FAST
Intelligente Assistenzsysteme und -technologien

Hochschule Niederrhein. Dein Weg.

Kompetenzzentrum FAST & Labor für Ambient Intelligence

Forschung für intelligente Assistenzsysteme und -technologien

Das interdisziplinär aufgestellte Kompetenzzentrum Forschung für intelligente Assistenzsysteme und –technologien (FAST) der Hochschule Niederrhein erforscht Einsatz und Nutzen rechnergestützter Assistenzsysteme in betrieblichen Anwendungen wie der Logistik, im Bereich Gesundheit und Home Care, Katastrophen-Management sowie allgemeiner Mobilität innerhalb der Gesellschaft. Dazu werden marktverfügbare und neue Technologien zielführend kombiniert sowie die Leistungsfähigkeit  der Mensch-Maschine-Interaktion durch Nutzung von Wearables und deren designtechnische Einbettung erhöht. Technologiefelder sind die Erkennung des Nutzerkontextes aus Sensor- bzw. Wearable-Daten teilweise mit textiler Implementierung, Assistenz durch Virtual/ Augmented Reality (VR/AR) und die Entwicklung von Komponenten zur intelligenten Datenbereitstellung und –vorhaltung. Ergänzend beschäftigt sich FAST mit der Entwicklung geeigneter Akzeptanz- und Geschäftsmodelle, die über Technikfragen hinausweisen und strebt den Ausbau und Transfer von Know-how im Bereich assistiver Wearable-Technologien an.

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Laufende Projekte

BMBF Projekt 5GARderobe – Wettbewerb 5G NRW

Förderung
Gefördert vom Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes NRW und Forschungszentrum Jülich

 

Laufzeit: 01.01.2022 – 31.12.2023 – 24 Monate

Volumen FAST: 0,75 Stelle TVL13, 117 tsd Euro Fördersumme

Projektleitung FAST: Prof. Dr. Edwin Naroska – Kompetenzzentrum FAST und AMI Labor des FB03

Projektpartner:

  • Colours&Sons GmbH, Mönchengladbach
  • active value GmbH, Düsseldorf
  • Vodafone GmbH, Düsseldorf
  • Fashion ID GmbH, Düsseldorf
  • Hochschule Niederrhein, Fachbereich Textil (Lead Prof. Dr. Quattelbaum)


Das Projekt will den stationären Einzelhandel unterstützen und die Umweltbelastung durch eine hohe Anzahl an Retouren im Online- und Versandhandel reduzieren. 5G soll es Kundinnen und Kunden ermöglichen, Bekleidung mithilfe von Augmented Reality unter realistischen Bedingungen virtuell anzuprobieren. 

Denn 5G ist der technologische Befähiger für die Übertragung und Darstellung von rechenintensiven AR-Inhalten auf mobilen Endgeräten. Ein 5G-AR Technologieschritt wird weitreichende Auswirkungen darauf haben, wie Objekte/ Produkte zukünftig antizipiert und verkauft werden. Er ermöglicht in diesem Forschungsvorhaben, Kunden eine bekleidungsrealistische AR-Simulation von Bekleidung in Echtzeit zur Verfügung zu stellen und somit neue Marktchancen zu generieren. Der Schutz der persönlichen Daten ist dabei zu berücksichtigen und technisch umzusetzen.

Zentrale Aufgabe des AMI Labors in dem Projekt ist die Entwicklung eines „Privacy-Konzepts“, welches in enger Zusammenarbeit mit den Partnern ausgearbeitet und implementiert wird. Um die AR-Anwendungen zu realisieren, muss eine komplexe und verteilte Datenverarbeitung aufgebaut werden. Für diese IT-Infrastruktur und die darauf laufenden Dienste werden passende Sicherheitskonzepte geschaffen und implementiert. Die Sicherheitskonzepte sollen sicherstellen, dass keine schützenswerten Daten der Beteiligten bei der Verarbeitung der Daten offengelegt werden. Schützenswert sind dabei z.B. sowohl Daten/Bilder der Nutzenden genauso wie auch Informationen über die Bekleidung selbst. Die in anderen Arbeitspaketen entwickelten Konzepte, werden dazu hinsichtlich einer potentiellen Offenlegung privacy-relevanter Daten bewertet und Mechanismen zum Verhindern dieser Offenlegung implementiert. Ausgehend von Ansätzen, die die Herausgabe von sensiblen Daten vermeiden, sollen auch Ansätze wie Homomorphic Encryption, „Multi-Party-Computation“, Trusted Execution Environment, etc. bezüglich ihrer Eignung untersucht werden, um eine Verteilung der Rechenlast zu ermöglichen, aber trotzdem die Offenlegung sensibler Daten zu vermeiden. Die in den andern APs erstellten Konzepte und IT-Architekturen werden entsprechend angepasst und erweitert.

BMBF Projekt KIRaPol.5G – Wettbewerb 5G NRW

Förderung
Gefördert vom Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes NRW und Forschungszentrum Jülich

 

Künstliche Intelligenz für Radarsysteme zur Unterstützung von polizeilichen Überwachungen auf öffentlichen Plätzen und Bahnhöfen

Laufzeit: 01.01.2022 – 30.06.2024 – 30 Monate

Volumen FAST: 1,0 Stelle TVL13

Projektleitung FAST: Prof. Dr. Edwin Naroska – Kompetenzzentrum FAST und AMI Labor des FB03

Verbundpartner im Projekt

  • IMST GmbH, Konsortialführung, Projektkoordinierung
  • Telefonbau Arthur Schwabe GmbH & Co. KG
  • Polizei Mönchengladbach
  • m3connect GmbH
  • Hochschule Niederrhein, Fachbereich Elektrotechnik und Informatik
    (Lead Prof. Dr. Hans-Günter Hirsch - Institut iPattern)

