Podcasts about wegpunkte

Bewerbung für ein Erstgespräch: https://bit.ly/3CFuTWC Alle fangen mal klein an! Heute geht Junus auf seinen Werdegang zum Softwareentwickler ein, erzählt dir davon, wie er mit dem Programmieren angefangen hat und zeigt dir einige Wegpunkte seiner Karriere auf. YouTube: https://www.youtube.com/c/Programmierenlernen Instagram: https://www.instagram.com/junus.ergin/

Judith Mole ist die „rasende“ Reporterin des Hike-and-Fly-Rennens X-Pyr. Vor welchen Herausforderungen steht sie dabei? +++ Nach den Redbull X-Alps sind die X-Pyr das international wohl bedeutendste Hike-and-Fly-Rennen der Gleitschirmszene. Eine Woche lang haben die Teilnehmer Zeit, um von der spanischen Atlantikküste über etliche Wegpunkte entlang der Pyrenäen ans Mittelmeer zu gelangen. Seit einigen Jahren mit dabei ist die Judith Mole – allerdings nicht als Athletin, sondern als offizielle Reporterin. Sie folgt den Teams, um immer wieder per Livestream über den aktuellen Rennverlauf zu berichten. Was sie dabei schon erlebt hat, und vor welchen Herausforderungen sie und die Teilnehmer vor dem am 23. Juni 2024 startenden X-Pyr-Rennen stehen, das erzählt Judith in dieser 136. Episode von Podz-Glidz. Darin geht es auch darum, wie sie überhaupt zu ihrem Job als rasende X-Pyr-Reporterin kam. Judith war selbst, anfangs als Drachen- und später Gleitschirmpilotin, eine erfolgreiche Wettkämpferin – bis ein heftiger Flugunfall derlei Ambitionen ausbremste. Wie sie sich wieder in die Luft zurückkämpfte, wie sie zudem mit einem Gleitschirm-Blog und Podcast in der Szene bekannt wurde und was sie heute antreibt, sind weitere Gesprächsthemen. +++ Wenn Du Podz-Glidz und den Blog Lu-Glidz fördern möchtest, so findest Du alle zugehörigen Infos unter: https://lu-glidz.blogspot.com/p/fordern.html +++ Musik: The Day I Close von The 126ers Youtube Audio Library https://www.youtube.com/watch?v=TT2u69AOc4s +++ Lu-Glidz Links: + Blog: https://lu-glidz.blogspot.com + Facebook: https://www.facebook.com/luglidz + Insta: https://www.instagram.com/luglidz/ + Whatsapp-Kanal: https://whatsapp.com/channel/0029VaBVs05CHDynzdlJlU34 + Youtube: https://youtube.com/@Lu-Glidz + Soundcloud: https://soundcloud.com/lu-glidz + Spotify: https://open.spotify.com/show/6ZNvk83xxGHHtfgFjiAHyJ + Apple-Podcast: https://itunes.apple.com/de/podcast/podz-glidz-der-lu-glidz-podcast/id1447518310?mt=2 + Linktree: https://linktr.ee/luglidz

Diesmal hat uns unser Miteinander an folgende Wegpunkte geführt: ▪️über die Illusion, etwas tun zu müssen, damit es besser wird, für die Heilung, für Veränderung, was mir gut tut ▪️vom inneren Antreiber und der großen Sehnsucht, nur meiner Natur zu folgen ▪️von der Anerkennung, genug "zu tun", wenn ich gerade scheinbar nichts tue ▪️über den großen Reichtum der inneren Welten ▪️über Leistungsdruck in der spirituellen Entwicklung und die Idee, etwas falsch zu machen, wenn ich krank bin oder "schlechte" Gefühle habe ▪️über die mir selbst innewohnende kosmische Intelligenz ▪️über Zuverlässigkeit und das Leben nach Impulsen ▪️über die unumstößliche Entscheidung bei mir zu bleiben ▪️von der Heilung/Veränderung, die geschieht, wenn einfach alles so sein darf

Steffi und Holger treffen sich nach einem kurzen Kennenlernen zur ersten Podcastaufnahme. In der Episode reden sie über ihre unterschiedlichen Vorstellungen zum Podcast, gehen gedanklich interessante Wegpunkte der verschiedenen Ortsteile der Gemeinde durch und tauschen ein paar biografische Daten aus. Es wird sehr spaßig und die verschiedenen Charaktere der beiden kommen zum Vorschein. Geht mit auf eine Reise durch Am Mellensee und freut Euch mit den beiden auf die kommenden Episoden.  Ein wahres "Making Of" von Quergelauscht - ohne dass dieser Name zum Zeitpunkt der Aufnahme schon in den Köpfen war.

