Commit 4797b20c by Kai Westerkamp

Vharts final

parent 49dded26
......@@ -55,7 +55,7 @@ Ein generelles Problem mit VR Technologien ist die Motion Sickness.
Die Symptome ähneln einer Seekrankheit, wie Schwindel und Übelkeit.
Effekt stärke und Auftreten ist hierbei stark von dem jeweiligen Nutzer und der VR Welt abhängig.
Deshalb sollten einige Richtlinien beim Entwickeln eines VR Systems eingehalten werden \cite{vrBest}.
Richtlinen sind zum Beipiel das aufrechterhalten einer hohen Framerate(min 60+FPS),
Richtlinien sind zum Beispiel das aufrechterhalten einer hohen Framerate (min. 60 FPS),
keine Kameras die vom Virtuellen Körper losgelöst werden und keine unnatürlichen Kamerabewegungen wie ein schüttelnder Kamera bei Explosionen oder beim jedem Schritt des virtuellen Laufens.
......@@ -90,15 +90,22 @@ Diese Technologie wird zum Beispiel bei dem Spiel Pokemon GO verwendet \cite{htt
Die App nimmt mit der Frontkamera eine Smartphones die Umgebung auf und projiziert ein Pokemon in diese AR, das es zu fangen gilt.
Virtual Reality mti einem durchsichtigen HMD
\section{3D Scan}
https://www.microsoft.com/de-de/store/p/3d-scan/9nblggh68pmc
\section{3D Punktwolken Scan}
Aus einem Tiefeinbild wie das der Kinect können Punktwolken aus einer Perspektive berechnet werden.
Für größere Aufnahmen werden aber häufig mehrere Punktwolken aufgenommen die anschließend vereint werden müssen.
Diesen Vorgang nennt man Registration.
Hierbei muss für die verschiedenen Ansichten der getrennt aufgenommenen Punktwolken eine relative Position und Orientierung gefunden werden sodass überlappende Teile perfekt übereinanderliegen.
Einer der der beliebtesten Algorithmen für die Registration ist Iterative Closest Point (ICP) \cite{Iterative Closest Point}
Bei IPC versucht die optimale Transformation zwischen zwei Datensätzen zu finden indem eine Fehlermetrik zwischen den Punktwolken minimiert wird.
Hierbei nutzt
http://www.kscan3d.com/
(https://steamcommunity.com/app/507090/discussions/0/144513248276793628/)
https://www.microsoft.com/de-de/store/p/3d-scan/9nblggh68pmc
http://www.kscan3d.com/
......@@ -164,6 +171,7 @@ Die Präzision des Vive trackings wurde auch untersucht.
\todo{Paper \cite{Niehorster2017TheAA} }
\todo{Paper https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2996341}
%http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/2041669517708205
%(https://steamcommunity.com/app/507090/discussions/0/144513248276793628/)
\begin{figure}
\begin{center}
......
......@@ -40,6 +40,9 @@ In diesem Anhang finden Sie das verwendete Tileset der 3D Tiles
\section{Tabellen}
\label{tabellen}
p-Team ist der p-Wert aus demr t-Test in einem Team Ex wird dabei der jeweilige Experte mit dem zugehörigen Lokalen Nutzer verglichen.
p-Rolle vergleicht gleiche Rollen. D.h. Es wird der Experte mit dem Experte aus dem andern Szenario verglichen.