Assoziierte Partner

  • Bundespolizei der Bundesrepublik Deutschland
  • Bayerisches Landeskriminalamt
     

Projektziel

Entwicklung und KI-gestützte Bewertung von sicherheitstechnischen Radar-Systemen im öffentlichen Raum nach hohen Datenschutzstandards ohne Erfassung personenindividueller Merkmale

 

Aufgaben der Hochschule Niederrhein im Projekt KiRaPol.5G

    • Entwicklung der Klassifikations-Konzepte für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf Radar- und Kameradaten
    • Verfahren zum Schutz der Privatsphäre der beobachteten Personen
    • Generierung von Trainingsdaten
    • Simulative und messtechnische Untersuchungen
    • Abschließende Verifizierungs- und Validierungstests
    • Optimierung des Gesamtsystems,
    • Aufbau des 5G-Campusnetzes
    • Begleitende Bewertung: Ethische, rechtliche und soziale Aspekte

 

Aufgaben FAST

    • Erstellung einer Gesamt-IT-Architektur
    • Entwicklung von Lösungen zum Schutz der Privatsphäre
    • Aufbau der Infrastruktur für Training und Objekt- sowie Aktions-Klassifikation und Tracking sowie für die Event-Klassifikation

BMBF Projekt "RuhrBots"

Entwicklung der Roboter-Interaktions-Funktionen unter Berücksichtigung der Privatsphäre der Nutzenden

Laufzeit: 01.10.2022 bis 30.09.2025 - 36 Monate

1,5 Stellen, Fördervolumen HSNR: 523.172 Euro

Projektleiter HSNR: Prof. Dr. Edwin Naroska – Kompetenzzentrum FAST

Projektpartner:

  • Hochschule Ruhr-West (Lead)
  • Fraunhofer Gesellschaft IMS
  • Hochschule für Polizei und öffentliche Verwaltung NRW
  • Evangelische Hochschule Nürnberg

Inhalt

Neben der Gestaltung eines Roboters und der Verhaltensweisen spielt vor allem der Faktor Mensch mit seinen Erwartungen und Befürchtungen eine große Rolle für den langfristigen Einsatz und die Akzeptanz von Assistenzrobotern. Wenn der Mensch, aufgrund von Ängsten, persönlichen Einstellungen und Erfahrungen, nicht zur Interaktion und Nutzung der Roboter bereit ist, können auch die funktionellsten und optimiertesten Roboter nicht ihr volles Potenzial entfalten. Dies liegt oft nicht an einem Mangel an Grundfunktionen oder einer schlechten Gestaltung, sondern daran, dass etablierte Einführungsprozesse unter Betrachtung der menschlichen Vielfalt im Gesamtsystem der Anwendung fehlen.

Um den Menschen in den Mittelpunkt des Vorgehens zu stellen, werden Reallabore in unterschiedlichen Kommunen im Ruhrgebiet, aber auch im Setting eines Showrooms etabliert, der gleichzeitig als Reallabor in einer besonders kontrollierten und gesicherten Umgebung dient. Um das methodische Vorgehen anzureichern und Teilaspekte kontrolliert erforschen und vortesten zu können, wird ein VR-Labor entwickelt. Das Teilvorhaben des Kompetenzzentrum FAST und AmI Labor enthält Arbeiten zum technischen Aufbau und zur methodischexperimentellen Anpassung der Labore und Showrooms. FAST konzeptioniert und steuert den Aufbau eines Showrooms, Reallabors und VR-Labors, um die entwickelten Lösungen zu zeigen, zu testen und den Einsatz zu evaluieren. Wichtiger Bestandteil neben der Zusammenstellung der geeigneten, an den Bedarfen der Nutzer ausgerichteten Hard- und Softwarekombinationen spielt die Berücksichtigung des Datenschutzes und der ELSI Anforderungen, um die Akzeptanz der Systeme bei den Nutzern sicher zu stellen. Die ausgewählten Roboter-Systeme werden erweitert, um die individuellen Bedarfe der Personen zu erfassen und darauf entsprechend reagieren zu können. Die Identifizierung der dafür benötigten Hard- und Software-Komponenten bzw. -Dienste sowie ein Abgleich mit verfügbaren (kommerziellen und freien) Komponenten gehören zum Vorhaben. In einem nächsten Schritt werden die Komponenten in Hinsicht auf ihren Einsatz im Projekt getestet und Bedarfe in Bezug auf notwendige Erweiterungen und Anpassungen identifiziert. Parallel werden Konzepte für die Auslagerung von KI-Funktionen in die Cloud ebenso unter Berücksichtigung von Datenschutz und Privatsphäre entwickelt. Im Anschluss werden die Erweiterungen und Anpassungen durchgeführt und die Konzepte zum Schutz der Daten und der Privatsphäre bei der Nutzung von Cloud-Diensten umgesetzt.

BMBF Projekt Quantum Technology FabLab

Förderung

Laufzeit: 01.12.2021 – 30.11.2024 – 36 Monate

Volumen FAST:  1 Vollzeitstelle TVL 13, 428 Tsd. Euro Fördersumme

Projektleitung HSNR: Prof. Dr. Gudrun Stockmanns – Kompetenzzentrum FAST

https://www.qufablab.de/de/

Projektpartner:

  • Hochschule Ruhr West (Lead)
  • Universität des Saarlandes
  • Fraunhofer IMS
  • wisnet innovation research institute


Das Quantum Technology Fablab bietet eine offene Bildungs- und Kollaborationsumgebungen für Unternehmen, Forscher:innen und den wissenschaftlichen Nachwuchs

Make, Learn & Share

Durch Co-Creation von Quantenexperimenten und analogen interaktiven Modellen, wird das gemeinsame Verständnis für Quantensensorik der 2. Generation und deren Potentiale für Anwendungen im Anlagen- und Maschinenbau gestärkt und die intrinsische Motivation der Beteiligten vergrößert, sich mit diesem Thema genauer zu befassen.