Dank Navi, Maps und GPS ist es so leicht wie nie, den richtigen Weg zu finden. Doch verkümmert unser Orientierungssinn durch all die Technik? Maike testet ihre Orientierungsfähigkeit: Findet sie auch ohne Navi zum Ziel?

Auch, wenn man natürlich ein Jahr nicht vorausplanen kann, hilft es ungemein sich Jahresziele als ungefähre Wegpunkte im Ungewissen zu setzen. Sie helfen Fokus und Orientierung zu finden und das eigene Tun zu überprüfen.Hat es Euch gefallen? Habt Ihr Verbesserungsvorschläge, Fragen oder Themenwünsche? Kommt auf mich zu:Ihr könnt die Folge auf https://www.personal-agility-podcast.de/ kommentieren  und diskutieren.Twitter @p_a_pc Instagramm @p_a_pc Facebook

Björn Jensen studierte Informatik an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften in Hamburg und ist Diplom-Informatiker. Er begann im Jahr 2000 als Softwareentwickler in der IT-Branche zu arbeiten. Seitdem hat er viele Erfahrungen in verschiedenen Positionen innerhalb des Softwareentwicklungsprozesses gesammelt, wie z.B. Tester, Build Manager, Release Manager, Configuration Manager, Projektleiter und Entwicklungsleiter. Die Größe der Unternehmen, für die er arbeitet, variiert von sehr klein bis sehr groß (und stark verteilt). Er ist Gründer und Leiter der Java User Group Hamburg (JUGHH) und der Android User Group Hamburg. Außerdem ist er Gründungsmitglied der JetBrains Academy of Development. Seit seinem ersten Kontakt mit agiler Praxis (XP) im Jahr 2001 taucht er tief in die agile Welt ein und führte agile Entwicklungspraktiken und Scrum erfolgreich in mehreren Unternehmen ein. Mittlerweile ist er auch Certified Scrum Trainer (CST) sowie Mitglied im Trainer Approval Committee der Scrum Alliance.

Vor einigen Tagen sind Vasco und ich zu einem kleinen Abenteuer aufgebrochen. Wir haben uns die Fahrräder geschnappt und sind raus in die Natur gefahren. Den gesamten Tag über haben wir zusammen gelacht, Gedanken geteilt, dem anderen zugehört und uns einfach kennengelernt. Vasco’s Reise hat vor 37 Jahren in Los Angeles begonnen und ihn über Stationen wie Harvard, Wharton, New York, Japan und viele andere Wegpunkte schließlich nach Berlin geführt. Warum er zu unserem Treffen kleine Schokoherzen mitgebracht hat, wie er über die Liebe zu sich selbst denkt und was der kleine Totenkopf in seinem Badezimmer macht, erfährst du in dieser Folge.

Der in Episode 3 angedachte besondere Gottesdienst hat am 7.7.2019 erstmals stattgefunden: Auf und Aus der Spur.Auf der Spur heißt der Gottesdienst, weil wir ganz normal mit Begrüßung, Lied, Psalm und Eingangsgebet beginnen und genauso auch mit Fürbitte, Vater Unser, Lied und Segen abschließen. Aus der Spur heißt der Gottesdienst, weil es zwischen den bekannten Elementen eine Phase geben wird, an denen Wegpunkte im Kirchenraum angelaufen werden können, die sich ganz nach dem "was brauche ich jetzt" richten z.B. eine Bilderausstellung zum Verlorenen Sohn betrachten, einen Text lesen, eine Minidialogpredigt oder ein Musikstück hören oder still für sich Fürbitte bei den Kerzen halten und wenn man möchte, in der Kirchenbank Zeit haben, ganz für sich zu sein. In dieser Podcast-Episode geht es um den Gottesdienst, ein Teil der Predigt ist zu hören und einige Besucherstimmen nach dem Gottesdienst. Link zur Predigt auf Youtube: lutz.link/dialog

