Open Access

Diese Bachelorarbeit widmet sich der Kalibrierung des in Entwicklung befindlichen Femtosekunden-Lasersystems H-Release mit integrierter Swept-Source OCT bei TECHNOLAS Perfect Vision. Ziel ist es neue Kalibrierungsmethoden zu dokumentieren und charakterisieren. Die Methodik umfasst die Erfassung von Lasertrajektorien mit einer Kamera, gefolgt von einer Analyse der Intensitätsprofile. Die Auswertung ergibt eine axiale Auflösung des Systems von 42,8 ± 8,2 µm und eine laterale Auflösung von 40,71 ± 5,4 µm. Eine gemessene Abweichung zwischen den Lasersystemen von 96,5 µm. Diese Parameter spielen eine entscheidende Rolle, da sowohl die präzise Entfernung der getrübten Augenlinse als auch die exakte Positionierung des Laserstrahls bei einer Kataraktoperation von größter Bedeutung sind. In Zukunft lassen sich durch Fortschritte in der Hardware- und Softwareentwicklung präzisere Ergebnisse erzielen.

Die vorliegende Abschlussarbeit beschäftigt sich mit multiperspektivischen Fusionsverfahren von LiDAR-Sensoren im Rahmen der Objekterkennung im Straßenverkehr. Dabei sollen bestehende Fusionsverfahren für speziell LiDAR-Sensoren aufgezeigt werden, wobei im Fokus der Arbeit die object-level Fusion behandelt wird, im Rahmen dessen theoretische Grundlagen erarbeitet werden, die sodann in einem Prototyp umgesetzt werden. Des Weiteren umfasst die vorliegende Abschlussarbeit theoretische Grundlagen von LiDAR-Sensoren sowie der Objekterkennung innerhalb von LiDAR-Punktwolken und gibt einen Überblick über gängige Modelle für die Objekterkennung mittels neuronaler Netze. Im Rahmen des Fusionsverfahrens werden die einzelnen Schritte aufgezeigt, die notwendig sind, um Objekte aus verschiedenen Sensoren zu fusionieren. Weiterhin wurde ein Prototyp entwickelt und sodann im Anschluss evaluiert sowie mit den Ergebnissen der Objekterkennung der jeweiligen Detektoren verglichen als auch interpretiert. Dabei wurde untersucht, inwiefern sich die Qualität der Genauigkeit der Objekterkennung im Rahmen des Fusionsverfahrens verändert hat und welche Beobachtungen aus den Ergebnissen gemacht werden konnten.

Einleitung: Die Krebsprävalenzen haben weltweit in den vergangenen Jahren deutlich zugenommen. Insbesondere in Industrieländern mit älterer Durchschnittsbevölkerung wird erwartet, dass diese Entwicklung zukünftig weiterhin zunehmen wird. Um die Qualität der Behandlungen zu erhöhen, wurden seit Ende der 1990er-Jahre beispielsweise in Deutschland, Japan und den USA Zertifizierungen für onkologische Zentren eingeführt. Für die deutsche Zertifizierung der Deutschen Krebsgesellschaft konnte der Nutzen in einer Forschungsarbeit, dem sogenannten WiZen-Projekt des Gemeinsamen Bundesausschusses nachgewiesen werden. Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, ähnliche Untersuchungen wie das WiZen-Projekt für die Zertifizierungsprogramme in anderen Ländern zu finden und zu analysieren, zu welchen Ergebnissen diese Forschungen kommen. Methodik: Diese Arbeit ist ein sogenanntes Scoping Review, eine spezifische Variante einer Übersichtsarbeit,. Es erfolgte zunächst eine systematischen Literaturrecherche innerhalb dreier Datenbanken, um zum Thema relevante Studien zu finden. Basierend auf definierten Qualitätskriterien erfolgt eine dreistufige Selektion anhand derer Studien für das Review ausgewählt wurden. Nachfolgend werden die Studiencharakteristika inkl. der Ergebnisse dargelegt und gegenübergestellt. Ergebnisse: Die analysierten Studien belegen, dass eine Zertifizierung von onkologischen Zentren grundsätzlich die Behandlungsqualität sowie die Überlebenswahrscheinlichkeit der behandelten Patienten erhöht. Bei einigen Studien ist deren Aussagekraft jedoch begrenzt, da deren Ergebnisse sich auf eine eingeschränkte Datenlage stützen. Schlussfolgerung: Aufgrund der nachweisbaren Wirksamkeit der Zertifizierungen sollten diese in weiteren Krankenhäusern und Praxen eingeführt werden. Weitere Studien, die sich insbesondere mit dem Nutzen bisher nicht evaluierter Programme beschäftigen, wären angebracht. Des Weiteren kann der Nachweis der Wirksamkeitdieser Programme helfen, die Verbreitung der Zertifizierungen in der Onkologie in Zukunft zu erhöhen.

