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Korder, Kristina; Noack, Matti; Reger, Johann
Non-asymptotic observer design for nonlinear systems based on linearization. - In: CDC 22, (2022), S. 615-621

This work establishes a new approach for a linearization based non-asymptotic state observer design. To receive a linear input-output relation of the nonlinear system for the state observer and to avoid the necessity of time-derivatives of the measurement and actuator signals, a combination of linearization with the modulating function technique is applied. The estimates are obtained non-asymptotically using a sliding time window of finite length. This procedure allows a continuous-time and recursive update of the state estimates and extends the possible applications of the modulating function technique to a wider range of nonlinear systems. The class of unitary modulating functions is introduced to ensure the solvability of the estimation problem when subject to time-varying coefficients generated from the linearized state trajectory. Two examples illustrate the real-time capability of the algorithm.



https://doi.org/10.1109/CDC51059.2022.9992644
Metsch, Jan-Henrik; Neuhauser, Jonathan; Jouffroy, Jerome; Laleg-Kirati, Taous-Meriem; Reger, Johann
Accelerating extremum seeking convergence by Richardson extrapolation methods. - In: CDC 22, (2022), S. 253-259

In this paper, we propose the concept of accelerated convergence that has originally been developed to speed up the convergence of numerical methods for extremum seeking (ES) loops. We demonstrate how the dynamics of ES loops may be analyzed to extract structural information about the generated output of the loop. This information is then used to distil the limit of the loop without having to wait for the system to converge to it.



https://doi.org/10.1109/CDC51059.2022.9992618
Weissenberger, Florian; Watermann, Lars; Koch, Stefan; Reichhartinger, Markus; Hettiger, Christina; Eisenzopf, Lukas; Kumari, Kiran; Reger, Johann; Horn, Martin
Discretization of the super-twisting algorithm using variational integrators. - In: CDC 22, (2022), S. 4307-4312

In this paper, a new framework for the discretization of the super-twisting algorithm is developed. The proposed discretization scheme is not based on the underlying differential equations, but uses the variational formulation of the problem. Discrete-time versions derived in the proposed fashion exhibit a great tracking of the continuous-time energy decay rate and give a good approximation of the continuous-time system. Furthermore, the paper presents a stability proof for an exemplary algorithm, a semi-implicit version of the super-twisting algorithm derived by using variational integrators.



https://doi.org/10.1109/CDC51059.2022.9992958
Hettiger, Christina; Watermann, Lars; Kumari, Kiran; Eisenzopf, Lukas; Weissenberger, Florian; Horn, Martin; Koch, Stefan; Reger, Johann; Reichhartinger, Markus
On discretization methods for indirect adaptive sliding mode control. - In: CDC 22, (2022), S. 4930-4936

In this paper, discrete-time versions of the first-order indirect adaptive sliding mode control (SMC) algorithm are developed and analyzed. In particular, a scalar linear system with parametric uncertainty linear in the state and with bounded input disturbance is considered. The discretization of continuous-time first-order indirect adaptive SMC algorithm may not preserve continuous-time properties like asymptotic stability of the origin. In order to ensure boundedness, knowledge about where the actual parameter may be located is used in this work. Then, for each proposed discretization scheme, conditions on the sampling time are derived that guarantee convergence into a bounded set. The theoretical results are illustrated with simulation examples and the proposed discretization schemes are compared with regard to the condition on sampling time and precision.



https://doi.org/10.1109/CDC51059.2022.9993161
Teutsch, Philipp; Mäder, Patrick
Flipped classroom: effective teaching for time series forecasting. - New York, NY : TMLR. - 1 Online-Ressource (Seite 1-36)Sonderdruck aus: Transactions on Machine Learning Research (TMLR). - New York, NY : TMLR, 10/2022

Sequence-to-sequence models based on LSTM and GRU are a most popular choice for forecasting time series data reaching state-of-the-art performance. Training such models can be delicate though. The two most common training strategies within this context are teacher forcing (TF) and free running (FR). TF can be used to help the model to converge faster but may provoke an exposure bias issue due to a discrepancy between training and inference phase. FR helps to avoid this but does not necessarily lead to better results, since it tends to make the training slow and unstable instead. Scheduled sampling was the first approach tackling these issues by picking the best from both worlds and combining it into a curriculum learning (CL) strategy. Although scheduled sampling seems to be a convincing alternative to FR and TF, we found that, even if parametrized carefully, scheduled sampling may lead to premature termination of the training when applied for time series forecasting. To mitigate the problems of the above approaches we formalize CL strategies along the training as well as the training iteration scale. We propose several new curricula, and systematically evaluate their performance in two experimental sets. For our experiments, we utilize six datasets generated from prominent chaotic systems. We found that the newly proposed increasing training scale curricula with a probabilistic iteration scale curriculum consistently outperforms previous training strategies yielding an NRMSE improvement of up to 81% over FR or TF training. For some datasets we additionally observe a reduced number of training iterations. We observed that all models trained with the new curricula yield higher prediction stability allowing for longer prediction horizons.