Einen fahrbaren Roboter zu bauen- das ist schon eine echte Herausforderung. Um diesem aber auch noch beizubringen autonom Aufgaben zu lösen, bedienten sich Michael Fürst und sein Team der Mathematik: Im Rahmen der Gulasch Programmier-Nacht (GPN16) des Entropia e.V. in der Hochschule für Gestaltung (HfG) und dem Zentrum für Kunst und Medien (ZKM) in Karlsruhe berichtete er über die Verfahren der Probabilistischen Robotik (Video) und welche Erfahrungen sie damit machen konnten- und erzählt uns im Gespräch mit Sebastian Ritterbusch davon. Michael Fürst studiert Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und befasst sich im Team Informatik der Hochschulgruppe Kamaro Engineering speziell mit robusten probabilistischen Methoden zur Entscheidungsfindung. Der aktuelle Roboter Beteigeuze der Hochschulgruppe ist die zweite Generation und wurde dafür ausgelegt, Aufgaben in der Überwachung und Bewirtschaftung von Maisfeldern oder der Navigation im urbanen Umfeld zu erfüllen. Die Hochschulgruppe gibt es seit 3 Jahren und besteht aus 30-45 Mitgliedern. Sie ist eingebettet in das Teilinstitut Mobile Arbeitsmaschinen (MOBIMA) am Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST) am KIT mit dessen Unterstützung und Drittspenden sich die Hochschulgruppe finanziert. Die interdisziplinäre Hochschulgruppe besteht aus vier Teams: Das Organisationsteam, das Mechanik-Team, das Elektrotechnik-Team und das Informatik-Team. Die Gruppe organisiert sich auch als Verein mit Vorstand und einer Leitung in jedem Team, um mit einer flachen Hierarchie jedem die Möglichkeit zu bieten sich in das Projekt einzubringen. Auf der einen Seite will die Gruppe die autonome Robotik voranzubringen und allen Teammitgliedern gleichzeitig auch die Möglichkeit zu bieten, praktisches Wissen und Erfahrungen neben dem oft theoretischem Studium zu erlangen. Das Team nimmt dazu regelmäßig an verschiedenen internationalen Wettbewerben teil, wie dem Field Robot Event, dem SICK Robot Day oder der Robotour. Technisch basiert die Software-Lösung des Roboters inzwischen auf dem Robot Operating System (ROS), mit dem auf einer Ubuntu-Plattform auf einem im Roboter eingebauten Computer in Java, Python oder C++ die gestellten Aufgaben bearbeitet werden. Mit 40kg Gewicht ist der Roboter für seine Größe kein Leichtgewicht und kann daher nicht beliebig Batterien transportieren, so dass dem Lademanagement eine besondere Rolle zufällt. Die gewählte Größe ermöglicht gerade bei der Feldarbeit einen nicht-invasiven Ansatz, der im Vergleich zu anderen Varianten, wie der automatischen Steuerung von Traktoren, die Pflanzen nicht schädigt. Der Roboter erfasst seine Umwelt mit einer Vielzahl von Sensoren: Die Lidar-Sensoren zur Entfernungsmessung in verschiedenen Richtungen sind dabei besonders wichtig, und sie messen bis zu 50mal pro Sekunde. Sie bestimmen die Entfernungen zur Umgebung des Roboters in einer Ebene bis 16m in einer Auflösung von bis zu drei Messpunkten pro Winkel-Grad und 3cm Entfernungsauflösung- mit gewissen Fehlerraten und Problemen mit reflektierenden Oberflächen. Zusätzlich misst eine intertiale Messeinheit translative und radiale Beschleunigungen wie auch die Ausrichtung zum Erdmagnetfeld. Zusätzlich können auch digitale Kameras zur Detektion von befahrbaren Untergründen, Objekten oder zur Analyse von Pflanzen eingebaut und verwendet werden. Zusätzlich messen Radencoder die Umdrehungen und Auslenkung durch Servos der Räder, womit der Roboter durch Odometrie seine durchgeführte Bewegung aus sich selbst heraus abschätzt. Durch die Kombination der Lidar-Daten mit der Odometrie durch ein SLAM-Verfahren (Simultaneous Localization and Mapping) ermöglicht mit einem Kalman-Filter durch Analyse der Kovarianzen die robuste Erstellung einer Karte während des Befahrens, und korrigiert Fehler bei der eigenen Lokalisierung durch die Odometrie. Zusätzlich kann der Roboter mit einem GPS-Empfänger seine Position grob bestimmen. In der Auswertung der Sensoren wird zwar von einer guten Kalibrierung ausgegangen, jedoch ist es Teil des probabilistischen Ansatzes, die erfassten Werte immer mit einer konservativen Fehlerverteilung zu verarbeiten. Die Kamerabilder werden ebenso robust verarbeitet: Die Bilddaten werden nach einer Konvertierung in den HSV-Farbraum zunächst auf eine konstante Helligkeit gebracht, um Schatteneffekte zu reduzieren. Dann werden alle weniger farbigen Pixel als befahrbarer Weg markiert, und die Anzahl der befahrbaren Pixel pro Spalte in ein Histogramm zusammengeführt. Jeder Wert in