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Master- oder Projektarbeit | Nutzbarkeitsanalyse von akustischem Raytracing zur Abschätzung von Drohnenakustik bei Indoor-Navigation

Drohnen werden in unterschiedlichsten Gebieten der Industrie eingesetzt, unter anderem zum Materialtransport in der Intralogistik oder zur Erfassung und photogrammetrischen Rekonstruktion von Gebäuden und Baustellen.

Für den effizienten und sicheren Einsatz ist es wünschenswert, dass die Drohnen ihre Aufgaben selbstständig erledigen, also autonom agieren. Durch den autonomen Betrieb wird es möglich mithilfe gezielter Navigation die Drohnen hinsichtlich ihrer energetischen und akustischen Eigenschaften zu optimieren.

Um die Drohnenakustik zu verbessern sollen auf Basis eines Simulationsmodels in Gazebo Garden KI-Algorithmen trainiert werden, welche letztendlich die Drohne autonom und akustisch optimiert von einem Start- zu einem Zielpunkt navigieren. Dafür kann es bei der Indoor-Navigation von Interesse sein die Drohnenakustik vorab anhand der Raumgeometrie abschätzen zu können. Eine mögliche Option ist die Verwendung von akustischem Raytracing, für welches bereits Bibliotheken als Open-Source-Lösung zur Verfügung stehen.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen sich Studierende in die Technologie des akustischen Raytracings einarbeiten und diverse Tools anhand von Beispielen gegenüberstellen. Letztendlich soll die Nutzbarkeit der Programme zur Erstellung von Heatmaps als restriktive Informationen zur Planung von schalloptimierten Drohnenflügen abgeschätzt werden.

Benefits

  • Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Robotik
  • Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
  • Einblicke in weitere Forschungsbereiche
  • Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
  • Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

  • Grundlegende bis fortgeschrittene Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
  • Grundlagen der Akustik, bzw. Strömungsmechanik
  • Beginn ist jederzeit möglich
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
  • Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Voraussetzung für die Arbeit ist die Motivation zur selbständigen Einarbeitung in die Technologie des akustischen Raytracings. Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage per E-Mail.

Masterarbeit zur datengetriebenen Modellierung von Drohnenakustik

Drohnen werden in unterschiedlichsten Gebieten der Industrie eingesetzt, unter anderem zum Materialtransport in der Intralogistik oder zur Erfassung und photogrammetrischen Rekonstruktion von Gebäuden und Baustellen. Für den effizienten und sicheren Einsatz ist es wünschenswert, dass die Drohnen ihre Aufgaben selbstständig erledigen, also autonom agieren. Durch den autonomen Betrieb wird es möglich, mithilfe gezielter Navigation die Drohnen hinsichtlich ihrer energetischen und akustischen Eigenschaften zu optimieren.

Um die Drohnenakustik zu verbessern, sollen auf Basis eines Simulationsmodells KI-Algorithmen trainiert werden, welche der Drohne autonom akustisch optimierte Flugpfade von einem Start- zu einem Zielpunkt vorgeben. Aufgrund der Komplexität des akustischen Verhaltens einer Drohne liegt es nahe, die zugehörigen Übertragungsfunktionen im Flug als Basis für die Simulation mithilfe datengetriebener Systemidentifikation zu erfassen.

Im Rahmen dieser Masterarbeit wird darauf abgezielt eine datengetriebene Systemidentifikation auf Basis eines neuronalen Netzes für die Drohnenakustik mit einem Hexcopter umzusetzen, das kinematisch-akustische Modell in die Simulation einzupflegen und anschließend die Ergebnisse zu validieren.

 

Ziele und Arbeitsschritte

  • Einarbeitung in ROS2, PX4 und Gazebo
  • Einarbeitung in das bestehende System
  • Konzept zur datengetriebenen Modelbildung für das kinematisch-akustische Verhalten erarbeiten
  • Umsetzung des neuronalen Netzes und Identifikation des realen Systems
  • Implementierung in der Simulationsumgebung
  • Validierung der Ergebnisse

Benefits

  • Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Robotik
  • Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
  • Einblicke in weitere Forschungsbereiche
  • Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
  • Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

  • Grundlegende bis fortgeschrittene Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
  • Vorkenntnisse in ROS/ROS2 von Vorteil
  • Vorkenntnisse der Systemtheorie/Regelungstechnik zu Modellbildung und Zustandsraummethoden
  • Beginn ist jederzeit möglich
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
  • Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Zusätzliche Voraussetzung ist die Motivation zur selbständigen Einarbeitung in die Programmierung von (Flug-) Robotern.

