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Inbetriebnahme, Automatisierung und Analyse eines Flugrobotersystems (BA/PA/MA)

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein vorhandenes Flugrobotersystem (Emqopter) in Betrieb genommen werden (Software) und anschließend in ein bestehendes System zum automatisierten Betrieb von Flugrobotern eingebunden werden (Soft- und Hardware). Anschließend soll das Flugsystem hinsichtlich unterschiedlicher Größen (Flugstabilität, Flugdauer, Sicherheit etc.) analysiert und bewertet werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Einarbeitung in das Themengebiet Flugroboter
  • Inbetriebnahme des Flugrobotersystems
  • Erweiterung des Systems für den automatisierten Betrieb (Hard- und Software)
  • Analyse und Bewertung des Systems
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Analyse unterschiedlicher Flugroboter zur photogrammetrischen Rekonstruktion von Innenbereichen (BA/PA/MA)

Ausgangslage:

Die Automatisierung und Digitalisierung der Dokumentation von Bauprojekten bietet hohes Potential zur Kostenreduktion und Fehlervermeidung beim Bau. Hierfür können zur Datenerfassung unterschiedliche autonome Roboterlösungen, bodengebundene wie auch fliegende, ausgestattet mit entsprechender Sensorik zur Umgebungserfassung zum Einsatz kommen. Mittels der automatisiert erfassten Daten kann der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand (BIM-Modell) abgeglichen werden und so Abweichungen frühzeitig erkannt werden.

Aufgabenstellung:

Das Ziel dieser Arbeit ist es, zwei vorhandene Flugrobotersysteme für die photogrammetrische Umgebungsrekonstruktion in Betrieb zu nehmen. Anschließend sollen Bilddatensätze mit den Flugrobotern erstellt und die Umgebung mit diesen und einer vorhandenen Software photogrammetrisch rekonstruiert werden. Die beiden Systeme sowie die das Ergebnis der photogrammetrischen Rekonstruktion sollen hinsichtlich unterschiedlicher Faktoren analysiert und bewertet werden (z.B. Sicherheit beim Betrieb der Roboter, Komplexität der Roboter, Flugstabilität und Flugdauer, Güte der aufgenommenen Datensätze und der photogrammetrischen Rekonstruktion, …).

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zu Flugrobotern und Photogrammetrie
  • Inbetriebnahme der Flugrobotersysteme und der Software zur photogrammetrischen Rekonstruktion
  • Aufnahme von Bilddatensätzen zur photogrammetrischen Rekonstruktion
  • Analyse und Bewertung der Roboter für die photogrammetrische Rekonstruktion von Innenbereichen
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Analyse und Bewertung unterschiedlicher Kameras für die photogrammetrische Umgebungsrekonstruktion (BA/PA/MA)

Ausgangslage:

Die Automatisierung und Digitalisierung der Dokumentation von Bauprojekten bietet hohes Potential zur Kostenreduktion und Fehlervermeidung beim Bau. Hierfür können zur Datenerfassung unterschiedliche autonome Roboterlösungen, bodengebundene wie auch fliegende, ausgestattet mit entsprechender Sensorik zur Umgebungserfassung zum Einsatz kommen. Mittels der automatisiert erfassten Daten kann der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand (BIM-Modell) abgeglichen werden und so Abweichungen frühzeitig erkannt werden.

Aufgabenstellung:

Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Eignung verschiedener Kameras zur photogrammetrischen Umgebungsrekonstruktion zu bewerten. Hierfür müssen die Kameras zur Datenerfassung in Betrieb genommen werden, entsprechende Datensätze mit den Kamers aufgenommen werden und das Ergebnis einer photogrammetrischen Rekonstruktion der Umgebung basierend auf den Datensätzen und einer vorhandenen Software bewertet werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zu Kameras und Photogrammetrie
  • Einarbeitung in eine vorhandene Photogrammetrie-Software
  • Inbetriebnahme verschiedener Kameras
  • Aufnahme von Datensätzen mit den Kameras
  • Analyse und Bewertung der photogrammetrischen Rekonstruktion basierend auf den aufgenommenen Datensätzen
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Kartenbasierte Prädiktion von Fußgängertrajektorien (PA/MA)

