Sport ist ein komplexes und binnendifferenziertes Feld. Trotz der Ausdifferenzierung ist den verschiedenen Sportbereichen gemein, dass in diesen das Erbringen körperlicher Leistungen im Zentrum des Interesses steht. Die Körper- und Leistungsideale, die beim Sport zum Tragen kommen, sind eng verknüpft mit Annahmen über Geschlecht. Im Sport dominiert und reproduziert sich die Vorstellung einer eindeutigen Zweigeschlechtlichkeit und einer damit einhergehenden natürlichen (Leistungs-)Differenz.

Für mobile autonome Roboter ist ein solides Modell der Umwelt eine wichtige Voraussetzung um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die gängigen existierenden Verfahren zur Weltmodellierung basieren auf dem Bayes-Filter und verarbeiten Informationen mit Hidden Markov Modellen. Dabei wird der geschätzte Zustand der Welt (Belief) iterativ aktualisiert, indem abwechselnd Sensordaten und das Wissen über die ausgeführten Aktionen des Roboters integriert werden; alle Informationen aus der Vergangenheit sind im Belief integriert. Wenn Sensordaten nur einen geringen Informationsgehalt haben, wie zum Beispiel Peilungsmessungen, kommen sowohl parametrische Filter (z.B. Kalman-Filter) als auch nicht-parametrische Filter (z.B. Partikel-Filter) schnell an ihre Grenzen. Das Problem ist dabei die Repräsentation des Beliefs. Es kann zum Beispiel sein, dass die gaußschen Modelle beim Kalman-Filter nicht ausreichen oder Partikel-Filter so viele Partikel benötigen, dass die Rechendauer zu groß wird. In dieser Dissertation stelle ich ein neues Verfahren zur Weltmodellierung vor, das Informationen nicht sofort integriert, sondern erst bei Bedarf kombiniert. Das Verfahren wird exemplarisch auf verschiedene Anwendungsfälle aus dem RoboCup (autonome Roboter spielen Fußball) angewendet. Es wird gezeigt, wie vierbeinige und humanoide Roboter ihre Position und Ausrichtung auf einem Spielfeld sehr präzise bestimmen können. Grundlage für die Lokalisierung sind bildbasierte Peilungsmessungen zu Objekten. Für die Roboter-Ausrichtung sind dabei Feldlinien eine wichtige Informationsquelle. In dieser Dissertation wird ein Verfahren zur Erkennung von Feldlinien in Kamerabildern vorgestellt, das ohne Kalibrierung auskommt und sehr gute Resultate liefert, auch wenn es starke Schatten und Verdeckungen im Bild gibt. / For autonomous mobile robots, a solid world model is an important prerequisite for decision making. Current state estimation techniques are based on Hidden Markov Models and Bayesian filtering. These methods estimate the state of the world (belief) in an iterative manner. Data obtained from perceptions and actions is accumulated in the belief which can be represented parametrically (like in Kalman filters) or non-parametrically (like in particle filters). When the sensor''s information gain is low, as in the case of bearing-only measurements, the representation of the belief can be challenging. For instance, a Kalman filter''s Gaussian models might not be sufficient or a particle filter might need an unreasonable number of particles. In this thesis, I introduce a new state estimation method which doesn''t accumulate information in a belief. Instead, perceptions and actions are stored in a memory. Based on this, the state is calculated when needed. The system has a particular advantage when processing sparse information. This thesis presents how the memory-based technique can be applied to examples from RoboCup (autonomous robots play soccer). In experiments, it is shown how four-legged and humanoid robots can localize themselves very precisely on a soccer field. The localization is based on bearings to objects obtained from digital images. This thesis presents a new technique to recognize field lines which doesn''t need any pre-run calibration and also works when the field lines are partly concealed and affected by shadows.

Der Sport ist das dominierende Phänomen der heutigen Freizeitkultur und ein wachsender Wirtschaftszweig. Ob in den Medien, beim Handel mit Sportwaren oder beim Sport selbst: Wo über Sport gesprochen wird, treffen verschiedene Sprachen aufeinander. Um Sprachbarrieren zu überwinden, sind Dolmetscher oft unverzichtbar. Das Fachgebiet Sport bringt dabei Besonderheiten mit sich, z. B. die große Rolle des Fernsehens sowie eine eigene, vielschichtige Sprache, in der Jargon nicht selten mit Fachlexik kombiniert wird. War die Sportsprache bereits Gegenstand vieler Publikationen, befasst sich diese Arbeit mit den kaum erforschten Dolmetschtätigkeiten im Sport. Im Theorieteil werden u. a. der Bedarf an Dolmetschleistungen dargelegt und die Sportsprache aus Dolmetschersicht analysiert. Grundlage des Praxisteils ist eine Umfrage unter 51 Sport-Dolmetschern, die zu sprachlichen Herausforderungen ebenso befragt wurden wie zu den häufigsten Dolmetschsituationen oder den Verdienstmöglichkeiten.