In dem Projekt hat das Kompetenzzentrum FAST und insbesondere das AMI-Labor des FB03 der HSNR unter Leitung von Edwin Naroska und Gudrun Stockmanns zwei zentrale Aufgaben/Rollen. Zum einen soll es eine online-Plattform aufbauen und betreiben, die Interessierenden Lernmaterialien und Informationen zur Verfügung stellt sowie als Kommunikations- und Kollaborations-Anlaufstelle dient. Dazu gilt es eine passende Software- und Dienste-Architektur für die Plattform zu entwerfen und umzusetzen. Diese Plattform wird dann von allen Partnern genutzt, um Lernmaterialien online zu verbreiten. Weiterhin wird sie aber auch als Kommunikations- und Werbeplattform genutzt, um weitergehende Informationen über Quantentechnologien und das Projekt zu verbreiten, Workshops anzukündigen usw.

FAST/AMI-Labor wird frei verfügbare OER-Lernmaterialien (OER = Open Educational Resources) sammeln, gegebenenfalls anpassen und über die Plattform verfügbar machen. Wo es sinnvoll ist, werden geeignete OER für einen Zugang/Interaktion in VR/AR angepasst. 

Schließlich hat das Projektteam die Aufgabe neue OER zu erzeugen und dabei insbesondere auch haptische Artefakte in Kombination mit VR- und AR-Anwendungen zu entwickeln, mit denen die zum Teil nicht intuitiven Effekte in der Quantenwelt visualisiert und erfahrbar gemacht werden können. Dabei soll erforscht werden, ob und wie solche Artefakte den Lernprozess in diesem Umfeld unterstützen können. Ziel ist somit nicht nur passende OER zu entwickeln, sondern auch zu untersuchen, inwieweit hier AR/AR kombiniert mit Artefakten nützlich sein können.

Zusammenfassend sind die Hauptverantwortlichkeiten des Kompetenzzentrum FAST/AMI-Labors:

AP3: Aufbau, Weiterentwicklung und Betrieb eines virtuellen Quantum Technology FabLabs als online Kollaborations- und Bildungsumgebung.

AP4: Entwicklung offener Lernmaterialien und didaktischer Makro- und Funktionsmodelle.

BMBF Projekt "RUBYDemenz"

Rubydemenz


„RUBYDemenz: Unterstützung der häuslichen Pflege von Menschen mit Demenz durch eine personalisierte Mensch- Roboter-Interaktion

Das Projekt wird gefördert vom BMBF im Rahmen des BMBF-Forschungsprogramms zur Mensch-Technik-Interaktion (MTI) „Technik zum Menschen bringen“ im Themenfeld „Gesundes Leben“.

Ziele und Vorgehen

Das Vorhaben zielt auf die Optimierung einer personalisierten Mensch-Roboter-Interaktion und erprobt dessen Wirksamkeit als Beitrag zur Förderung “guter Pflege” und speziell im Sinne einer zeitlich flexiblen, situationsangepassten, ergänzenden Unterstützung, Stabilisierung und Entlastung in der häuslichen Pflege von MmD und den pflegenden Angehörigen. RUBY umfasst als Gesamtintervention ein robotisches System, das an eine psycho-soziale Begleitung der Nutzer*innen durch speziell geschulte Begleiter*innen gebunden ist. In der Kombination können individualisierte Funktionen Aktivitäten anstoßen, die Selbstwirksamkeit der MmD stärken und die Kommunikation und Teilhabe z. B. durch soziale Kontakte fördern. Die Begleiter*innen fördern zudem das Verständnis und eine gelingende Kommunikation sowohl für die MmD als auch für die pflegenden Angehörigen.

Innovationen und Perspektiven

Als neuartiges Strukturierungs-, Aktivierungs-, Feed- back- und Kommunikationssystem soll RUBY in häuslichen Pflegesituationen eingesetzt werden, um die Verweildauer in der eigenen Häuslichkeit länger zu ermöglichen. In die Entwicklung und Optimierung werden von Beginn an Betroffene maßgeblich einbezogen. Die Berücksichtigung ethischer und daten- schutzrechtlicher Aspekte bildet einen integralen Bestandteil des Projektes.

Aufgabe Kompetenzzentrum FAST

FAST wird in seinem Teilvorhaben „Puppentechnik“ als Hauptaufgabe die Entwicklung des Robotischen Systems Ruby durchführen. Ziel aus technischer/robotischer/informationsverarbeitender Perspektive ist die Umsetzung und Weiterentwicklung eines Systems “ELISA” (vgl. Projekt „OurPuppet“), welches den Ausgangspunkt der technischen Entwicklungen bildet.

Als Weiterentwicklungen werden die Verbesserung der Sprachverständlichkeit/Sprachausgabe, die Erweiterung der Ausdrucksstärke/non-verbale Kommunikation (Mimik, Kopf neigen), die Anbindung multimedialer Systeme (Telefon, TV), die Anbindung weiterer interner und externer Sensorik (z. B. Erfassung und Reaktion auf Berührung), die Verbesserung der Spracherkennung und Verbesserung der auditiven emotionalen Ansprechbarkeit, die Erweiterung der Emotionserkennung um Zustände wie “Lachen”, “Weinen” “Wimmern”, “Erregung” (sowohl positive als auch negative, Valenz), sowie die Leistungssteigerung der Emotionserkennung angestrebt. Letzteres soll durch die Erfassung einer kritischen Masse an Lerndaten, die während der geplanten Praxistests gesammelt werden, erreicht werden.

Durch die Reflexion der emotionalen Aspekte erhält die Puppe einen hohen Aufforderungscharakter, der eine Verbundenheit mit dieser impliziert bzw. das Gefühl des sozialen Eingebundenseins der MmD stärkt. Weiter wird durch die emotionalen Reflexionen der Puppe die Beziehung zum technischen System bzw. zur Puppe gefördert, was die Selbstwirksamkeit der MmD in der Interaktion mit der Puppe und ihr eigenes Kompetenzgefühl erhöht.

