At the 5Groningen field lab, the next generation of wireless technology is being put to the test in an experiment with a prototype involving real-time decision-making using 5G edge computing. One of the applications envisioned is a smart police vest that can fully automatically detect threats like firearms and stabbing weapons.
LINK
Traditional IMU based PDR systems suffer from rapidly growing drift effects due to the inherent bias of the inertial sensor. Many existing solutions to mitigate this problem use aiding sensors or information as heuristics or map data. We propose a new optimization framework to solve the PDR estimation problem where the sensors biases are explicitly included as state variables and therefore be used to correct for bias effects in the PDR. By using a smoothing approach and exploiting the rigid structure of a MIMU array one can solve for the slowly varying sensor biases. This paper presents the method and gives an exemplary result of a walking trial. Good agreements in the position and orientation with an optical reference system were found. Moreover, accelerometer and gyroscope biases could be estimated accordingly. Further research includes the performance of more experiments under various conditions such that a more quantitative evaluation can be obtained. In addition, an exploration of a (pseudo) realtime filter version would be valuable such that the system can be applied online.
MULTIFILE
In the context of the participation society, roles and expectations of citizens and municipalities are vastly changing. While designers and design researchers explore the potentials of apps to empower citizens, municipalities are interested in data dashboards—accompanied by applications and community platforms—to increase civic participation in public (space) issues. In this paper, relevant criteria and design decisions are discussed through reflecting on the lessons learned from two civic apps that were designed by the authors and analysing prominent existing civic apps that have citizen empowerment as their objective.
MULTIFILE
Inleiding en praktijkvraag De groeiende wereldbevolking gecombineerd met de klimaatverandering zorgt voor een de noodzaak tot een duurzame voedselvoorziening (KIA missie Landbouw, voedsel & water). Een significante reductie van gewasbestrijdingsmiddelen is daarbinnen een belangrijke doelstelling. Robotica maakt als technologie motor van de precisielandbouw plant specifieke precisie-bestrijding mogelijk. Het projectconsortium onderzoekt een semiautonoom samenwerkend grond-luchtrobot platform voor de precisielandbouw. Projectdoelstelling De doelstelling van het project AGRobot Platform is dan ook: “Onderzoek de mogelijkheden van een semi-autonoom samenwerkend grond-lucht robotplatform voor de precisielandbouw”. De hoofddoelstelling wordt binnen dit project beantwoordt door de deliverables uit de volgende subdoelstellingen: 1. Case studie onderzoek naar de mogelijke voordelen van het grond-luchtrobotplatform 2. Onderzoek naar de benodigde technologieën voor een grond-luchtrobotplatform 3. Ontwikkelen van een eerste (mogelijk case-specifieke) demonstrator 4. Ontwikkelen van (nieuwe) samenwerkingsvormen. Vraagsturing & Netwerkvorming Riwo Engineering is een industriële automatiseeerder die met zijn grondrobots en control-besturingssytemen actief is in de veeteelt. DRONEXpert gebruikt hyperspectrale camera’s onder drones voor het bemeten van gewassen. Saxion mechatronica onderzoekt met de onderzoekslijn unmanned robotic systems hoe de nieuwste robotica technologieën systemen mogelijk maakt voor ongestructureerde omgevingen. De partners bezitten gezamenlijk een enorm netwerk (TValley, Space53, euRobotics) en klanten om via de case studies de kansen te achterhalen en te realiseren. Innovatie Nergens ter wereld is een samenwerkend grond-luchtrobot platform actief in de precisielandbouw. Voor OostNederland, met naast veel robotica kennis ook veel Agro-kennis, zal het project letterlijk de KIEM zijn voor nieuwe projecten waaruit de valorisatie kansen richting heel Europa gaan. Activiteitenplan & Projectorganisatie Het project wordt geleid door de lector Dr. Ir. D.A.Bekke en uitgevoerd door Abeje Mersha en Mark Reiling samen met het deelnemend MKB. Het project bestaat uit 4 werkpakketten die achtereenvolgens antwoordt geven op de gestelde subdoelstellingen. Aan elk werkpakket zijn deliverables gekoppeld.
