Um die Dosierung von Pasten und Flüssigkeiten zu automatisieren, bietet der Einsatz von Robotersystemen großes Potenzial. Insbesondere können Vision-Language-Action-Modelle dazu beitragen, Roboter zu befähigen, flexibel auf Bauteil- und Materialtoleranzen sowie Prozessunsicherheiten zu reagieren. Dadurch lassen sich starre, vorprogrammierte Bewegungsabläufe durch adaptivere, datengetriebene Strategien ergänzen.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Demonstrator für eine robotergestützte Dosieranwendung aufgebaut werden. An diesem Versuchsaufbau werden typische Dosieraufgaben definiert und experimentell umgesetzt. Ziel ist es, Datensätze für die Entwicklung und Untersuchung VLA-basierter Bewegungsstrategien zu generieren und auszuwerten.

Parallel dazu soll eine Simulationsumgebung auf Basis von ROS entwickelt werden, in der der Demonstrator und relevante Dosierprozesse modelliert werden. Ein besonderer Fokus liegt darauf zu untersuchen, inwiefern Trainingsdaten für VLA-Modelle in der Simulation erzeugt werden können und welche Unterschiede bzw. Übertragbarkeit zwischen simulierten und realen Datensätzen bestehen. Dabei sollen Möglichkeiten und Grenzen der Sim-to-Real-Übertragung analysiert werden.

Mögliche Aufgabenschwerpunkte

• Mechanische Weiterentwicklung des Roboterarms
• Integration des Roboters in eine ROS Umgebung
• Aufnehmen von Datensätzen zum Training eines VLA Modells
• Validierung des Modells
• Simulation der Dosieroperationen

Anforderungen:

• Studium im Bereich Maschinenbau / IPEM / WING / Mechatronik o.Ä.
• Technisches Geschick und Bereitschaft, sich in neue Technologien einzuarbeiten
• Hohe Motivation, Neugierde sowie eine selbständige und strukturierte Arbeitsweise
• Deutsch in Wort und Schrift

Die genauen Aufgaben können je nach individuellen Fähigkeiten und Interessen variieren.

Bewerbungen mit Lebenslauf und aktueller Notenübersicht bitte per E-Mail.

Kategorien:

Kontakt: