Christian Nickel

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Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS | IIS · Department of Locating and Communication Systems

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Poster
Full-text available
In assembly processes, there is a trend to equip hand-held tools with localization to improve quality assurance. An analysis of localization systems for specific use cases is presented with focus on accuracy, availability and effort. For tightening processes with hand-held tools it is demonstrated how context detection, e.g. motion, motor and tight...
Conference Paper
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Requirements for efficiency in manufacturing processes are steadily increasing in global competition. Through digi-talization and data analytics, not only efficiency but also flexibility and quality are to be increased. In spite of everything, even in highly automated production plants, such as in the automotive industry, numerous work steps are ca...
Patent
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The invention relates to a system for determination the position of a mobile user device (10). The system comprises a state determination device (120), comprising a transmitting unit (122) and a state determination unit (124), and the mobile user device (110), comprising a receiving unit (112) and a processor unit (114). The mobile user device (110...
Conference Paper
Wi-Fi RSS Fingerprint based navigation has enjoyed increasing popularity as a solution for indoor navigation in the last decade. Recently, methods for interpolation of Wi-Fi databases have become the focus of research. This paper shows how common models for Wi-Fi signal propagation can be included into the interpolation method by using universal Kr...
Conference Paper
A tracking algorithm for position and azimuth estimation based on Wi-Fi fingerprinting with directional antennas is analyzed and evaluated. A particle filter is used for fusing received signal strength of Wi-Fi with sensor readings of an inertial measurement unit, which is combined with pedestrian dead reckoning. Two setups for different applicatio...
Conference Paper
This paper demonstrates a novel approach for motion classification and analysis using pressure sensors worn by a person. The pressure signal is analysed to search for features corresponding to the motion states, and matched against typical human walking pattern. A prototype system is developed which provides motion classification results in real-ti...

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Zur Vernetzung von Forschung und Wirtschaft hat das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS in Kooperation mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Ludwig-Maximilians-Universität München unter weiterer Beteiligung der Fraunhofer-Institute IKS und IISB eine einzigartige Forschungsinfrastruktur in Bayern geschaffen: das ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications. Es verbindet als Kooperationsplattform für Wissenschaft und Wirtschaft auf innovative Art KI-Forschung mit KI-Anwendungen. Das Besondere am ADA Lovelace Center ist tatsächlich die enge Verbindung aus Forschung und industrieller Anwendung: Mit der Art und Weise, wie wir unsere Kompetenzen, Methoden und Verfahren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz in den Fragestellungen der Praxis einsetzen und an ihnen weiterentwickeln, wie wir an Projekte herangehen und wie wir mit unseren Partnern aus Industrie und Wissenschaft zusammenarbeiten, wollen wir den Zugang der Unternehmen zu umfassender KI-Expertise erleichtern und so schnell konkreten Nutzen für sie herstellen; und zwar über die Grenze des derzeit Machbaren hinaus. So wollen wir Unternehmen vom enormen Potenzial von KI überzeugen und KI in die industrielle Anwendung bringen: Das ADA Lovelace Center versteht sich als Multiplikator, um KI-Kompetenz in einem Unternehmen aufzubauen oder die vorhandene KI-Kompetenz zu stärken bzw. weiterzuentwickeln. Das wissenschaftliche Methodenspektrum, das wir im ADA Lovelace Center dafür einsetzen, ist sehr breit und die Auswahl der richtigen Methode abhängig vom Anwendungsfall. Immer aber geht es bei uns um Datenanalyse: von der klassischen Zustandsbeschreibung über Vorhersagen von Ereignissen bis hin zu entscheidungsbasierten Methoden, die z.B. automatisiert eine bestimmte Handlung auslösen sollen. Dazu binden wir übrigens neben den genannten regionalen Playern auch viele andere nationale und internationale Wissenschaftspartner ein. An folgenden Kompetenzsäulen wird geforscht: • Automatisches Lernen • Sequenzbasiertes Lernen • Erfahrungsbasiertes Lernen • Few Labels Learning • Erklärbares Lernen • Mathematische Optimierung • Semantik • Few Data Learning Eine Beschreibung zu den oben genannten Kompetenzsäulen kann unter diesem Link https://www.scs.fraunhofer.de/de/referenzen/ada-center.html#381039553 gefunden werden.