In the tremendously developing field of autonomous driving (AD), it is of utmost importance that system functions are safe. This study offers a method for evaluating AD sub-systems’ safety, with an emphasis on lane detecting subsystems in a range of environmental settings. The CARLA simulation platform is used to determine the failure rate of a lane-detecting software algorithm provided by CARLA itself. A range of urban city scenario characteristics are included in these simulations, such as variable road types, varied weather conditions, and dynamic traffic patterns with vehicles and pedestrians. This thesis finds that lane detection reliability depends critically on meteorological factors, particularly on precipitation levels. As rain intensities also, failures per time increase. Results were generated from video analysis of 180 s of autonomous driving using inspections for every 5 s with the help of different failure rate definitions that considered fractions of failure observations, number of failure sequences or counted only failure sequences with a given minimum length. A failure rate per time definition is identified which is most consistent regarding the counting of failure events, namely considering the number of failure sequences observed divided by time span length. Repair time distribution from CARLA simulation was used to determine mean time to repair empirically for the rain levels 0%, 25%, 75% and 100%. These values were used to determine the repair rate of an exponential repair model. Markov models are used to describe scenarios formally in terms of unextended Markov state space covering the attributes operational, partially failed and failed for the detection system but also such characteristics as low rain intensities versus high rain intensities, or similar expressions for fog concentrations and critical times of the day. Sample 2, 3 and 4 state Markov models are explored and discussed regarding their plausibility, e.g., regarding effect of degradation in 3-state model asymptotic behavior for long observation times. Also, it was explored how to visualize using log plots order of magnitude differences in probabilities as well as critical time spans where system behavior changes, especially for small times. Using the failure rate definition selected and the empirical repair rate from CARLA simulation, a Markov simulation of a 2-state model reveals that the probability of failed and of operational states as observed in CARLA can be reproduced only to some degree, especially for increasing rain intensities and at 100% rain. This is interpreted as the need to determine a mean time to failure also to describe the failure behavior of the lane detection from CARLA simulation, similarly as the repair rate was determined assuming an exponential distribution for both processes. Markov analysis is advanced by extending a 2-state Markov model to a 4-state model while maintaining total probability. This extension is used for a more comprehensive assessment of how environmental conditions affect system safety. The sample failure and repair rate parameterization shows that a resolution of failure rates for lane detection in case of good weather and in case of bad weather, under additional assumptions of change rates of weather conditions from good weather to bad weather and vice versa, allow to see that failures are dominating that occur during good weather when compared to failures that occur during bad weather. This is interpreted as one possible finding depending on the parametrization of the Markov state space expansion model showing that failure occurrence is dependent on current environmental state. The methodologies and first results of the present work are deemed relevant for the development and assessment of safety-critical autonomous driving subsystems. It is evident that shorter inspection intervals, much longer observation intervals and more environmental scenario parameters could be used for Markov state space refinement or extension. It is expected that these extensions would improve the precision of, e.g., exponential failure rate and repair models and more advanced time-dependent failure and repair models.

In der vorliegenden Arbeit wurde eine Untersuchung zur Entwicklung einer Abgasuntersuchungsprozedur für Ottomotoren mit Direkteinspritzung gemäß StVZO betrachtet. Grund für diese Untersuchung stellt die Formulierung Nummer 6.8.2 der Anlage VIIIa StVZO (AU-Richtlinie). Diese beinhaltet eine zukünftige Übertragung des für Euro 6 Diesel Fahrzeuge festgelegten Messverfahrens und deren Grenzwerte auf Fahrzeuge mit direkteinspritzenden Ottomotoren. Derzeitig ist ein angepasstes Verfahren nicht vorhanden. Zum allgemeinen Verständnis über die Entstehung von Partikelemissionen und dessen Entgegenwirken wird dies zu Beginn der Arbeit erläutert. Sowohl das Messen in gleichen Prüfungsabfolgen als auch das Verändern der bestehenden Nulllast-Messung führt zu keinem aussagekräftigen und reproduzierbaren Ergebnis. Die Partikelkonzentration eines Diesels ist bereits im Leerlauf zuverlässig erfassbar, die Messung von Fremdzündungsmotoren hingegen ist ohne Last nicht zuverlässig. Die Messung sollte unter künstlich erzeugten oder realen Fahrbedingungen durchgeführt werden, um Motorbetriebspunkte zu simulieren, in denen eine Überprüfung möglich erscheint.