Speziell diese Ansätze werden zur deutlichen Leistungssteigerung der emotionalen Ansprechbarkeit von RUBY führen, die weit über vergleichbare Projekte hinausgeht, und welche weithin für anschließende wissenschaftliche und praxisbezogene Projekte, insbesondere mit Fokus auf M-T-I mit der Nutzergruppe MmD, von großer Bedeutung sein wird.

Grundlage für die Leistungssteigerung werden dem System weiterhin durch neue KI-Fähigkeiten des Roboters im Bereich Dateninterpretation, planen, handeln, lernen hinzugefügt: HAR wird basierend auf einer Kombination von Objekterkennung, Skeleton- Based HAR  und Hidden Markov Models umgesetzt (zur Erkennung der ausführenden Aktivität).

Der Schwerpunkt der Umsetzung von entsprechenden KI-Arbeiten liegt darauf, bereits existierende KI-Teilkomponenten für kleine Plattformen miteinander zu kombinieren, anzupassen und zu optimieren. Hierbei sind insbesondere die beschränkte Leistungsfähigkeit und Ressourcen des Rechensystems auf der Puppe, ihre geringen Energiereserven sowie die eingeschränkten Ressourcen des Home-Gateways zu berücksichtigen. Grundlage für die Umsetzung bilden frei verfügbare kamerabasierte Lösungen zur HAR-Erkennung, die entsprechend den Anforderungen angepasst und um Informationen aus der Wohnumgebung erweitert werden mit dem Ziel eine zuverlässige und energieeffiziente Aktivitätserkennung zu erzielen. Ergänzend werden Konzepte verfolgt, wie die Puppe durch „Nachfragen“ zweideutige Situationen auflösen kann, um die eigenen Erkennung zu verifizieren und zudem Informationen für die Adaption des Systems an den Nutzer zu gewinnen. Ziel ist es dabei das KI-System mit aus dem Betrieb gewonnenen Daten „nachzutrainieren“ und so an den Anwender anzupassen.

Vorgesehen für die Feldtests ist eine Einsatzdauer von 6-7 Monaten pro Familie. In der ersten Praxisphase werden ca. 15 Familien, in der zweiten Phase ca. 20 Familien einbezogen, sodass zusammen mit dem Pre-Test insgesamt ca. 35 Testungen durchgeführt werden können.

Projektlaufzeit

01.02.2020 bis 31.01.2023

 

Projektpartner

  • Anasoft Technology AG, Bochum  - Verbundkoordinator
  • Dt. Rotes Kreuz, Kreisverband Bochum e. V.
  • Matthies Spielprodukte GmbH & Co. KG, Hamburg
  • Hochschule Rhein-Waal, Kleve
  • FTK - Forschungsinstitut für Telekommunikation und Kooperation e. V., Dortmund
  • Technische Universität Berlin
  • Forschungsgesellschaft für Gerontologie e. V., Dortmund
  • Hochschule für Gesundheit, Bochum

 

www.rubydemenz.de

Arbeitsgruppe "AAL-Geschäftsmodelle"

Mitarbeit im Kernteam der Arbeitsgruppe "AAL-Geschäftsmodelle" DGBMT Fachausschuss GIAS
Zentraler Gegenstand der Arbeit des Fachausschusses ist die Frage nach den Erfolgsfaktoren zur Platzierung von AAL- / Intelligenten Assistenzsystemen im Markt.
Der FA beschäftigt sich diesbezüglich primär mit:
 

  • den Strukturen von Märkten mit wirtschaftlich erfolgreichen intelligenten Assistenzsystemen und deren Übertragbarkeit,
  • den Arten des Partnerings und des Agierens von Akteuren in Märkten mit sich verändernden Wertschöpfungsarchitekturen,
  • den aktuellen themenspezifischen Trends in den Branchen und
  • der Generierung von Informationen und Wissen zum Thema als Grundlage für eine erfolgreiche Marktentwicklung.
     

Der FA versteht sich als Netzwerkinitiator und Kommunikationsplattform zum inhaltlichen Austausch über Geschäftsmodell-Lösungen, sowie zur Interaktion und zum Aufbau von Geschäftskooperationen. Die Mitglieder des Fachausschusses setzen sich zusammen aus Vertretern der Wirtschaft und der Wissenschaft.

Abgeschlossene Projekte

EFRE- Projekt „KneTex“

Efre

Entwicklung einer textilintegrierten Sensorik zur feedback-gestützten Rehabilitation nach Operation des vorderen Kreuzbandes:

Das Vorhaben soll die Rezidiv- und Komplikationsrate von Patienten mit operativ versorgten, vorderen Kreuzbandriss signifikant verringern. Durch geeignete, textil-integrierte Sensorik und Aktorik, die vom Patienten in Form einer Kniebandage getragen wird, sollen dazu schädliche Bewegungen im Augenblick des Geschehens erkannt und über eine geeignete Aktorik signalisiert werden. Das zeitlich unmittelbare Feedback wird dem Patienten in die Lage versetzen, das unerwünschte Bewegungsverhalten zu erkennen und durch ein “gewünschtes” Verhalten zu ersetzen. Da die Bandage vom Patienten selbst angelegt werden kann, erfolgt die Unterstützung nicht nur im Laborumfeld sondern im Alltag. Dadurch wird der Heilungsprozess verbessert und auch das Risiko einer erneuten Schädigung des gesunden wie auch des betroffenen Knies reduziert. Für die Umsetzung dieses innovativen Ansatzes werden verschiedene Technologien aus dem Bereich der Textiltechnik, Sensorik und eingebetteter IT mit entsprechenden Analyseverfahren und Aktorik miteinander kombiniert. Besonders hervorzuheben ist dabei die direkte, zielgerichtete Beeinflussung des Bewegungsablaufes im Augenblick des Geschehens.