dem Histogramm wird nun als Güte bzw. der Wahrscheinlichkeit für Fahrbahn in diese Richtung gewertet. Die GPS-Position wird zur Lokalisierung in der Open Street Map verwendet, wo nach Berechnung einer Route die aktuelle Zielfahrtrichtung bestimmt wird. Die eigentliche Entscheidungsfindung erfolgt dann auf Basis der verschiedenen Sensordaten durch die Berechnung von Erwartungswerten in Abhängigkeit von einer möglichen Fahrtrichtung. Genauer betrachtet werden für jeden Sensor Zielfunktionen über den erwarteten Nutzen unter Annahme des Fahrens in eine bestimmte Richtung berechnet, und anschließend der von der Fahrtrichtung abhängige Erwartungswert unter Annahme von Sensorungenauigkeiten und Fahrungenauigkeiten bestimmt. Im Falle der gewünschten Fahrtrichtung aus den GPS- und Kartendaten wird eine sehr breite Normalverteilung angesetzt, weil auch abweichende Richtungen noch einen Gewinn darstellen können, wenn sie zumindest etwas in die richtige Richtung gehen. Aus jedem Sensor ergibt sich pro Fahrtrichtung ein erwarteter Teilnutzen, und aus allen Teilnutzen wird der Gesamtnutzen als Produkt berechnet: Dadurch werden Teilnutzen von 0 sofort als Gesamtnutzen 0 gewertet, ansonsten aber geometrisches Mittel über die Teilnutzen gebildet. Die gewählte Fahrrichtung ergibt sich dann aus der Richtung, unter der sich das Gesamtmaximum des Gesamtnutzens ergibt. Die Verarbeitung der Sensordaten erfolgt typischerweise in der Geschwindigkeit, in der die Sensoren die Umgebung abtasten. In der Bildverarbeitung wird dies besonders durch die effizienten Routinen der verwendeten OpenCV-Bibliothek möglich. So sind bis zu 30 Entscheidungen in der Sekunde möglich, jedoch können die Motoren die Entscheidungen nur deutlich langsamer umsetzen. Es wurden auch weitere Verfahren zur Entscheidungsfindung getestet, wie die Verwendung von Clusteranalyse oder die Erstellung von Voronio-Diagrammen. Doch zeigte die robuste Entscheidungsfindung über Erwartungswerte bei der Navigation im urbanen Gebiet ihre Vorteile. Die beschriebene Entscheidungsfindung bezieht sich dabei bisher nur auf die Fahrtrichtung- die Fahrtgeschwindigkeit wird bisher nur von der freien Wegstrecke in Fahrtrichtung bestimmt. Dadurch verfolgt der Roboter im Normalfalle seine Ziele in Normgeschwindigkeit von 0.5-1m/s (er läuft und läuft und läuft), bremst aber, sobald er in die Gefahr gerät, sonst einen Menschen oder sich selbst zu beschädigen. Dadurch folgt der Roboter den Robotergesetzen von Asimov. Die Kommunikation im Roboter erfolgt über verschiedene Netze- der Lidar-Sensor wird beispielsweise über Ethernet angesprochen, die Entscheidungsfindung spricht mit den Hauptroutinen in der Recheneinheit über eine TCP-Verbindung, die Kommunikation von der Recheneinheit zum Masterboard erfolgt über USB als serielle Schnittstelle (UART), und das Masterboard gibt seine Steuerbefehle über einen CAN-Bus an Motoren und Servos weiter. Der Wettbewerb der Robotour 2015 fand in Tschechien in der Innenstadt von Pisek statt. Nach einer Qualifikation vor Ort gab es nach einer Testrunde eine erste Wettkampfrunde, in der die Roboter eine Lieferung von einem Parkplatz durch die gesamte Innenstadt über festgelegte Wegpunkte letztlich zu einem Restaurant bringen sollen. Obwohl der Testlauf noch erfolgreich war, litt der Roboter Beteigeuze der Gruppe in den ersten zwei Segmenten unter Abstürzen und lag damit auf dem letzten Platz. Nachdem der Fehler gefunden war, erreichte der Roboter im dritten Lauf als einziger das Segmentziel; und blieb im vierten Lauf zwar am Hintereingang des Restaurants hängen, war aber auch da gegenüber allen anderen Kandidaten bei weitem am nächsten am Ziel, und gewann so den Wettbewerb. Für einen Einstieg in die Robotik bieten sich Systeme wie Lego Mindstorms oder andere Roboterbaukästen an, aber auch Programmierspiele, wie sie Michael auch auf der GPN angeboten hat: https://github.com/Programmierspiele. Literatur und weiterführende Informationen M. Fürst: Probabilistische Robotik- Interessen eines Roboters als Nutzen formulieren und verarbeiten, Vortrag auf der Gulasch Programmier-Nacht GPN16, 2016. M. Fürst: Detecting Drivable Regions in Monocular Images, Robotour 2015, Autonomous Robot in Parks and Urban Regions, 2015. EKF-SLAM erklärt: Wie sieht ein Roboter die Welt? Robotour 2015 Vorgehensweise bei Kamaro GPN16 Special J. Breitner: Incredible Proof Machine, Gespräch mit S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 78, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/incredible-proof-machine

