In diesem Entwurf wurde das Sensordatenbankmodell auf der Grundlage umfangreicher Forschungen zur Sensortechnologie und eines Vergleichs verschiedener Klassifizierungsmethoden weitgehend fertiggestellt. Das ER-Modell, das auf den Merkmalen der Sensortechnologien und den Verbindungen zwischen den Merkmalen aufbaut, kann auf Sensordatenbanken für die meisten physikalischen Größen angewandt und mit der Erweiterung des Anwendungsspektrums angepasst und verfeinert werden.Das ER-Modell und das relationale Modell wurden erstellt, um die Grundlage für den nächsten Schritt bei der Programmierung von Sensordatenbanken zu schaffen.

Um einen elektrifizierten Rasentraktor optimal antreiben zu können, müssen die beiden hinteren Antriebsräder unabhängig voneinander geregelt werden. Der dafür notwendige Lenkwinkel soll mittels Hohlwellengeber an der Lenkstange erfasst und direkt an die VCU übergeben werden. Die Ziel der Arbeit ist es, ein Lenkwinkelauswertungssystem für einen elektrifizierten Rasentraktor zu entwickeln und die Ergebnisse an die Vehicle Control Unit (VCU) zu übermitteln, um genaue Lenkwinkelinformationen für die Steuerung und den Betrieb von Elektrofahrzeugen bereitzustellen.

Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Untersuchung und Verifizierung eines ToF-Sensors hinsichtlich seiner technischen Spezifikation. Es werden grundlegende Software- und Hardwarekomponenten des Systems vorgestellt und beschrieben.

Schönes Wetter kann Menschen sich glücklich fühlen, aber schlechtes Wetter wird viele Unannehmlichkeiten verursachen. Vielleicht ist das Wetter jetzt gut und der Himmel klar. Aber niemand kann garantieren, dass es nach einer Weile regnen oder sogar hageln wird. Vielleicht können die Leute die lokalen Wetterberichte im Internet über ihr Smartphone überprüfen. Die Wetterstation ist jedoch möglicherweise weit von Ihrem aktuellen Standort entfernt, sodass der Bericht nicht in Echtzeit angezeigt wird. Intelligente Wetterstationen können als Sensor für intelligente Häuser verwendet werden. Durch die Erfassung und Analyse der aktuellen Umgebung durch Intelligente Wetterstationen können andere Smart Möbel entsprechende Vorgänge ausführen. Wenn beispielsweise die Raumtemperatur sinkt und die Luftfeuchtigkeit sinkt, sammelt der Hauptregler Informationen und steuert dann den Kühler und den Luftbefeuchter, um sie einzuschalten. Dies kann den Komfort im Haus erheblich verbessern. Von daher soll man die Wetterbedingungen rechtzeitig kennen, um aktiv auf verschiedene Situationen reagieren zu können. Um die aktuellen Wetterbedingungen schneller und genauer zu erfassen, habe ich diese Wetterstation mit Hilfe des Arduino Board entworfen. Es kann Informationen sammeln, Daten verarbeiten und speichern im Vergleich zu früheren Methoden können intelligente Wetterstationen Klimadaten in Echtzeit genauer und wahrheitsgemäßer wiedergeben. Die Wetterstation sammelt Informationen durch fünf Sensoren (Temperatursensor, Feuchtigkeitssensor, Luftdrucksensor, Regensensor, Windgeschwindigkeitssensor) und sendet relevante Signale zur Datenverarbeitung an den Mikrocontroller. Nachdem das Signal verarbeitet wurde, werden die Wetterdaten auf LCD1602 angezeigt, damit die Benutzer die Informationen lesen können. Dies kann Menschen dabei helfen, verschiedene Methoden angemessen anzuwenden, um unterschiedlichen Umgebungen zu begegnen.

In dieser Arbeit wird ein Messgerät zur Bestimmung von emotionalen Erregungszuständen vorgestellt. Dieses soll eine Anwendung in der Untersuchung von Probanden in VR-Umgebungen finden. Hierdurch stellen sich Anforderungen, die von klassischen Messgeräten nur begrenzt erfüllt werden. Die somit erfassten Vitaldaten benötigen eine Verarbeitung, bevor aus ihnen Rückschlüsse gezogen werden können. Hierfür werden drei verschiedene Algorithmen verwendet. Die so gewonnen Ergebnisse werden untereinander und mit professionell gewonnen Daten verglichen.