Aufgabe des FAST Kompetenzzentrum:

Das Kompetenzzentrum FAST und sein AMI Labor bildet im KneTex-Ansatz in enger Zusammenarbeit mit den anderen involvierten Fachbereichen/Instituten die Kombination von verschiedenen Sensoren sowie deren Energieversorgung ab. Zentrale Herausforderung bildet aber die Analyse der Daten um darin “ungesunde” Bewegungsabläufe in Echtzeit zu erkennen.

Dieses Projekt wird von der Europäischen Union und dem Land Nordrhein-Westfalen gefördert.

Projektpartner:

Institut für Experimentelle Psychophysiologie GmbH (IXP), Düsseldorf, Bache GmbH, Rheinberg, Ambulanz für Sporttraumatologie und Gesundheitsberatung, Deutsche Sporthochschule Köln, Novotergum AG, Essen

Projektlaufzeit: 01.01.2019 bis 31.03.2022

Projekt "Urban Life+"

In dem im November 2015 gestarteten Projekt „Urban Life+“, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung über fünf Jahre gefördert wird, ist die Zielsetzung des Kompetenzzentrums FAST, MTI-basierte Konzepte zur Unterstützung älterer Menschen bei ihrer Reise mit dem öffentlichen Nahverkehr zu entwerfen, sie in einem übergeordneten Safety-Konzept zu integrieren, ihre Wirksamkeit und Nützlichkeit besser zu verstehen und über ein Einsatzprojekt praktische Erfahrungen in der Stadt Mönchengladbach zu sammeln. 


Technologische Lösungen sind zwar derzeit im Entstehen und das Kompetenzzentrum FAST hat auch bereits intensive Erfahrungen beim Entwurf und der Realisierung von Hilfssystemen für Menschen mit Einschränkungen gemacht, allerdings existieren noch wesentliche Verbesserungspotentiale für solche Lösungen, insbesondere wenn städtebauliche Maßnahmen in solche Ansätze integriert werden können. Diese Integration in ein umfassendes MTI-Safety-Konzept ist die zentrale Herausforderung und gleichzeitig auch das Ziel der Aktivitäten der Hochschule.

Laufzeit 01.11.2015 – 31.10.2020

MKW.NRW Projekt „DigiCoach“

Digitaler Lerncoach -  Unterstützung im Studieneinstieg und Verlauf durch den Abbau sozio-ökonomischer und verhaltensbedingter Hürden für ein barrierefreieres Studium.

Ziele dieses Vorhabens sind die Integration und Begleitung aller Studierenden über eine habitus-sensible Gestaltung des Bildungsraumes der Hochschule zu Beginn und im Verlauf des Student-Life-Cycles. Außerdem zielt das Projekt darauf, insbesondere Planungskompetenzen auszubauen, eine niedrigschwellige Vernetzung auf Peerebene zu ermöglichen und den Studienverlauf gezielt zu steuern. Um diese Ziele schrittweise zu erreichen, werden Konzepte entwickelt, die auf dem Status Quo aktueller und etablierter Hochschulangebote sowie bestehender technischen Lösungen aufbauen. Dazu soll ein digitaler und mobiler Coach entwickelt werden, der an der Lebenswelt der Studierenden ansetzt. Studierende nutzen Smartphones oder andere mobile Endgeräte, um Termine zu planen, zu recherchieren, Informationen zu beschaffen, zu kommunizieren, sich zu vernetzen oder auf Lerninhalte zuzugreifen. Der digitale Coach soll diese Lern- und Organisationsgewohnheiten berücksichtigen und darüber hinaus orts- und zeitflexibel nutzbar und einsetzbar sein.

Das Kompetenzzentrum FAST entwickelt  in diesem Projekt die technischen Lösungen für einen digitalen und mobilen Coach.

Das Projekt wird gefördert durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen

Projektpartner: Hochschule Niederrhein: Fachbereich Elektrotechnik und Informatik

Laufzeit 01.07.2019 bis 31.12.2020

Projekt „FahrRad"

efre nrw

Ein sensorbasiertes Fahrrad-Assistenzsystem zur Erhöhung von Sicherheit und Komfort für mobile (ältere) Menschen.

Die Nutzung von Fahrrädern steigert die Mobilität und verbessert gleichzeitig die Gesundheit. Für Senioren/innen besonders attraktiv sind die modernen E-Bikes bzw. Pedelecs, was zu steigendem Absatz der E-Bikes führt als auch zur wachsenden Anzahl älterer Radfahrer im Straßenverkehr.


Ein sehr dichter Verkehr gepaart mit komplexen und unübersichtlichen Verkehrssituationen hat aber ein hohes Unfallrisiko für den Fahrradfahrer/-in zur Folge. Dieses Risiko wird dabei durch die nachlassenden kognitiven und körperlichen Fähigkeiten, unter denen Senioren/innen oft leiden, weiter erhöht. Möchte man also die guten Effekte des Fahrradfahrens auf Mobilität und Gesundheit der Senioren/innen behalten, ohne diese Vorteile durch ein gestiegenes Unfallrisiko zu erkaufen, werden daher Konzepte benötigt, die das Fahrradfahren insbesondere für ältere Fahrradfahrer/-innen sicherer machen. Solche Konzepte zu entwerfen, zu entwickeln und zu erproben, ist das Ziel des hier beschriebenen Projektes "FahrRad".


Eine zentrale Herausforderung ist hierbei insbesondere in komplexen Verkehrssituationen wichtige Informationen über die aktuelle Verkehrssituation kontextgerecht und zielgruppengerecht zu liefern. Dazu muss die aktuelle Verkehrssituation erfasst und mit Erfahrungswerten abgeglichen werden. Basierend auf diesen Ergebnissen werden konkrete Gefahrensituationen identifiziert aber auch potentiell gefährliche Bereich erkannt und an den Nutzer/-in weitergegeben. Gleichzeitig werden bei jeder Fahrt Informationen gesammelt und die Gefahrensituationen analysiert, um die daraus gewonnen Erkenntnisse anderen Fahrradfahrern zur Verfügung stellen zu können. Besonders wichtig ist bei dem Ansatz zudem die Schnittstelle zum Radfahrer: sie muss sicherstellen, dass die Hinweise schnell vom Nutzer/-in erfasst und verstanden werden, ohne ihn abzulenken.