https://doi.org/10.22032/dbt.55258
Weidner, Andreas;
Entwicklung und Charakterisierung biokompatibler Kern-Schale-Hybridmaterialien anhand der gesteuerten Erzeugung einer Biomolekülcorona auf magnetischen Nanopartikeln. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2022. - 1 Online-Ressource (xv, 209, S95 Seiten)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2022

Im Rahmen dieser Arbeit wurden Protokolle zur wiederholbaren Herstellung von Dispersionen aus biokompatiblen, gezielt mit einer Biomolekülcorona umgebenen magnetischen Hybrid-Partikeln entwickelt, die sich sowohl in dest. Wasser als auch biologischem Medium wie fetalem Kälberserum (FCS) stabil verhalten und praktisch nutzbare Eigenschaften wie eine Konzentration von β ≥ 1,0 mg/ml und eine enge Partikelgrößenverteilung (Polydispersitätsindex PDI ≤ 0,100) aufweisen. Für die Experimente wurde die wiederholbare Herstellung von vergleichbaren Partikelsystemen aus superferrimagnetischen Eisenoxid-Multikern-Partikeln mit einer Ankerhüllschicht aus Dextranen mit unterschiedlichen Funktionalisierungen, aber gleichem Rückgrat etabliert (Carboxymethyldextran (CMD) - negativ und Diethylaminoethyldextran (DEAE) - positiv), um Abhängigkeiten von der Oberflächenladung nachvollziehen zu können. Zusätzlich wurden Stärke-Kern-Hülle-Partikelchargen als Vertreter einer überwiegend sterisch stabilisierenden Hülle genutzt. Protokolle zur wiederholbaren Überführung der Kern-Hülle-Partikelchargen in Hybrid-Partikelchargen mit „harter“ Biomolekülcorona durch kontrollierte Inkubation in FCS, eine angepasste Waschprozedur sowie eine sich anschließende Fraktionierung mittels Zentrifugation, Überstandsnahme und Probenselektion wurden entwickelt und angewandt. Einschätzungen zu Verfahrensschritten sowie Ausbeuten wurden gegeben. Die hergestellten Kern-Hülle- und Hybrid-Partikelchargen wurden hinsichtlich ihrer Eigenschaften wie Konzentration, Partikelgrößenverteilung und Zeta-Potential charakterisiert und untereinander verglichen. Neben Standardmethoden wie dynamischer Lichtstreuung (DLS), elektrophoretischer Lichtstreuung (ELS) und Thermogravimetrieanalyse (TGA) kamen magnetische Messverfahren wie AC-Suszeptibilität (ACS) und Vibrationsmagnetometrie (VSM) zum Einsatz. Für mindestens eine Hybrid-Partikelcharge jeder Ankerhüllschicht konnten die Zieleigenschaften (β ≥ 1,0 mg/ml, PDI ≤ 0,100) eingehalten werden. Mithilfe der Kombination von TGA, VSM, DLS und ACS war es mit spezifischen Modellen (z. B. Multikern-Eindomänenmodell (MultiCore-SingleDomain-Model – MCSDM)) möglich für die meisten Partikelsysteme quantitative Abschätzungen zu den Schichtdicken der Ankerhüllschicht und der Biomolekülcorona, teilweise mit Unterscheidung zwischen „hartem“ und „weichem“ Anteil, vorzunehmen. Die entstandenen Biomolekülcoronen wurden mittels Gelelektrophorese (SDS-PAGE) mit anschließender Silberfärbung weiterhin auf ihre Proteinzusammensetzung untersucht. Ein Zusammenhang zwischen dem Betrag des Zeta-Potentials der Ankerhüllschicht und der entstehenden Schichtdicke der Biomolekülcorona, insbesondere durch die Anlagerung von Proteinen der kleinsten Molekulargrößenklasse (Mw < 30 kDa), wurde gefunden. Über UV-VIS-Spektrometrie und visuelle Beobachtung sowie ACS und DLS konnte die kolloidale Stabilität aller untersuchten Partikelchargen für mind. 1 d bei Verdünnung 1 zu 10 (v/v) in destilliertem Wasser nachgewiesen werden. Für die (Re-)Inkubation 1 zu 10 (v/v) in FCS zeigten sich teilweise starke Instabilitäten. Mittels ACS konnte eine quantitative Abschätzung der Menge sich kolloidal instabil verhaltender Partikel vorgenommen werden. Die DEAE-Hybrid-Partikel blieben als einziges Partikelsystem für mind. 7 d kolloidal stabil in destilliertem Wasser und FCS. Erste Experimente zu biologischen Wechselwirkungen zeigten in vitro mittels Celltiter Glo®-Test an BeWo-Zellen mit Testkonzentrationen bis zu 100 μg/cm^2 (entspricht β = 0,378 mg/ml) für die meisten Partikelchargen mäßige, schwache oder gar keine Toxizität. Die Unterschiede in der Toxizität konnten in allen Fällen mit einem Größeneffekt durch Agglomeration und Clusterbildung aufgrund der Interaktion mit Biomolekülen interpretiert werden. In vivo-Experimente mittels schalenlosem ex ovo Hühnerei-Modells (HET-CAV) mit Konzentrationen bis zu β = 1 mg/ml zeigten für alle hergestellten Partikelsysteme eine gute Biokompatibilität. Für die DEAE-Hybrid-Partikel wurden exemplarisch Experimente zur Haltbarmachung durch Gefrieren, Tiefgefrieren und Gefriertrocknung mit unterschiedlichen Additiven sowie zur Sterilisation durch Autoklavieren, Sterilfiltrieren und UV-Sterilisation durchgeführt. Die besten Resultate zeigten für Lagerzeiten bis zu 6 Wochen Gefriertrocknung mit Polyethylenglycol (PEG) als Additiv und zur Haltbarmachung Sterilisation mit UV-C-Licht.