\begin{figure}[H]
\begin{center}
......@@ -72,47 +75,46 @@ In diesem Anhang finden Sie das verwendete Tileset der 3D Tiles
\end{figure}
%p-wert 0,173748264
\todo{t-test p-Werte}
\begin{figure}[H]
\begin{center}
\caption{Wie einfach war es den beschriebenen Stein zu finden?}
\pgfplotstabletypeset[%
\resizebox{\linewidth}{!}{\pgfplotstabletypeset[%
every head row/.style={before row=\toprule,
after row=\midrule},
every last row/.style={after row=\bottomrule},
col sep=space,
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columns={Proband,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum},
string type]{Charts/SteinFinden.txt}
columns={Rolle,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,p-Team,p-Rolle},
string type]{Charts/SteinFinden.txt}}
\end{center}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
\begin{center}
\caption{Wie einfach hat die Zusammenarbeit in dem Scenario geklappt?}
\pgfplotstabletypeset[%
\resizebox{\linewidth}{!}{\pgfplotstabletypeset[%
every head row/.style={before row=\toprule,
after row=\midrule},
every last row/.style={after row=\bottomrule},
col sep=space,
header=true,
columns={Proband,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum},
string type]{Charts/Zusammenarbeit.txt}
columns={Rolle,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,p-Team,p-Rolle},
string type]{Charts/Zusammenarbeit.txt}}
\end{center}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
\begin{center}
\caption{Wie sehr waren sie von der sprachlichen Kommunikation abhängig}
\pgfplotstabletypeset[%
\caption{Wie sehr waren sie von der sprachlichen Kommunikation abhängig?}
\resizebox{\linewidth}{!}{\pgfplotstabletypeset[%
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columns={Proband,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum},
string type]{Charts/Kommunikation.txt}
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string type]{Charts/Kommunikation.txt}}
\end{center}
\end{figure}
......@@ -126,7 +128,7 @@ In diesem Anhang finden Sie das verwendete Tileset der 3D Tiles
every last row/.style={after row=\bottomrule},
col sep=space,
header=true,
columns={Subscales,Rolle,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum},
columns={Subscales,Rolle,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,p-Team,p-Rolle},
skip rows between index={4}{5},
skip rows between index={4}{5},
skip rows between index={9}{10},
......@@ -148,7 +150,7 @@ skip rows between index={29}{30},
every last row/.style={after row=\bottomrule},
col sep=space,
header=true,
columns={Scale,Rolle,Mean,STD,N,Confidence},
columns={Scale,Rolle,Mean,STD,N,Confidence,p-Team,p-Rolle},
string type]{Charts/UEQ.txt}
\end{center}
\end{figure}
......@@ -170,23 +172,17 @@ Person unabhängiger zu sein?}
\begin{landscape}
\begin{figure*}
\begin{center}
\caption{Zeiten bei der Vorbereitung in Sekunden.p-Wert ist das Ergebniss des t-Test zwischen dem VR und dem Video Szenario}
\caption{Zeiten bei der Vorbereitung in Sekunden.}
\pgfplotstabletypeset[%
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after row=\midrule},
every last row/.style={after row=\bottomrule},
col sep=space,
header=true,
columns={Gruppe,Szenario,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,Standartabweichung,p-Wert},
columns={Gruppe,Szenario,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,Standartabweichung,p-Team},
string type]{Charts/Vorbereitung.txt}
\end{center}
\end{figure*}
......@@ -195,14 +191,14 @@ Person unabhängiger zu sein?}
\begin{landscape}
\begin{figure*}
\begin{center}
\caption{Zeiten bei der Kommunikation in Sekunden. p-Wert ist das Ergebniss des t-Test zwischen dem VR und dem Video Szenario}
\caption{Zeiten bei der Kommunikation in Sekunden. }
\pgfplotstabletypeset[%
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after row=\midrule},
every last row/.style={after row=\bottomrule},
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columns={Gruppe,Szenario,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,Standartabweichung,p-Wert},
columns={Gruppe,Szenario,Minimum,Q1,Median,Mittelwert,Q3,Maximum,Standartabweichung,p-Team},
string type]{Charts/KommunikationZeit.txt}
\end{center}
\end{figure*}
......@@ -442,7 +438,7 @@ ylabel={Zeit in s},
\section{Datenträger}
Auf dem beigefügten Datenträger be nden sich:
Auf dem beigefügten Datenträger befden sich:
\begin{itemize}
\item Masterarbeit: PDF und Latex Quellcode
\item Die entwickelte Unreal Engine Anwendung
......