Assistenzsysteme unter Nutzung verschiedenster Sensoren sind in Fahrzeugen bereits wichtige Bestandteile zur Erhöhung der Fahrtsicherheit und Komfort. Zur Erkennung der Umwelt, Warnung und Eingriff in das Fahr- und Bremsverhalten werden Radarsystem, LIDAR, Ultraschall und Kamerasysteme eingesetzt. Ein weiterer Bestandteil in Richtung "autonomes Fahren" wird die Kommunikation zwischen Fahrzeugen (Car-to-Car Communication) und mit der umgebenden Infrastruktur (Car-to-Infrastructure Communication) bei der zugewiesenen Frequenz von 5.9 GHz sein. Hiermit können z. B. sich an eine Kreuzung nähernde Fahrzeuge gegenseitig warnen und gefährliche Situation vermeiden.


Weitere wichtige Aufgabe ist die Übermittlung der Verkehrslage an den Nutzer/-in. Ziel ist es deshalb neben binären Informationen auch detailliertere und differenzierte Sinneseindrücke zu erzeugen, die trotzdem einfach und intuitiv vom Fahrer rezipiert werden können. Als ein weiterer Ansatz soll auch mit am Fahrrad montierten Signalgebern experimentiert werden, die im Falle einer Gefahr aktiviert werden, um den herannahenden bzw. kreuzenden Verkehr zu warnen.Die Integration von Radar-Sensoren in ein Fahrrad-Assistenzsystem stellt eine wesentliche Herausforderung an die Größe, den Energieverbrauch und Erkennung von Gefahrensituationen und Hindernissen bei jeder Wetter- und Lichtsituation dar.Für den Projekterfolg ist insbesondere die geschickte Kombination von Sensorik und den dazu gehörenden Algorithmen von Bedeutung, um bei niedrigen Kosten und Energieaufnahme eine ausreichend Detektionsleistung zu erzielen.


Ein weiterer zentraler innovativer Ansatz von FahrRad ist die Kombination der sensorischen Informationen mit Daten, die aus der Analyse von Unfallstatistiken und den Erfahrungen anderer Verkehrsteilnehmer gewonnen wurden. Jeder Nutzer von FahrRad nutzt somit Erfahrungswerte andere Teilnehmer und liefert gleichzeitig Daten, die vom FahrRad-System mit statistischen Unfallzahlen zu einem "Gefährdungsatlas" kombiniert werden. Dieser Gefährdungsatlas dient dabei nicht nur dazu den Nutzer vor potentiellen Gefahrenquellen (wie z.B. "Achtung: gefährliche Kreuzung") zu warnen, sondern kann ebenso genutzt werden, um die Fahrtroute entsprechend zu optimieren - also z.B. Routen zu bevorzugen, die gefährliche Stellen vermeiden. Gleichzeitig können die gewonnenen Daten von Verkehrsplanern genutzt werden, um potentielle Gefahrenpunkte im Verkehrsnetz zu identifizieren. 

Laufzeit 01.05.2017 – 30.04.2020

BMBF Projekt „ARSuL"

Projekt Arsul

Projektwebsite: http://projekt-arsul.de/


„ARSuL" entwickelt Augmented Reality basierten Support für das Lernen im Sanitär-Heizung-Klima-Handwerk

Das Aufgabenfeld im Handwerk wird immer komplexer und techniklastiger, was die Mitarbeiter/-innen zunehmend vor große Probleme stellt. Der immer kürzere technische Innovations- und Produktzyklus erfordert eigentlich eine kontinuierliche Weiterbildung und Flexibilität, die nicht alle Mitarbeiter /-innen gleichermaßen gut erbringen können. Der Nachwuchsmangel macht es zudem in einigen Branchen schon jetzt notwendig, auch weniger qualifizierte Personen in solche technisch ausgerichtete Arbeitsabläufe zu integrieren. Ohne entsprechend aufwändige Qualifizierungen und Anleitungen können diese den Arbeitsanforderungen aber nicht entsprechen.


Im vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekt „ARSuL" wird das Kompetenzzentrum FAST der Hochschule Niederrhein unter der Leitung von Professor Dr. Edwin Naroska einen wesentlichen Beitrag zur Qualifizierung von Handwerkern leisten und zudem die Einbindung von insbesondere auch älteren Mitarbeitern in den Produktivbetrieb erleichtern. Dafür muss sich das System auch an weniger medienkompetente Nutzer wenden, was entsprechend hohe Anforderungen an die Konzepte zur Mensch-Technik-Interaktion (MTI) stellt. ARSuL realisiert seine Funktionen über ein sehr komplexes Zusammenwirken von Sensorik, MTI-Komponenten und einem Unterstützungs- und Lernsystem. Bereits bestehende technische Komponenten und schon existierende Bausteine werden kombiniert und zu einem Gesamtsystem integriert. Wichtige Aufgabe ist es, eine für den Anwender intuitive Interaktion mit dem System zu realisieren, die sich möglichst nahtlos in die Arbeitsabläufe der Handwerker einfügt.