https://doi.org/10.22032/dbt.55205
Stephan, Benedict; Aganian, Dustin; Hinneburg, Lars; Eisenbach, Markus; Müller, Steffen; Groß, Horst-Michael
On the importance of label encoding and uncertainty estimation for robotic grasp detection. - In: IROS 2022 Kyōoto - IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, (2022), S. 4781-4788

Automated grasping of arbitrary objects is an essential skill for many applications such as smart manufacturing and human robot interaction. This makes grasp detection a vital skill for automated robotic systems. Recent work in model-free grasp detection uses point cloud data as input and typically outperforms the earlier work on RGB(D)-based methods. We show that RGB(D)-based methods are being underestimated due to suboptimal label encodings used for training. Using the evaluation pipeline of the GraspNet-1Billion dataset, we investigate different encodings and propose a novel encoding that significantly improves grasp detection on depth images. Additionally, we show shortcomings of the 2D rectangle grasps supplied by the GraspNet-1Billion dataset and propose a filtering scheme by which the ground truth labels can be improved significantly. Furthermore, we apply established methods for uncertainty estimation on our trained models since knowing when we can trust the model's decisions provides an advantage for real-world application. By doing so, we are the first to directly estimate uncertainties of detected grasps. We also investigate the applicability of the estimated aleatoric and epistemic uncertainties based on their theoretical properties. Additionally, we demonstrate the correlation between estimated uncertainties and grasp quality, thus improving selection of high quality grasp detections. By all these modifications, our approach using only depth images can compete with point-cloud-based approaches for grasp detection despite the lower degree of freedom for grasp poses in 2D image space.



https://doi.org/10.1109/IROS47612.2022.9981866
Komosar, Milana; Fiedler, Patrique; Haueisen, Jens
Bad channel detection in EEG recordings. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 67 (2022), S. 576

https://doi.org/10.1515/bmt-2022-2001
Warsito, Indhika Fauzhan; Fiedler, Patrique; Komosar, Milana; Haueisen, Jens
Novel replaceable EEG electrode system. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 67 (2022), S. 575

https://doi.org/10.1515/bmt-2022-2001
Mejbar, Mohammed-Reda; Hauffe, Ralf; Thelen, Antonia; Fiedler, Patrique
Evaluation of Neonatal EEG-NIRS caps contact pressure using a force sensor matrix. - In: Biomedical engineering, ISSN 1862-278X, Bd. 67 (2022), S. 571

https://doi.org/10.1515/bmt-2022-2001