Bewertung bestehender Navigationsalgorithmen hinsichtlich sozialer Akzeptanz und Passagierkomfort

Motivation

Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität und Orientierung. Dazu zählt sowohl das am FAPS entwickelte Assistenzsystem für Blinde als auch der am FAPS entwickelte intelligente Rollstuhl.

Für Personennavigation steht der Komfort für die unterstütze Person im Vordergrund. Dafür müssen Komfortfaktoren sowohl für den Passagier als auch für umstehende Personen berücksichtigt werden.

Zur sozialen Navigation von mobilen Robotern stehen verschiedene Simulationen und Navigationsansätze zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit sollen die verschiedenen Simulationen und Algorithmen ausprobiert und hinsichtlich des Nutzerkomforts bewertet werden.

Ziele und Arbeitsschritte

  • Einarbeitung in ROS
  • Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
  • Literaturrecherche zu bestehenden Navigationsansätzen
  • Inbetriebnahme des Simulators HuNavSim und Evaluierung weiterer Simulatoren
  • Bewertung bestehender sozial akzeptierten Navigationsalgorithmen hinsichtlich des Passagierkomforts
  • Aufzeigen von Schwachstellen bestehender Ansätze hinsichtlich des Passagierkomforts durch Einführung neuartiger Metriken

Benefits

  • Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
  • Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
  • Einblicke in weitere Forschungsbereiche
  • Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
  • Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

  • Grundlegende Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
  • Vorkenntnisse in ROS von Vorteil
  • Beginn ist jederzeit möglich
  • Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
  • Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

BA/PA/MA: Entwicklung einer echtzeitfähigen Computer Vision Anwendung auf Basis künstlicher neuronaler Netze im Kontext autonomer Arbeitsmaschinen

Ausgangssituation:

Moderne Formen der Arbeitsmaschinen stellen hohe Anforderungen an die eingesetzte Automatisierungstechnik. Durch langjährige Analyse der Auswirkungen von physikalischen Effekten auf mechatronische Komponenten, kann für die Automatisierungstechnik auf eine Vielzahl an Sensorsystemen zur Erfassung von Umgebungsinformationen zurückgegriffen werden.

Bei der Umsetzung solcher Systeme muss dabei, neben der erforderlichen Funktionalität auch auf eine vollumfängliche Einhaltung der gegeben Richtlinien zur funktionalen Sicherheit geachtet werden. Zur Umsetzung der funktionalen Sicherheit solcher flexibler Systeme, wird eine zuverlässige und echtzeitfähige Erfassung und Auswertung der Sensorik benötigt.

Im Forschungsprojekt POV.OS wird daher eine innovative Automatisierungsplattform entwickelt, die durch eine offene Architektur aus Hardware und Software den Einsatz und die Funktionalisierung mobiler Arbeitsmaschinen ermöglicht. Im Verlaufe dieser Arbeit sollen deshalb Möglichkeiten zur echtzeitfähigen Überwachung der Fahrzeugumgebung und der Anhängersysteme mittels KI-basierter Computer Vision Anwendungen untersucht werden.

Aufgabenschwerpunkte:

  • Einarbeitung in relevante Kameratechnologien für autonome Transportfahrzeuge
  • Einarbeitung in relevante Machine Learning Frameworks
  • Auswahl und Integration relevanter Kamerasysteme
  • Entwicklung eines KI-basierten Computer Vision Systems zur Erfassung der Fahrzeugumgebung und der Anhängersysteme
  • Evaluation des Frameworks hinsichtlich Performance, funktionaler Sicherheit und Ressourcenverbrauch

Vorkenntnisse:

  • Interesse an fahrerlosen Transportfahrzeugen und Computer Vision
  • Motivation und eigenständige Arbeitsweise
  • Grundlegende Programmierkenntnisse
  • Vorkenntnisse in Python, Tensorflow und ROS2 von Vorteil, allerdings nicht zwingend erforderlich
  • Gute Deutsch- und Englisch-Kenntnisse

Der Arbeitsumfang kann entsprechend der Art der Abschlussarbeit angepasst werden.

Bewerbungen ausschließlich per Email mit aussagekräftigen Unterlagen (Lebenslauf, vollständige Notenübersicht)

3D Computer Vision Modellierung mit Deep Learning für Robotik

Ausgangssituation

Um die Absolutgenauigkeit von 6-Achs-Industrierobotern zu verbessern, wird ein Computer-Vision-basiertes Regelungssystem entwickelt. Die 6DoF Pose des Bauteils am Endeffektor des Roboters muss sehr genau innerhalb eines großen Messraums bestimmt werden. Damit diese Ziele erreicht werden können, werden mehrere Kameras gleichzeitig verwendet. Mit Image Registration werden die Bilder von verschiedenen Kameras in dasselbe Koordinatensystem transformiert. Die dadurch erzeugten hochgenauen konsistenten Bilddaten können dann von nachfolgenden Algorithmen genutzt werden.