Das Ziel des Lehr- und Lernansatzes ist eine bedarfsgerechte und relevante Qualifizierung und Unterstützung der Mitarbeiter/-innen mit Bezug zum konkreten Arbeitskontext. Das ARSuL-Lernsystem soll sowohl über den PC als auch über Smartphones, Tablets und Datenbrille genutzt werden. Die Lerninhalte werden für jeden Mitarbeiter unter Berücksichtigung seines persönlichen Kompetenzprofils, seines Arbeits- und Wissensstand und seiner konkreten Aufgaben zur Verfügung gestellt. Das System setzt dazu auf einem umfassenden Blended Learning-Verständnis auf. Grundlegendes Instrument zur Realisierung bzw. Koordination der resultierenden Lernprozesse ist dabei ein zu gestaltendes Lernmanagement System (LMS).
Das Projektkonsortium wird angeführt von der Vaillant Deutschland GmbH & Co. KG, Hersteller im Bereich der Heiz-, Lüftungs- und Klimatechnik, welcher auch regenerative Energien nutzt. Die Zentralstelle für Weiterbildung im Handwerk (ZWH) als bundesweit tätige Dienstleistungseinrichtung für alle handwerklichen Bildungsstätten ist weiterer Projektpartner. Forschungspartner sind neben der Hochschule Niederrhein die Hochschulen Ruhr-West sowie die Fachhochschule Südwestfalen.

Laufzeit 01.01.2017 – 31.05.2020

Projekt ARSuL Website

Projekt „LOGwear"

Ob Activity Tracker oder Smartwatches – immer mehr Menschen nutzen tragbare Anzeige- und Sensorsysteme, genannt Wearables, um Daten angezeigt zu bekommen, Prozesse aufzuzeichnen und Daten zu sammeln und zu nutzen. Die Systeme sind auch für Unternehmen interessant, um Prozesse zu optimieren. Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) ist es aber nicht leicht, Prozesse zu erkennen, bei denen der Einsatz von Wearables sinnvoll ist.

Das Team des INTERREG-Projektes „LOGwear" berät Unternehmen hinsichtlich der Einsatzmöglichkeiten von Wearables. Die Projektpartner, unter denen sich auch das Institut GEMIT und das Kompetenzzentrum FAST der Hochschule Niederrhein befinden, bieten insbesondere KMU in der Region rhein-maas-nord die Chance, Prozesse analysieren zu lassen und so eine Empfehlung bezüglich des Einsatzes von Wearables zu erhalten. Dies bedeutet eine stärkere Digitalisierung von Unternehmensprozessen und ist ein wichtiger Baustein in Richtung Industrie 4.0.


Laufzeit 01.08.2016 bis 31.03.2018

Projekt "Mobile - mobil im Leben"

Im abgeschlossenen BMWI-geförderten Projekt „Mobile - mobil im Leben" wurden technische Hilfen für Menschen mit körperlichen oder geistigen Einschränkungen zur Nutzung des öffentlichen Nahverkehrs entwickelt.


Es wurden technische Lösungen auf Basis von Smartphones, Tablets, Smart Watches und eigene mobile Gadgets entwickelt. Die Bedienung des Systems sollte besonders einfach und intuitiv sein. Zudem musste die Navigation ohne Lesekenntnisse möglich sein. Schwerpunkte bei dem Projekt bildeten neben der Lokalisierung und individuell konfigurierbarer Navigation das Design geeigneter Nutzeroberflächen für kognitiv eingeschränkte Personen, sowie Unterstützung durch die Avatartechnologie und Augmented Reality. Technische Lösungen zur Navigation und Ortung von Personen, Identifikation von Fahrzeugen und Haltestellen, Schnittstellen zur Einbindung von Echtzeitinformationen sowie die Entwicklung der gesamten Systemarchitektur waren Forschungsgegenstand. Dazu wurden Technologien wie GPS, WLAN, RFID und NFC und optische Identifikationsverfahren mit Eigenentwicklungen in die Arbeiten einbezogen.


Laufzeit 01.04.2013 bis 30.09.2016

Projekt "E-Health@Home"

Das Projekt E-Health@Home identifizierte, bewertete, gestaltete und implementierte telemedizinische Services für ältere Menschen auf Basis innovativer Geschäftsmodelle. Das Projekt war als Beitrag zur Lösung grundlegender Probleme unserer alternden Gesellschaft angelegt. Das Projekt entwickelte Alternativen für Menschen, die bislang aufgrund gesundheitlicher Beeinträchtigungen in Pflegeeinrichtungen untergebracht wurden. Gefördert wurde das Projekt vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Förderschwerpunkt „Technologie und Dienstleistungen im demografischen Wandel", Projektträger: Arbeitsgestaltung und Dienstleistungen im DLR

Laufzeit: 09/2008 bis 08/2011
 

Studie: Senioren und AAL-Technologien

Empirische Studie: Senioren stehen neuen AAL-Technologien offen gegenüber


Zu dieser Erkenntnis kam eine Gruppe von Masterstudierenden im Studiengang Business Management durch eine empirische Studie unter FAUST-Studierenden der Hochschule Niederrhein. Aber der Reihe nach: zunächst wurden die Masterstudierenden im  vergangenen WS 2010/2011 mit dem Projekt, durch den betreuenden Dozenten Prof. Dr. Stegemerten sowie den wissenschaftlichen Mitarbeitern Nina Martens und Alexander Rachmann im Schwerpunktmodul „Organisation/ Informationsmanagement“ des Studiengangs Master of Business Management, vertraut gemacht. Ziel war es, gestützt durch eine statistische Erhebung, die Anforderungen der Fokusgruppe für AAL-Produkte zu ermitteln. In dem strukturierten Fragebogen wurden die Bedürfnisse der Zielgruppe für AAL-Technik und der Status quo sowie die Bereitschaft zur Nutzung assistiver Technologien abgefragt. Von den ca. 800 angeschriebenen Senioren füllten 209 (26%) den Fragebogen aus und sendeten ihn zurück.