Technologie Labels Minimum Maximum Mittelwert Median Q1 Q3
VR VR -3 2 0.090909091 1 -1.75 1
AR AR -3 2 -2.090909091 -3 -3 -1
VR VR -3 2 0.091 1 -1.75 1
AR AR -3 2 -2.091 -3 -3 -1
Szenario Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3
VR 0 0 0 0.272727273 1 0.5
Video 0 0 0 0.818181818 3 1
VR 0 0 0 0.273 1 0.5
Video 0 0 0 0.818 3 1
Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Proband
1 0 3 2.090909091 3 3 {VR Experte}
1 0 2 1.818181818 3 2.5 {AR Lokal}
3 2 3 2.818181818 3 3 {Video Experte}
3 2 3 2.909090909 3 3 {Video Lokal}
Rolle Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 p-Team p-Rolle
{VR Experte} 1 0 3 2.091 3 3 0.539 0.068
{AR Lokal} 1 0 2 1.818 3 2.5 - 0.004
{Video Experte} 3 2 3 2.818 3 3 0.557 -
{Video Lokal} 3 2 3 2.909 3 3 - -
X Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Standartabweichung p-Wert Szenario Gruppe Label
X Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Standartabweichung p-Team Szenario Gruppe Label
1 10.5585 4.647 13.961 14.1607 28.973 16.31075 6.398871255 - VR 1 VR
2 8.79925 1.461 11.2665 12.2253 21.814 14.40925 6.270279881 0.503214913 Video 1 Video
4 7.51375 4.545 7.93 8.9842 16.81 10.415 3.35447942 - VR 3 VR
......
Subscales Rolle 0 Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3
{Geistige Anforderung} {VR Experte} 1 10 5 30 39.54545455 80 72.5
{Geistige Anforderung} {AR Lokal} 2 10 5 25 27.27272727 80 27.5
{Geistige Anforderung} {Video Experte} 3 35 15 50 49.54545455 90 70
{Geistige Anforderung} {Video Lokal} 4 10 5 30 39.54545455 80 72.5
{} {} {} {} {} {} {} {} {}
{Körperliche Anforderun} {VR Experte} 6 15 5 30 40.45454545 80 75
{Körperliche Anforderun} {AR Lokal} 7 20 5 30 33.18181818 70 45
{Körperliche Anforderun} {Video Experte} 8 5 5 10 14.09090909 65 12.5
{Körperliche Anforderun} {Video Lokal} 9 12.5 5 20 26.36363636 75 32.5
{} {} {} {} {} {} {} {} {}
{Zeitliche Anforderung} {VR Experte} 11 22.5 5 40 40.45454545 85 55
{Zeitliche Anforderung} {AR Lokal} 12 12.5 5 20 32.72727273 65 62.5
{Zeitliche Anforderung} {Video Experte} 13 25 10 30 37.72727273 85 50
{Zeitliche Anforderung} {Video Lokal} 14 15 5 45 44.54545455 85 70
{} {} {} {} {} {} {} {} {}
Leistung {VR Experte} 16 17.5 5 25 26.81818182 65 35
Leistung {AR Lokal} 17 7.5 5 10 15 45 17.5
Leistung {Video Experte} 18 17.5 5 25 30.45454545 85 37.5
Leistung {Video Lokal} 19 7.5 5 20 25 75 32.5
{} {} {} {} {} {} {} {} {}
Anstrengung {VR Experte} 21 17.5 5 35 39.09090909 85 62.5
Anstrengung {AR Lokal} 22 10 5 20 28.18181818 75 35
Anstrengung {Video Experte} 23 15 5 20 34.54545455 80 60
Anstrengung {Video Lokal} 24 17.5 10 35 40 95 55
{} {} {} {} {} {} {} {} {}
Frustration {VR Experte} 26 12.5 5 25 29.09090909 60 42.5
Frustration {AR Lokal} 27 7.5 5 10 14.54545455 45 15
Frustration {Video Experte} 28 7.5 5 30 35.90909091 90 60