Aufgabenschwerpunkte

  • 3D Computer Vision 
  • Pose Estimation
  • Image Registration
  • Image Reconstruction
  • Photogrammetrie
  • Robotik
  • 3D Scanning
  • Subpixel Algorithmen

Vorkenntnisse

  • Python Kenntnisse wünschenswert
  • Computer Vision Kenntnisse wünschenswert
  • Deep Learning Kenntnisse wünschenswert
  • ROS Kenntnisse von Vorteil
  • C++ Kenntnisse von Vorteil

Autonome Navigation von Assistenzsystemen

Motivation

Fortschritte in der mobilen Robotik ermöglichen immer neue Anwendungsgebiete für mobile Roboter, vom Staubsaugerroboter über autonome Rollstühle bis hin zu fahrerlosen Transportsystemen. Diese Technologien eröffnen neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Assistenzsystemen für seh- oder gehbehinderte Menschen, wie zum Beispiel einen Navigationsrucksack oder einen intelligenten Rollstuhl (siehe Bild). Insbesondere für Anwendungen im unmittelbaren Umfeld des Menschen bestehen hohe Anforderungen an die autonome Navigation hinsichtlich der sozialen Akzeptanz und des Komfortempfindens des Nutzers.

Am FAPS werden neue Algorithmen für eine sozialverträgliche und komfortable Personennavigation entwickelt. Aktuelle Aufgaben sind die Evaluierung von Bewertungsmetriken in der Simulation und die Entwicklung und Implementierung von entsprechenden Karten und Pfadplanern für die Navigationsarchitektur des Robot Operating Systems (ROS). Der Forschungsschwerpunkt liegt dabei auf der Navigation z.B. in Form von Kostenkarten oder neuartigen Pfadplanern basierend auf dem Social Force Modell.

Die Arbeiten in diesem Bereich umfassen die Einarbeitung in die Thematik der Personennavigation, die Entwicklung und Implementierung eines der Softwaremodule und dessen Evaluierung an einem realen Demonstrator.

Konkretere Informationen erhalten Sie gerne auf Anfrage per Mail in einem persönlichen Gespräch.

 

Benefits

  • Praktische Entwicklungserfahrung im Bereich autonome Navigation und Umgebungswahrnehmung
  • Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
  • Einblicke in andere Forschungsgebiete
  • Anwendungsorientierte Arbeit für den Berufseinstieg
  • Flexible Arbeitsweise

Hinweise / Anforderung zur Bewerbung

  • Beginn ist jederzeit möglich
  • Gute bis sehr gute Kenntnisse auf dem Gebiet der Robotik durch bestandene Prüfung auf diesem Gebiet
  • Vorkenntnisse in der Programmierung von C++/Python/ROS von Vorteil
  • Bewerbung bitte per Email mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
  • Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder im persönlichen Gespräch

Projekt- und Masterarbeiten im Bereich autonome Drohnen

Drohnen werden in unterschiedlichsten Gebieten der Industrie eingesetzt, unter anderem zum Materialtransport in der Intralogistik oder zur Erfassung und photogrammetrischen Rekonstruktion von Gebäuden und Baustellen.

Für den effizienten und sicheren Einsatz ist es wünschenswert, dass die Drohnen ihre Aufgaben selbstständig erledigen, also autonom agieren. Durch den autonomen Betrieb wird es möglich mithilfe gezielter Navigation die Drohnen hinsichtlich ihrer energetischen und akustischen Eigenschaften zu optimieren. Hierfür ist die Erforschung robotischer Infrastrukturen, intelligenter Regelalgorithmen und dreidimensionaler Pfadplanung erforderlich. Zudem sind Hardwareaspekte, wie ein stabiler und richtig dimensionierter Aufbau des Flugroboters sowie die Ausstattung mit entsprechender Sensorik zu beachten.

Am Flugfeld des Lehrstuhl FAPS sind verschiedene Themen für Projekt- und Masterarbeiten in den oben genannten Bereichen zu vergeben. Voraussetzung ist die Motivation zur selbständigen Einarbeitung in die Programmierung von (Flug-)Robotern. Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage per E-Mail.

