Interactive Skill Learning https://www.dlr.de/de/rm/ueber-uns/abteilungen/kognitive-robotik/interactive-skill-learning
Herausforderungen hierbei sind, das System transparent zu machen, ein konsistentes mentales Modell
Herausforderungen hierbei sind, das System transparent zu machen, ein konsistentes mentales Modell
Vom 19. bis 21. April 1999 wurde das Tele-Robotik- und Programmiersystem des DLR zur Steuerung des Roboterarms auf dem japanischen Satelliten ETS-VII eingesetzt
des Endeffektors (durchgezogene Linie), die mit einem idealen frei schwebenden Modell
Wir nutzen das Markov-Zufallsfeld-Modell (MRF) für die Berücksichtigung des natürlichen
Auf dieser Seite haben wir eine Auswahl sehens-, hörens- oder lesenswerter Presse-Veröffentlichungen über das Institut für Vernetzte Energiesysteme sowie Beiträge zu unseren Forschungsthemen zusammengestellt.
open-source-Veröffentlichung des am DLR entwickelten Simulationstools AMIRIS, das als agentenbasiertes Modell
Ergänzend zu den Erdbeobachtungssatelliten liefern bemannte und unbemannte Systeme wie Flugzeuge und Drohnen wertvolle Detaildaten aus geringer Flughöhe. Die luftgestützten Systeme ermöglichen Rettungskräften entscheidende Vorteile in der Planung und operativen Umsetzung einer schnellen effektiven Brandbekämpfung. Zwar können Satelliten über Kommandos vom Boden sehr gezielt über betroffene Regionen gebracht werden, sie erreichen bei Waldbränden und anderen Naturkatastrophen – jedenfalls in gut erreichbaren Gebieten in oder naher der Zivilisation – allerdings in der Regel nicht die Reaktionsgeschwindigkeit einer luftgestützten Aufklärung.
Grundlage dafür ist ein Deep-Learning-Modell, das die Ausbreitung von Waldbränden
Ergänzend zu den Erdbeobachtungssatelliten liefern bemannte und unbemannte Systeme wie Flugzeuge und Drohnen wertvolle Detaildaten aus geringer Flughöhe. Die luftgestützten Systeme ermöglichen Rettungskräften entscheidende Vorteile in der Planung und operativen Umsetzung einer schnellen effektiven Brandbekämpfung. Zwar können Satelliten über Kommandos vom Boden sehr gezielt über betroffene Regionen gebracht werden, sie erreichen bei Waldbränden und anderen Naturkatastrophen – jedenfalls in gut erreichbaren Gebieten in oder naher der Zivilisation – allerdings in der Regel nicht die Reaktionsgeschwindigkeit einer luftgestützten Aufklärung.
Grundlage dafür ist ein Deep-Learning-Modell, das die Ausbreitung von Waldbränden
Das DLR hat eine Methode entwickelt, wie Brandflächen während der Entstehung erfasst und in Nahe-Echtzeit überwacht werden können. Nun hat das Earth Observation Center des DLR (EOC) sein Verfahren an das New-Space-Unternehmen OroraTech aus München lizensiert. Die Firma ist auf das Monitoring von Waldbränden spezialisiert und wird das Verfahren in ihre kommerzielle „Wildfire-Solution-Platform“ integrieren.
(Mitte rechts), Direktor des Deutschen Fernerkundungsdatenzentrums des DLR, das Modell
Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0) DownloadDownload Integrated Core Avionics: UMF 3D-Modell
Am 20. Oktober 2018 ist um 3.45 Uhr mitteleuropäischer Sommerzeit die europäisch-japanische Planetenmission BepiColombo an Bord einer Ariane-5-Rakete vom Weltraumbahnhof Kourou in Französisch-Guyana ins Weltall gestartet.
Aus der Laufzeit von Millionen von Laserpulsen wird im Missionsverlauf ein 3D-Modell
Die passive Fernerkundung nutzt die in der Atmosphäre oder an der Oberfläche der Erde gestreute bzw. reflektierte Solarstrahlung oder die vom System Boden plus Atmosphäre emittierte thermische Strahlung.
Satellitenstrahldichten aus 1-d Strahlungstransportmodellen (libRadtran) oder aus dem 3-dimensionalen Modell