia ihre Masterarbeit im Master International Trade mit dem Thema "Recent Marketing Strategies in the Cosmetics Industry: Integrating Artificial Intelligence, Social Media, Personalization, Leveraging Brand Ambassadors, Technological Advancements and Emerging Trends into Entrepreneurial Success"." erfolgreich verteidigt hat. Dieser Erfolg ist ein Zeugnis für Yulias akademische Exzellenz, ihre Hingabe und ihr Engagement für ihr Studienfach. Während ihrer akademischen Laufbahn hat Yulia herausragende Leistungen und berufliche Fähigkeiten demonstriert. Wir sind zuversichtlich, dass ihre neue Rolle als Content Marketing Manager ihr die Gelegenheit bieten wird, ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in einem professionellen Umfeld anzuwenden und einen bleibenden Eindruck in ihrem Fachgebiet zu hinterlassen. Wir gratulieren Yulia und wünschen ihr weiterhin viel Erfolg in ihren zukünftigen Unternehmungen.