Warum sind Erinnerungen oft an Wegpunkte gekoppelt? - AutorIn: Verena von Keitz © WDR 2015

* Fahrradio kommentieren unter podcast@fahrrad.io * Fahrradio anrufen unter +49 221 66941806 Hans spricht mit Tobias Hallermann von komoot Die Navigationsapp ist nicht dazu da, den schnellsten Weg von A nach B zu finden, sondern den schönsten. Mit dieser App hat Hans im Sommer seine E-Bike-Tour zum Bodensee geplant und sich per Sprache und Karte führen lassen. Vom Amateur-Wanderer bis zum Pro-Mountainbiker können Nutzer individuelle Touren per Smartphone oder Smartwatch planen und aufzeichnen. Tobias erzählt davon, wie man mit der Outdoor-App schöne Orte und Strecken finden kann. Zu Fuß oder mit dem Rad. Dem Vorwurf, durch GPS-Systeme verlernten Menschen die Orientierung in der Umwelt hält er entgegen, dass Menschen durch komoot interessante Strecken in ihrer Umwelt überhaupt erst entdecken. Auch Tourismusregionen haben die App entdeckt. Sie stellen ausgewählte Touren über die App bereit, zusammen mit einem Gutschein zum kostenlosen Download der Karte. Das Gespräch fand am 21.11.2014 statt. Links und Anmerkungen zum Interview * Für Wanderer, Fahrradfahrer, Mountainbiker * Wenn es darum geht, nicht schnell von A nach A sondern auf einer schönen Strecke * Gründer kommen aus dem Allgäu, Kleinwalsertal * 5-Sterne-Bewertungen – auch in der eigenen Region entdeckt man noch was neues * Meine Erfahrung * Wo kommen die Wege her? Open Streetmap, Höhendaten von der Nasa, Wissen der User, die schöne Straßen markieren * Fahrradwegdaten aus der Openstreetmap, neu seit Herbst, Nutzer können Wege markieren * Unterschiedliche Informationen: z. B. Bilder aus der Wikipedia. * Radfernwege. Sind die auch drin? In der Weboberfläche lässt sich die OpenCycleMap anzeigen. * Was kann ich mit der Tour machen, wenn ich sie gefahren habe? * Schöne Stellen lassen sich markieren. Highlights. Auch Hoteliers und Gaststätten legen Wegpunkte an. * Andere Apps, z. B. Strava setzen auf Wettbewerb. * E-Bike Integration und mit Android-Smartwatch und für die Apple-Uhr – Im- und Export von GPS-Geräten möglich * Planung – Web und App. * Zusammenarbeit mit Touristikunternehmen? Beispiel Tourismusregion Gastein mit eigenen Touren. Interessant, weil sie keine eigene App entwickeln müssen, sondern sich einfach auf das „führende“ System draufsetzen. * Kooperation mit dem Tagesspiegel in Berlin. Touren als Heft und digital. * Highlights mit interessanten Zielen und den Benutzern, der diese erstellt hat. * Geographieschwäche durch Navigationssysteme vs Entdecken der Umgebung. Musik Bespoken von Johnny Random Sponsor Fahrradio wird unterstützt von SRAM.