From the article: Abstract—By using agent technology, a versatile and modular monitoring system can be built. In this paper, such a multiagentbased monitoring system will be described. The system can be trained to detect several conditions in combination and react accordingly. Because of the distributed nature of the system, the concept can be used in many situations, especially when combinations of different sensor inputs are used. Another advantage of the approach presented in this paper is the fact that every monitoring system can be adapted to specific situations. As a case-study, a health monitoring system will be presented.
DOCUMENT
ADAS- Monitor Advanced Driver Assistent Systems (ADAS) worden gezien als een middel om de verkeersveiligheidsstreefdoelstellingen uit het Strategisch Plan Verkeersveiligheid 2030 en de Europese beleidsstukken te behalen. Naast de veelal technische uitdagingen en ontwikkelingen die ADAS momenteel doormaken, wordt in de breedte van de automotive sector benadrukt dat het gebruik en de bekendheid van ADAS bij automobilisten te wensen overlaat waardoor de potentie van ADAS voor de verkeersveiligheid niet optimaal wordt benut. De ADAS alliantie , een samenwerking van meer dan 60 bedrijven, overheden en kennisinstellingen, heeft als doel gesteld het (veilig)gebruik van ADAS met 20% te bevorderen. Echter, ontbreekt actuele informatie met betrekking tot de bekendheid van, het vertrouwen in en het daadwerkelijke gebruik door automobilisten. In dit onderzoek staat de periodieke monitoring van de gebruikersadaptatie centraal waarbij de bekendheid van, de acceptatie, het percentage daadwerkelijk gebruik van ADAS door automobilisten wordt gepresenteerd doormiddel van een (digitaal) dashboard. Een divers samengesteld consortium voert het onderzoek uit en maakt daarbij gebruik van een groter netwerk om de benodigde data te vergaren en voor disseminatie. Het onderzoek bestaat uit een werkpakket waarin de gebruikersadapatie doormiddel van vragenlijstonderzoek wordt vastgesteld en een werkpakket waarin iteratief het concept ontwerp leidt tot een prototype dashboard. Het resultaat van dit onderzoek is een werkend prototype van een ADAS-dashboard. Wanneer het prototype wordt vertaalt naar een definitief ontwerp, blijft het tot vijf jaar na presentatie geüpdatet met recente data. Het ADAS-dashboard bevat een visuele en digitale weergave van het onderzoek naar het gebruikersperspectief en wordt indien gewenst uitgebreid met andere relevante data. Wanneer het ADAS dashboard is gerealiseerd, kan het zowel voor beleidsmakers en bedrijven ingezet worden om keuzes te onderbouwen of om ontwikkelingen op te baseren als ook om communicatiestrategieën te ontwikkelen waarmee het gebruik wordt bevorderd.
Drones have been verified as the camera of 2024 due to the enormous exponential growth in terms of the relevant technologies and applications such as smart agriculture, transportation, inspection, logistics, surveillance and interaction. Therefore, the commercial solutions to deploy drones in different working places have become a crucial demand for companies. Warehouses are one of the most promising industrial domains to utilize drones to automate different operations such as inventory scanning, goods transportation to the delivery lines, area monitoring on demand and so on. On the other hands, deploying drones (or even mobile robots) in such challenging environment needs to enable accurate state estimation in terms of position and orientation to allow autonomous navigation. This is because GPS signals are not available in warehouses due to the obstruction by the closed-sky areas and the signal deflection by structures. Vision-based positioning systems are the most promising techniques to achieve reliable position estimation in indoor environments. This is because of using low-cost sensors (cameras), the utilization of dense environmental features and the possibilities to operate in indoor/outdoor areas. Therefore, this proposal aims to address a crucial question for industrial applications with our industrial partners to explore limitations and develop solutions towards robust state estimation of drones in challenging environments such as warehouses and greenhouses. The results of this project will be used as the baseline to develop other navigation technologies towards full autonomous deployment of drones such as mapping, localization, docking and maneuvering to safely deploy drones in GPS-denied areas.
In de schoonmaakbranche is de werkdruk hoog . Hierdoor worden gebouwen dagelijks niet goed genoeg schoongemaakt. Er heerst krapte op de arbeidsmarkt. Schoonmaakwerk is vooral handmatig werk en is ook zwaar werk. De schoonmaakbranche is dringend op zoek naar technologische oplossingen die het werk in de toekomst kunnen verlichten. Eén van die technologische oplossingen is de introductie van schoonmaakrobots , die op dit moment mondjesmaat op de markt worden gebracht. Schoonmaakorganisaties weten nog niet goed hoe deze robots efficiënt in te zetten, het vergt nog veel tijd om ze te kunnen gebruiken en schoonmaakmedewerkers zijn terughoudend om ermee te werken. Het project Assisted Cleaning Robots (ACR) richt zich op de volgende onderzoeksvraag: “hoe integreer je robottechnologie in het werkproces in de schoonmaakbranche, zodat een robot enerzijds zo optimaal mogelijk het werkproces ondersteunt, en anderzijds zo optimaal mogelijk met de mens samenwerkt.” Wat hierin optimaal is en hoe dit gemeten kan worden, is onderdeel van het onderzoek en is afhankelijk van de technologische mogelijkheden, de mensen die er mee werken, en de werkomgeving. In dit project werken Fontys Hogeschool Engineering, Fontys Hogeschool Techniek & Logistiek en de Haagse Hogeschool samen met schoonmaakorganisaties CSU en Hectas en andere bedrijven (toeleveranciers van schoonmaakrobots als ontwikkelaars), nationaal samenwerkingsverband Holland Robotics en brancheorganisatie Schoonmakend Nederland. Dit project kent een looptijd van twee jaar en gaat van start op 1 november 2021. In dit project worden nieuwe schoonmaakprocessen gedefinieerd en wordt op basis van deze processen technologie ontwikkeld (waar doorgaans eerst een nieuw product wordt ontwikkeld en daarna pas gekeken naar hoe dit product in te zetten). In dit project staat de mens die met de technologie in het proces moet gaan werken centraal. De technologie en het proces worden gevalideerd middels praktijktests met de betrokken schoonmaakorganisaties, op representatieve locaties. Hieruit worden lessen getrokken voor verbeteringen.
Lectorate, part of HAS green academy