Ausgangslage:

Roboter, insbesondere auch mobile Roboter, sollen zukünftig verstärkt komplexere Aufgaben übernehmen bzw. den Menschen hierbei unterstützen und mit ihm zusammenarbeiten. Hierfür müssen Roboter in Umgebungen navigieren, in welchen sich auch Menschen bewegen. Um eine möglichst effiziente und soziale Roboternavigation zu gewährleisten, ist es hilfreich, das Verhalten bzw. den Laufweg von Menschen zu prädizieren und in die Roboternavigation einzubeziehen.

Aufgabenstellung:

Ziel der Arbeit ist es, einen Ansatz zur Prädiktion von Fußgängertrajektorien zu erarbeiten, der Karteninformationen über die Umgebung einbezieht bzw. grundlegend darauf basiert. So sind in Karten häufig Türen und andere Orte/Objekte von Interesse eingezeichnet oder können automatisiert erkannt werden. Mithilfe eines geeigneten Ansatzes (z.B. maschinelles Lernen oder Potentialfeldern) sollen basierend hierauf wahrscheinliche Trajektorien von Fußgängern in der Umgebung vorhergesagt werden. Zudem wäre die kontinuierliche Optimierung des Ansatzes basierend auf Beobachtungen durch den Roboter wünschenswert.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zur Kartierung und Prädiktion von Fußgängertrajektorien
  • Auswahl geeigneter Verfahren und Algorithmen aus dem Stand der Forschung
  • Konzipierung und Implementierung eines Ansatzes zur kartenbasierten Prädiktion von Fußgängertrajektorien
  • Analyse und Bewertung des erarbeiteten Ansatzes in Simulationen und mit Realdaten
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Auswertung semantischer Karten hinsichtlich orts- und zeitabhängiger Muster (BA/PA/MA)

Ausgangslage:

Semantische Karten für mobile Roboter enthalten neben Informationen zu Hindernissen in der Umgebung auch weitere Informationen wie z.B. über die Art der Hindernisse (Objektklassen) oder deren Verhalten (z.B. Trajektorie eines Objektes). Durch die Nutzung dieser Informationen kann die Navigation von autonomen mobilen Robotern verbessert werden.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Arbeit soll die langfristige Auswertung von semantischen Karten hinsichtlich bestimmter Muster in der Umgebung untersucht werden. Einerseits können z.B. durch langfristige Beobachtungen ortsabhängige Muster erkannt werden, wie Wege die häufig genutzt werden, oder auch zeitabhängige Muster, wie eine erhöhte Anzahl an Fußgängern am Ende eines Arbeitstages. Hierfür müssen semantische Karten, die immer während des Betriebs vom Roboter erstellt werden, langfristig gespeichert werden. Anschließend sollen durch einen geeigneten Analyseansatz entsprechende Muster in der Kartensammlung erkannt werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zur semantischen Kartierung und Mustererkennung
  • Auswahl geeigneter Verfahren und Algorithmen aus dem Stand der Forschung
  • Konzipierung und Implementierung eines Ansatzes zur Mustererkennung in semantischen Karten, aufbauend auf einem vorhandenen Algorithmus zur semantischen Kartierung
  • Analyse und Bewertung des erarbeiteten Ansatzes in Simulationen und mit Realdaten
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Automatisiertes kontinuierliches Lernen im Bereich Open World Object Detection (PA/MA)

Ausgangslage:

Roboter sollen zukünftig verstärkt komplexere Aufgaben übernehmen bzw. den Menschen hierbei unterstützen und mit ihm zusammenarbeiten. Hierfür sind eine geeignete Umgebungserfassung sowie das Management und die Erweiterung des Wissens des Roboters von essentieller Bedeutung.