UNStudio, een in Amsterdam gevestigd, internationaal toonaangevend architectenbureau, wil hun Green Mile-plan1 voor het centrum van Amsterdam uitwerken om een 'post-pandemisch groen stedenbouwkundig ontwerp' voor de stad te onderzoeken - kunnen groene gebieden worden (her) ontworpen om ruimte aan voetgangers te geven, terwijl voorkomen wordt dat mensen zich niet op dezelfde plek ophopen? De Corona-pandemie benadrukte ook de noodzaak om vaart te zetten achter duurzaamheidsdoelstellingen, waaronder de ambitie om groenere stedelijke omgevingen te creëren. In dit voorstel wordt stadsmeubilair voor de Green Mile ontworpen en gerealiseerd met hergebruikte materialen, en met post-pandemische stedenbouwkundige en bouwkundige principes. GPGroot en Schijf, leveranciers van rest- en gebruikte bouwmaterialen2, willen hun kennis over circulaire materiaalverwerking en -levering in de stedelijke context graag verder ontwikkelen. Het initiatief van UNStudio biedt een unieke kans om deze kennis te ontwikkelen, in samenwerking met de HvA en het onderzoek in de Robot Studio, dat zich tot nu toe met name richt op circulair gebruik van hout voor binnen-toepassingen. Het project volgt een iteratief ontwerpproces van parametrisch ontwerp en digitale productie. Bij het ontwerp wordt rekening gehouden met functionele eisen en beschikbare materialen, evenals met de specifieke kenmerken van de stedelijke context waar het prototype zou kunnen worden geplaatst. De productie van het prototype zal worden uitgevoerd met 6-assige robots in de HvA Robot Studio. De resultaten zijn ontwerpen en een prototype, maar ook kennis over het verbinden van parametrisch ontwerp en robotproductie met buitentoepassingen, met bijzondere aandacht voor rest- en gebruikte materialen. Innovatieve aspecten zijn de overstap naar structureel belaste buitentoepassingen en het gebruik van een breder scala aan materialen dan alleen hout. Hiermee kan het project bijdragen aan de ontwikkeling van “smart industry” en de circulaire economie, beide relevant voor de maatschappelijke uitdagingen zoals vastgelegd in de nationale Kennis- en Innovatie-Agenda’s voor wetenschap en technologie.
De Mass Customization-Twin (de McTwin) is een proces digital twin voor de ondersteuning van doorlooptijdbeheersing van mass customized productie. Consumenten vragen korte levertijden en bij voorkeur (mass) customized producten. Dit is voor veel Mkb-maakbedrijven lastig: de planning en besturing van de productieprocessen is complex met als gevolg lange onbeheerste doorlooptijden en lage leverbetrouwbaarheid. De McTwin is een digitaal model van de productie en loopt ‘live’ mee met de werkelijke productie. Wijzigingen op de werkvloer (en verwachte wijzigingen) rekent de McTwin realtime door om advies te geven over de beste keuzes. De McTwin bieden we aan als App in de cloud en we koppelen de McTwin aan bestaande Manufacturing Execution Systems (MES) via een universele interface. We berekenen real time de doorlooptijd van orders te op basis van de actualiteit op de shopfloor. Op dit moment bestaan geen werkende proces digital twins voor de ca. 30.000 mkb maakbedrijven die Mass Customized producten aanbieden. Bestaande werkende Digital Twins zijn modellen van machines of producten en niet van werkende processen. Laat staan dat deze twins real time gekoppeld zijn. We sluiten aan bij de topsector Hightech Systemen & Materialen en sleuteltechnologie Smart Industry in de nationale kennis- en innovatieagenda. Tijdens deze haalbaarheidsstudie integreren we de bestaande McTwin modules en koppelen deze koppelen aan een MES in een praktijksituatie bij een klant. Daarnaast ontwikkelen een strategisch marketingplan waarbij we gedetailleerd de (technische, organisatorische en financiële) eisen van het technisch mkb verder uitwerken om een levensvatbare ontwikkelrichting te ondersteunen.