Frustration {Video Lokal} 29 7.5 5 15 29.09090909 70 50
{} {} {} {} {} {} {} {} {}
Gesammt {VR Experte} 31 22.91666667 8.333333333 37.5 37.72727273 67.5 52.91666667
Gesammt {AR Lokal} 32 15.83333333 7.5 20 25.15151515 60 30.83333333
Gesammt {Video Experte} 33 20.83333333 13.33333333 21.66666667 33.71212121 65 48.75
Gesammt {Video Lokal} 34 13.75 8.333333333 21.66666667 34.09090909 75.83333333 53.33333333
Subscales Rolle 0 Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 p-Team p-Rolle
{Geistige Anforderung} {VR Experte} 1 10 5 30 39.545 80 72.5 0.054 0.866
{Geistige Anforderung} {AR Lokal} 2 10 5 25 27.273 80 27.5 - 0.324
{Geistige Anforderung} {Video Experte} 3 35 15 50 49.545 90 70 0.417 -
{Geistige Anforderung} {Video Lokal} 4 10 5 30 39.545 80 72.5 - -
{} {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}
{Körperliche Anforderun} {VR Experte} 6 15 5 30 40.455 80 75 0.327 0.025
{Körperliche Anforderun} {AR Lokal} 7 20 5 30 33.182 70 45 - 0.481
{Körperliche Anforderun} {Video Experte} 8 5 5 10 14.091 65 12.5 0.174 -
{Körperliche Anforderun} {Video Lokal} 9 12.5 5 20 26.364 75 32.5 - -
{} {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}
{Zeitliche Anforderung} {VR Experte} 11 22.5 5 40 40.455 85 55 0.529 0.793
{Zeitliche Anforderung} {AR Lokal} 12 12.5 5 20 32.727 65 62.5 - 0.334
{Zeitliche Anforderung} {Video Experte} 13 25 10 30 37.727 85 50 0.529 -
{Zeitliche Anforderung} {Video Lokal} 14 15 5 45 44.545 85 70 - -
{} {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}
Leistung {VR Experte} 16 17.5 5 25 26.818 65 35 0.039 0.672
Leistung {AR Lokal} 17 7.5 5 10 15.000 45 17.5 - 0.232
Leistung {Video Experte} 18 17.5 5 25 30.455 85 37.5 0.581 -
Leistung {Video Lokal} 19 7.5 5 20 25.000 75 32.5 - -
{} {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}
Anstrengung {VR Experte} 21 17.5 5 35 39.091 85 62.5 0.266 0.311
Anstrengung {AR Lokal} 22 10 5 20 28.182 75 35 - 0.311
Anstrengung {Video Experte} 23 15 5 20 34.545 80 60 0.654 -
Anstrengung {Video Lokal} 24 17.5 10 35 40.000 95 55 - -
{} {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}
Frustration {VR Experte} 26 12.5 5 25 29.091 60 42.5 0.020 0.550
Frustration {AR Lokal} 27 7.5 5 10 14.545 45 15 - 0.120
Frustration {Video Experte} 28 7.5 5 30 35.909 90 60 0.591 -
Frustration {Video Lokal} 29 7.5 5 15 29.091 70 50 - -
{} {} {} {} {} {} {} {} {} {} {}
Gesammt {VR Experte} 31 22.917 8.333 37.500 37.727 67.500 52.917 0.067 0.627
Gesammt {AR Lokal} 32 15.833 7.500 20.000 25.152 60.000 30.833 - 0.311
Gesammt {Video Experte} 33 20.833 13.333 21.667 33.712 65.000 48.750 0.967 -
Gesammt {Video Lokal} 34 13.750 8.333 21.667 34.091 75.833 53.333 - -
Labels Minimum Maximum Mittelwert Median Q1 Q3
Unabhängigkeit -3 3 1.590909091 2 1 3
Unabhängigkeit -3 3 1.591 2 1 3
Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Proband
0 -1 1 0.727272727 2 2 {VR Experte}
1.5 0 2 2 3 3 {AR Lokal}
3 2 3 2.818181818 3 3 {Video Experte}
1 -1 2 1.909090909 3 3 {Video Lokal}
Rolle Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 p-Team p-Rolle
{VR Experte} 0 -1 1 0.727 2 2 - 0.691
{AR Lokal} 1.5 0 2 2.000 3 3 0.031 0.856
{Video Experte} 3 2 3 2.818 3 3 - -
{Video Lokal} 1 -1 2 1.909 3 3 0.207 -
Label Mean STD N Confidence X Scale Rolle
VRE 1.44 0.80 11.00 0.47 1 Attraktivität {VR Experte}
ARL 1.98 0.77 11.00 0.45 2 Attraktivität {AR Lokal}
VIDE 0.24 1.18 11.00 0.70 3 Attraktivität {Video Experte}
VIDL 0.45 0.96 11.00 0.57 4 Attraktivität {Video Lokal}
VRE 1.52 0.72 11.00 0.43 6 Durchschaubarkeit {VR Experte}
ARL 2.20 0.60 11.00 0.35 7 Durchschaubarkeit {AR Lokal}
VIDE 1.00 1.48 11.00 0.88 8 Durchschaubarkeit {Video Experte}
VIDL 1.52 0.72 11.00 0.43 9 Durchschaubarkeit {Video Lokal}
VRE 1.27 0.83 11.00 0.49 11 Effizienz {VR Experte}
ARL 1.89 0.90 11.00 0.53 12 Effizienz {AR Lokal}
VIDE 0.43 1.27 11.00 0.75 13 Effizienz {Video Experte}
VIDL 1.09 0.97 11.00 0.57 14 Effizienz {Video Lokal}
VRE 1.11 0.75 11.00 0.45 16 Steuerbarkeit {VR Experte}
ARL 1.98 0.72 11.00 0.43 17 Steuerbarkeit {AR Lokal}
VIDE 0.61 1.31 11.00 0.77 18 Steuerbarkeit {Video Experte}
VIDL 1.43 0.64 11.00 0.38 19 Steuerbarkeit {Video Lokal}
VRE 1.34 1.07 11.00 0.63 21 Stimulation {VR Experte}
ARL 2.05 0.57 11.00 0.34 22 Stimulation {AR Lokal}
VIDE 0.00 1.33 11.00 0.78 23 Stimulation {Video Experte}
VIDL -0.41 1.16 11.00 0.68 24 Stimulation {Video Lokal}
VRE 1.86 0.54 11.00 0.32 26 Originalität {VR Experte}
ARL 2.41 0.45 11.00 0.27 27 Originalität {AR Lokal}
VIDE -0.52 1.60 11.00 0.95 28 Originalität {Video Experte}
VIDL -0.55 1.68 11.00 0.99 29 Originalität {Video Lokal}
Label Mean STD N Confidence X Scale Rolle p-Team p-Rolle
VRE 1.44 0.80 11.00 0.47 1 Attraktivität {VR Experte} 0.18 0.01
ARL 1.98 0.77 11.00 0.45 2 Attraktivität {AR Lokal} - 0.00
VIDE 0.24 1.18 11.00 0.70 3 Attraktivität {Video Experte} 0.63 -
VIDL 0.45 0.96 11.00 0.57 4 Attraktivität {Video Lokal} - -
VRE 1.52 0.72 11.00 0.43 6 Durchschaubarkeit {VR Experte} 0.04 0.31
ARL 2.20 0.60 11.00 0.35 7 Durchschaubarkeit {AR Lokal} - 0.45
VIDE 1.00 1.48 11.00 0.88 8 Durchschaubarkeit {Video Experte} 0.07 -
VIDL 1.52 0.72 11.00 0.43 9 Durchschaubarkeit {Video Lokal} - -
VRE 1.27 0.83 11.00 0.49 11 Effizienz {VR Experte} 0.12 0.08
ARL 1.89 0.90 11.00 0.53 12 Effizienz {AR Lokal} - 0.06
VIDE 0.43 1.27 11.00 0.75 13 Effizienz {Video Experte} 0.11 -
VIDL 1.09 0.97 11.00 0.57 14 Effizienz {Video Lokal} - -
VRE 1.11 0.75 11.00 0.45 16 Steuerbarkeit {VR Experte} 0.02 0.29
ARL 1.98 0.72 11.00 0.43 17 Steuerbarkeit {AR Lokal} - 0.08
VIDE 0.61 1.31 11.00 0.77 18 Steuerbarkeit {Video Experte} 0.02 -
