17. Juli 2025

Ausgangssituation:

Moderne mobile Arbeitsmaschinen stellen durch hohe Antriebsleistungen und Einsatzgewichte besondere Anforderungen an eine sichere und robuste Automatisierungstechnik. Die langjährige Analyse physikalischer Effekte auf mechatronische Komponenten ermöglicht den Einsatz vielfältiger Sensorsysteme zur Erfassung von Umgebungsinformationen. Die Verarbeitung dieser umfangreichen Datenmengen erfolgt zunehmend durch künstliche neuronale Netze. Allerdings stehen aktuelle Technologien vor der Herausforderung, diese Netze robust, sicher und effizient zu gestalten.

Im Rahmen des Forschungsprojekts POV.OS wird hierfür eine innovative Automatisierungsplattform mit offener Hardware- und Softwarearchitektur entwickelt, die den Einsatz und die Funktionalisierung mobiler Arbeitsmaschinen erleichtert. Ziel dieser Abschlussarbeit ist, die Entwicklung einer multimodalen Sensorfusionsarchitektur auf Basis von Transformer-basierten Mid-Level Datenfusionsarchitekturen. Hierfür sollen verschiedene Attention-Konzepte kombiniert werden, sodass die Integration verschiedener Sensorik (Kamera, Lidar, Radar) durch einen lernenden Ansatz ermöglicht wird.

Aufgabenschwerpunkte:

  • Einarbeitung in den Stand der Technik zu autonomen mobilen Systemen und künstlicher Intelligenz
  • Untersuchung und Evaluierung von bestehende Methoden zur Mid-Level Datenfusion
  • Entwicklung einer modularen und skalierbaren Fusionsarchitektur
  • Nutzung Tools und Frameworks zur Umsetzung dieser Methodik am Beispiel autonome Arbeitsmaschinen (ROS2, PyTorch)
  • Statistische Auswertung der Ergebnisse anhand branchenüblicher Metriken
  • Strukturierte Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Vorkenntnisse:

  • Interesse an autonomen Fahrzeugen und neuronalen Netzen
  • Interesse an Datenauswertung und KI-Architekturen
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in Python, C++ und ROS2 von Vorteil
  • Sehr gute Deutsch- und Englisch-Kenntnisse

Der Arbeitsumfang kann entsprechend der Art der Abschlussarbeit angepasst werden.

Bewerbungen ausschließlich per E-Mail mit aussagekräftigen Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht)

Kategorien:

Forschungsbereich:

Robotik

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit

Kontakt:

Patrick Ziegler, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)