Anforderungserhebung

Anforderungserhebung und –analyse im Kooperationsprojekt der Sozial-Holding der Stadt Mönchengladbach GmbH mit dem Kompetenzzentrum FAST der Hochschule Niederrhein


Die Sozial-Holding der Stadt Mönchengladbach und das Kompetenzzentrum FAST der Hochschule Niederrhein erheben und analysieren zusammen die Anforderungen an Assistenzsysteme in der Betreuung von älteren Personen. Ziel dieses Projekts ist es, technische Moglichkeiten für die gerechte Unterstützung der Bewohner zu entwickeln und ein, an den konkreten Bedürfnissen der Bewohner angepassten AAL-System vorzuschlagen.

BMBF Projekt „Our Puppet“

Das Ziel des Projektes  ist die Unterstützung informell Pflegender durch den Einsatz einer innovativen Mensch-Technik-Interaktion mit dem Einsatz von Handpuppen. Informell Pflegende werden entlastet, Unsicherheit insbesondere bei Nichtanwesenheit wird durch den Einsatz von „OurPuppet“ überwunden. Auch wird die Kommunikation von informell Pflegenden mit dem Pflegebedürftigen unterstützt und eine Kontinuität in der Kommunikation ermöglicht. Durch ein derart gestärktes Gefühl, die kontinuierliche Kommunikation mit dem Pflegebedürftigen und den Abbau von Angstzuständen wird die stetig gefühlte Unsicherheit der informell Pflegenden gemindert. So wirkt "OurPuppet" deutlich entlastend und die Lebensqualität aller Involvierten steigt entschieden. Das Gefühl der Isolation aufgrund stetiger Ortsgebundenheit wird überwunden.


FAST ist für die Entwicklung der technischen Komponenten der Puppe verantwortlich. Dazu zählt die Auswahl der Sensoren und Aktoren sowie ihre Integration zu einem Gesamtsystem. Weiterhin ist die HN für den Entwurf der Animationsmotorik zuständig. Weitere Aufgabe sind die Unterstützung der Tests und der Evaluation sowie die Dissemination der Ergebnisse und deren wissenschaftliche Auswertung und Verwertung. Über die Einbindung von Experten des KompetenzzentrumS FAST und externer Institute und Personen werden sozio-emotionale Aspekte und medizinische Expertise sowie die Expertise im Umgang mit Puppen als emotionaler Zugang zu Patienten für die Umsetzung des partizipativen Ansatzes des Projektes eingebunden.

Laufzeit 01.05.2016 – 30.04.2019

BMBF Projekt „TraM“

Traumata minderjähriger Geflüchteter verstehen & unterstützen:
Entwicklung eines niedrigschwelligen Screening- & Unterstützungsportals als Grundlage eines umfassenden psychosozialen Diagnostikmodells (TraM).

 

 

Viele Menschen aus bedrohten Regionen suchen Zuflucht in Deutschland. Insbesondere minderjährige (unbegleitete) Geflüchtete (MG) stellen eine vulnerable Gruppe dar. Viele von ihnen haben kritische Lebensereignisse erfahren.

Als Unterstützungsform für MG plant das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt die Entwicklung eines niedrigschwelligen und

dennoch tragfähigen dreistufigen Screening-, Unterstützungs- und Diagnostikkonzepts.

 

 

Die erste Stufe beinhaltet eine Sensibilisierung von MG (mit adressatInnenengerechten interaktiven

Inhalten) sowie ein begleitendes Screening von psychischen Auffälligkeiten. Die (Früh-)Identifizierung erfolgt mittels Affective Computing Verfahren der KI, die auf Endgerät-gestützter Audio-Videoanalyse basieren. Dieser Schritt soll einen datenschutzrechtlich und ethisch geprüften, niedrigschwelligen Einstieg in Hilfsangebote sicherstellen (Screening).

Die zweite Stufe eröffnet den MG eine Kontaktaufnahme im Peerbereich, die innerhalb einer Online-

Plattform videochat-basiert beratende Unterstützungsleistungen anbietet. Das Zusammenführen von MG und geeigneten Peers, der anschließende Erfahrungs- und Informationsaustausch zwischen den AkteurInnen sowie die Darbietung von psychosozialen Hilfestellungen bilden eine zentrale Säule dieses Unterstützungsportals (Unterstützung). Über das Portal wird eine bedarfsgerechte Weiterleitung in das psychosoziale Versorgungssystem initiiert.

In der dritten Stufe soll auf Basis bereits in anderen Arbeitsfeldern bewährter biopsychosozialer Diagnostik-Modelle dafür ein zielgruppenorientiertes Best-Practice-Modell erarbeitet werden, welches das Zusammenspiel zwischen personalen, interpersonalen, institutionellen und kulturellen (Rommelspacher, 2010) Dimensionen auszuleuchten vermag. Entlang des Grundkonzepts des „Diagnostischen Fallverstehens“ (Heiner, 2013) soll das Modell gemeinsam mit den Betroffenen und PraktikerInnen vor Ort empirisch basiert entwickelt werden und im Anschluss daran einsatzfertig vorliegen.

 

Das Kompetenzzentrum FAST entwickelt in dem Projekt das Unterstützungsportal.

Das Projekt wird gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung.

Projektpartner:

"Alice-Salomon"-Hochschule für Sozialarbeit und  Sozialpädagogik (ASH) Berlin, Rheinische Fachhochschule Köln, Hochschule für Medien, Kommunikation und Wirtschaft (HMKW) Berlin

Laufzeit: 01.09.2019 bis 31.08.2022

Prof. Dr.-Ing. Christof Breckenfelder
Rechnergestützte Entwicklung und Simulation textiler Produkte
Prof. Dr.-Ing. habil. Edwin Naroska
Technische Informatik
Wirtschaftsinformatik, insbesondere Softwareentwicklung
Prof. Nicolas Beucker
Studiendekan Vorsitz Studienbeirat Public und Social Design
Prodekanin für Studienangelegenheiten Fachbereich Elektrotechnik und Informatik
Prof. Dr.-Ing. Benedikt Janßen
Technische Informatik
Martina Braun, Diplom-Kauffrau
Projektmitarbeiterin Kompetenzzentrum FAST