Aufgabenstellung:

Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist es zu untersuchen, inwiefern es möglich ist, dass ein mobiler Roboter während des Betriebs neue Objektklassen von Objekten in der Umgebung basierend auf Kamerabildern automatisiert erlernt. Hierzu müssen aus dem Stand der Forschung geeignete Ansätze aus dem maschinellen Lernen ausgewählt und adaptiert werden. Insbesondere sollen die Aspekte der automatisierten Generierung und Erweiterung des Trainingsdatensatzes sowie der automatisierten Annotierung neuer Daten/Objekte untersucht werden. Die Ansätze sollen zunächst methodisch konzipiert und anschließend implementiert sowie mithilfe von Simulationen und Realdaten analysiert und bewertet werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zur Objekterkennung und zum kontinuierlichen Lernen
  • Auswahl geeigneter Verfahren und Algorithmen aus dem Stand der Forschung
  • Konzipierung und Implementierung eines Ansatzes zum automatisierten kontinuierlichem Lernen
  • Analyse und Bewertung des erarbeiteten Ansatzes in Simulationen und mit Realdaten
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Analyse und Erweiterung von Ansätzen zur semantischen Datenassoziation (BA/PA/MA)

Ausgangslage:

Roboter, insbesondere auch mobile Roboter, sollen zukünftig verstärkt komplexere Aufgaben übernehmen bzw. den Menschen hierbei unterstützen und mit ihm zusammenarbeiten. Hierfür ist eine geeignete Umgebungserfassung sowie das Managment und die Erweiterung des Wissens des Roboters zur Aufgabenerfüllung von essentieller Bedeutung. Semantische Karten, also Karten, die zusätzliche Informationen über die Umgebung und Objekte darin enthalten, bieten dem Roboter entsprechende Informationen.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Arbeit sollen unterschiedliche Ansätze zur semantischen Datenassoziation analysiert und bewertet werden. Geeignete Ansätze sollen implementiert und in eine vorhandene Software zur semantischen Kartierung integriert werden. Anschließend soll die Datenassoziation in Simulation und Realität analysiert und bewertet werden. Aufbauend hierauf sollen Optimierungen und Erweiterungen der Datenassoziation konzipiert und untersucht werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zur Datenassoziation
  • Analyse und Bewertung von bestehenden Ansätzen
  • Implementierung, Integration und Erweiterung von geeigneten Verfahren
  • Analyse und Bewertung der Datenassoziation in Simulation und Realität
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation der Methode und Ergebnisse

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Nutzung von BIM-Daten zur Roboternavigation (BA/PA/MA)

Ausgangslage:

Die Automatisierung und Digitalisierung der Dokumentation von Bauprojekten bietet hohes Potential zur Kostenreduktion und Fehlervermeidung beim Bau. Hierfür können zur Datenerfassung unterschiedliche autonome Roboterlösungen, bodengebundene wie auch fliegende, ausgestattet mit entsprechender Sensorik zur Umgebungserfassung zum Einsatz kommen. Mittels der automatisiert erfassten Daten kann der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand (BIM-Modell) abgeglichen werden und so Abweichungen frühzeitig erkannt werden.

Aufgabenstellung:

Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Untersuchung und der systematische Vergleich unterschiedlicher Software zur Erstellung und Verwaltung von BIM-Modellen. Darauf aufbauend soll analysiert werden, wie die Daten eines BIM-Modells zur Stützung der Navigation von autonomen Robotern auf Baustellen genutzt werden können.

Zunächst sollen unterschiedliche BIM-Programme hinsichtlich relevanter Charakteristika wie z.B. Funktionsumfang oder Datenimport und –export untersucht und bewertet werden. Nach der Bewertung soll ein Vorgehen erarbeitet werden, wie mithilfe eines BIM-Modells, basierend auf einer ausgewählten BIM-Software, die Navigation eines autonomen Roboters gestützt werden kann. Hierfür sollen relevante Informationen, wie eine Umgebungskarte, automatisiert aus dem BIM-Modell extrahiert und dem Roboter geeignet zur Verfügung gestellt werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Recherche zu BIM und zu autonomen Roboter auf Baustellen
  • Auswahl geeigneter BIM-Software und systematischer Vergleich dieser
  • Konzeptionierung und Implementierung einer Software zur Extraktion relevanter Navigationsinformationen aus einem BIM-Modell
  • Analyse und Bewertung der Stützung der Roboternavigation durch BIM-Daten
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