VIDL 1.43 0.64 11.00 0.38 19 Steuerbarkeit {Video Lokal} - -
VRE 1.34 1.07 11.00 0.63 21 Stimulation {VR Experte} 0.03 0.02
ARL 2.05 0.57 11.00 0.34 22 Stimulation {AR Lokal} - 0.00
VIDE 0.00 1.33 11.00 0.78 23 Stimulation {Video Experte} 0.49 -
VIDL -0.41 1.16 11.00 0.68 24 Stimulation {Video Lokal} - -
VRE 1.86 0.54 11.00 0.32 26 Originalität {VR Experte} 0.02 0.00
ARL 2.41 0.45 11.00 0.27 27 Originalität {AR Lokal} - 0.00
VIDE -0.52 1.60 11.00 0.95 28 Originalität {Video Experte} 0.97 -
VIDL -0.55 1.68 11.00 0.99 29 Originalität {Video Lokal} - -
Gruppe Szenario X Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Standartabweichung p-Wert
Gruppe Szenario X Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Standartabweichung p-Team
1 VR 1 7.2785 4.647 8.1745 8.5634 13.091 10.1935 2.607087485 -
1 Video 2 2.119 0.812 3.591 4.0442 7.208 6.4855 2.457542937 0.000866203
3 VR 4 4.556 4.332 5.3425 6.6891 11.47 9.1155 2.810251371 -
......
Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 Proband
2 -1 2 2 3 2.5 {VR Experte}
2 1 2 2.181818182 3 3 {AR Lokal}
1.5 -1 2 1.909090909 3 3 {Video Experte}
2 -1 2 1.909090909 3 3 {Video Lokal}
Rolle Q1 Minimum Median Mittelwert Maximum Q3 p-Team p-Rolle
{VR Experte} 2 -1 2 2.000 3 2.5 0.640 0.866
{AR Lokal} 2 1 2 2.182 3 3 - 0.600
{Video Experte} 1.5 -1 2 1.909 3 3 1.000 -
{Video Lokal} 2 -1 2 1.909 3 3 - -
......@@ -315,6 +315,17 @@ keywords = "Virtual environments, Virtual prototyping, Digital mock-ups, Assembl
@ARTICLE{121791,
author={P. J. Besl and N. D. McKay},
journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
title={A method for registration of 3-D shapes},
year={1992},
volume={14},
number={2},
pages={239-256},
keywords={computational geometry;convergence of numerical methods;iterative methods;optimisation;pattern recognition;picture processing;3D shape registration;convergence;geometric entity;geometric model;iterative closest point;mean-square distance metric;pattern recognition;point set registration;Convergence;Inspection;Iterative algorithms;Iterative closest point algorithm;Iterative methods;Motion estimation;Quaternions;Shape measurement;Solid modeling;Testing},
doi={10.1109/34.121791},
ISSN={0162-8828},
month={Feb},}
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Auf dem beigefügten Datenträger befinden sich:
Masterarbeit: PDF und Latex Quellcode
- MasterArbeit-master-*.zip/Ausarbeitung
Die entwickelte Unreal Engine Anwendung
- MasterTestProjekt-master-*.zip. Vor dem Verwende muss Assimp gecloned und gebaut werden.
Die entwickelte Software zum Aufnehmen der Punktwolke
- MasterArbeit-master-*.zip/3_PointCloud
Evaluation: Fragebögen
- MasterArbeit-master-*.zip/Evaluation/FinalMerge.pdf
und Auswertung
- MasterArbeit-master-*.zip/Evaluation/*.xlsx
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