Teleoperation, Virtual Reality und maschinelles Lernen im Kontext autonomer Robotersysteme

In den nächsten Jahren finden autonome Robotersysteme vermehrt Einsatz in modernen Produktionsumgebungen. Im Zuge immer kundenindividuellerer Produkte, bis hin zur Losgröße 1 sowie dem Bestreben nach einem immer höherem Wertschöpfungsanteil in der Produktion, werden hoch-anpassungsfähige Produktionsressourcen benötigt. Autonome (u.a. mobile) Robotersysteme stellen hier eine Lösung dar. Wesentliche Herausforderung autonomer Systeme ist jedoch die nicht uneingeschränkt erreichbare autonome Aufgabenbewältigung aufgrund technischer Einschränkungen (Sensorrauschen, langsame Umgebungsvorhersagen, usw.) insbesondere bei der Montage und Handhabung komplexer Bauteile. Hier bedarf es nach wie vor einer Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Intervention in unerwarteten Situationen.

Eine Multi-modale Teleoperation basierend auf Virtual Reality (VR) bzw. Augmented Virtuality (AV) bietet hier das Potenzial die beschriebenen Herausforderungen zu lösen.

Die Arbeit im Rahmen dieser Forschung kann je nach Interesse und Absprache einen oder eine Auswahl der folgenden Aspekte beinhalten:
  • Einarbeitung in bestehende Software zur Roboterfernansteuerung, die 3D-Engine Unity 3D sowie das Robot Operating System (ROS)
  • Sensordatenfusion, Objekterkennung und 6DoF-Pose Schätzung zur Verbesserung der VR-Immersion und als Grundlage einer intelligenten Teleoperation
  • Optimierung von Punktewolkedaten hinsichtlich Exaktheit sowie echtzeitfähiger Datenverarbeitung
  • Entwicklung eines Expertensystems zur Operatorentlastung durch Integration von Prozesswissen und Bereitstellen von Handlungsempfehlungen
  • Bereitstellung autonomer Roboterfähigkeiten wie dem autonomen Greifen von Handhabungsobjekten (vgl. Bin Picking)
  • Untersuchung von Ansätzen aus dem Bereich der KI zur Realisierung eines sich selbst-optimierenden / mitlernenden Systems
  • Anbindung weiterer Robotersysteme an das Teleoperationssystem (bspw. Roboter anderer Hersteller)
  • Identifikation neuer Technologien im Bereich der Teleoperation durch IEEE-Paperrecherche sowie Evaluation von Ergebnissen in eigenen Musteraufbauten

Weitere Informationen erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Der Arbeitsumfang sowie die spezifischen Inhalte der jeweiligen Arbeit werden entsprechend der Art der Arbeit sowie den eigenen Interessen angepasst.

Fehlende Vorkenntnisse können im Rahmen der Einarbeitungsphase erschlossen werden.

Vorkenntnisse und Anforderungen

Interesse an anwendungsnaher Fertigungsautomatisierung und Robotik

Vorkenntnisse in C++, C#, Python oder Java von Vorteil

Vorkenntnisse im Umgang mit Computern/Betriebssystemen/Netzwerktechnik/usw. von Vorteil

Beginn

ab sofort

Kategorien:

Fachbereich:

Biomechatronik

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, Wirtschaftsingenieurwesen

Technologiefeld:

Fertigungsregelung und Intralogistik, Handhabung und Montagetechnik, Medizintechnik, Ressourcen- und Energieeffizienz, Software Engineering

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