 

Optimierte Pfadplanung für Flugroboter für die photogrammetrische Umgebungsrekonstruktion (BA/PA/MA)

Ausgangslage:

Die Automatisierung und Digitalisierung der Dokumentation von Bauprojekten bietet hohes Potential zur Kostenreduktion und Fehlervermeidung beim Bau. Hierfür können zur Datenerfassung unterschiedliche autonome Roboterlösungen, bodengebundene wie auch fliegende, ausgestattet mit entsprechender Sensorik zur Umgebungserfassung zum Einsatz kommen. Mittels der automatisiert erfassten Daten kann der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand (BIM-Modell) abgeglichen werden und so Abweichungen frühzeitig erkannt werden.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Pfadplanungsansatz erarbeitet und analysiert werden, der einen optimierten Pfad für die Aufnahme von Bildern mit Hilfe eines Flugroboters zur photogrammetrischen Rekonstruktion der Umgebung bereitstellt. Als Ausgangsinformation dient hierfür ein BIM-Modell des entsprechenden Innenbereichs. Basierend auf dem BIM-Modell soll ein optimierter Pfad für die Bildaufnahme berechnet werden, der eine verbesserte photogrammetrische Rekonstruktion der Umgebung erlaubt. Die Verbesserung soll einerseits hinsichtlich einer schnelleren (weniger Einzelbilder erforderlich) und andererseits einer exakteren photogrammetrischen Rekonstruktion untersucht werden.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zu Pfadplanung, Flugrobotern und Photogrammetrie
  • Auswahl geeigneter Verfahren und Algorithmen
  • Konzeptionierung und Implementierung eines optimierten Pfadplanungsansatzes
  • Analyse und Bewertung des erarbeiteten Ansatzes in Simulation und Realität
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.

Sensordatenfusion für die sichere und genaue Navigation von Flugrobotern in Innenbereichen (PA/MA)

Ausgangslage:

Die Automatisierung und Digitalisierung der Dokumentation von Bauprojekten bietet hohes Potential zur Kostenreduktion und Fehlervermeidung beim Bau. Hierfür können zur Datenerfassung unterschiedliche autonome Roboterlösungen, bodengebundene wie auch fliegende, ausgestattet mit entsprechender Sensorik zur Umgebungserfassung zum Einsatz kommen. Mittels der automatisiert erfassten Daten kann der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand (BIM-Modell) abgeglichen werden und so Abweichungen frühzeitig erkannt werden.

Aufgabenstellung:

Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Ansatz zur Sensordatenfusion für die genaue Lokalisierung und Navigation von Flugrobotern in Innenbereichen, insbesondere Innenbereichen von Baustellen zu konzipieren, realisieren und zu bewerten. Da speziell die Lokalisierung basierend auf Funksignalen (GPS, UWB etc.) in diesen Bereichen nur schwierig bis nicht möglich ist, soll ein Lokalisierungskonzept basierend auf mehreren, möglichst komplementären Sensoren erarbeitet und analysiert werden, das eine möglichst genaue (< 10 cm Ungenauigkeit) Lokalisierung eines Flugroboters erlaubt. Neben kamerabasierten Ansätzen (VIO/V-SLAM) können hierfür auch ultraschallbasierte Ansätze und speziell angebrachte optische Marker sowie semantische Informationen geeignet sein.

Die Arbeit umfasst folgende Arbeitsschritte:

  • Literaturrecherche zu Flugrobotern, Lokalisierung und Sensordatenfusion
  • Auswahl geeigneter Ansätze und Algorithmen
  • Konzeptionierung und Implementierung eines Ansatzes basierend auf dem Robot Operating System 2 mit geeigneten Sensoren
  • Analyse und Bewertung des erarbeiteten Ansatzes
  • Schriftliche Ausarbeitung und Dokumentation von Methodik und Ergebnissen

Weitere Informationen zur Arbeit erhalten Sie gerne auf Anfrage.