BA/PA/MA: Entwicklung einer modularen und offenen Systemplattform für autonome Arbeitsmaschinen

Ausgangssituation

Im Rahmen des Forschungsprojektes POV.OS forscht der Lehrstuhl FAPS an der Entwicklung einer innovativen Automatisierungsplattform als offene Architektur aus Hardware und Software für den Einsatz und die Funktionalisierung von mobilen Arbeitsmaschinen. Die Automatisierungsplattform wird dabei modular und mit offenen Schnittstellen gestaltet, um sich für vielfältige Anwendungsgebiete zu eignen.
Im Rahmen des Projekts werden mehrere Referenzfälle umgesetzt. Exemplarisch für intralogistische Aufgaben wird am Lehrstuhl ein autonomer Routenzugschlepper implementiert.

Im Rahmen des Projekts ist eine Vielzahl spannender Arbeiten zu vergeben. Neben den konkret ausgeschriebenen Arbeiten besteht auch die Möglichkeit einer Initiativbewerbung um besonderen Kompetenzen gerecht zu werden.

Aufgabenstellung

Es sind vielfältige Aufgabenstellungen aus den folgenden Themenkomplexen zu bearbeiten:

  • Entwurf und Inbetriebnahme einer kollaborativen Entwicklungsplattform
  • Betriebsbegleitende Simulation, Vernetzung und digitaler Zwilling
  • Analyse von Anforderungen und Definition von Schnittstellen im Kontext autonomer Arbeitsmaschinen
  • Umsetzung autonomer Funktionen auf ROS-Basis als Softwarepakete
  • Sensordatenfusion unterschiedlicher Sensortechnologien
  • KI-Methoden auf Basis der Fusion von LiDAR- und Kameradaten
  • Definition einer sicheren und effizienten Interprozesskommunikation und ROS-Middleware

Vorkenntnisse

  • Interesse an autonomen Arbeitsmaschinen und insbesondere autonomer Intralogistik
  • Motivation und eigenständige Arbeitsweise
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Vorerfahrung im gewünschten Themenbereich

Weitere Informationen gibt es gerne in einem persönlichen Gespräch.
Kontaktaufnahme bitte nur per E-Mail und mit aussagekräftigen Unterlagen (Vorschlag für Themenkomplex, Lebenslauf, vollständige Notenübersicht).

Der Arbeitsumfang kann entsprechend der Art der Abschlussarbeit angepasst werden.

Entwicklung von sozialen Robotern

Die Robotik entwickelt sich über alle Anwendungsdomänen in der Industrie, in den Dienstleistungsbereichen, in Medizin und Pflege sowie im privaten Umfeld zu einer Schlüsseltechnologie für Wertschöpfung, verbesserte Arbeitsbedingungen und Unterstützung. Überall dort, wo Menschen und autonome technische Systeme kooperieren sollen und wollen, ist eine sozial intelligente und anpassungsfähige Interaktion entscheidend für eine angenehme, effiziente und akzeptiere Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen. Gerade im Bereich der sozialen Robotik ergeben sich also enorme Potenziale, die zukünftig den Erfolg von robotischen Applikationen entscheidend beeinflussen werden.

Im Rahmen eines neuen Forschungsprojektes werden wir eine Softwarearchitektur für erziehbare soziale Roboter entwicklen.

Eine Arbeit im Rahmen dieser Forschung umfasst zum Beispiel

Programmierung von Komponenten einer Softwarearchitektur für Soziale Roboter. Oder die Programmierung von Agentensystemen.Die Integration von neuartigen Sensoriken in Roboterplattformen. Oder die Gestaltung von Interaktionsformen mit Robotersystemen.

Wir suchen laufend neue Teammitglieder.

Bei Interesse gerne einen Termin für eine detailierte Vorstellung und gemeinsam Entwicklung möglicher Themen ausmachen.

Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in C++ und ROS wären vorteilhaft. Eine Einarbeitung während der Arbeit ist in jedem Fall möglich

Beginn

ab sofort

Lerfähige Roboter und Teleoperation

Komplexe Roboterzelle

Im Forschungsbereich Robotik arbeiten wir an neuen Ansätzen um mit Robotersystemen interagieren zu können und sie mittels Teleoperation fernzusteuern. Damit können Roboter nicht nur für neue und komplexe Aufgaben genutzt werden. Sie können vielmehr auch direkt vom Menschen lernen und so neue autonome Fähigkeiten erlangen.

Für unser Forschunsteam suchen wir laufen Studentinnen und Studenten, die Lust haben eine der zahlreichen und herausfordernten Aufgaben zur Weiterentwicklung der Robotik im Rahmen einer studentischen Arbeit anzugehen.

Mögliche Themengebiete für eine studentische Arbeit sind je nach Interesse
  • Entwicklung, Konstruktion, Integration und Erprobung mechatronischer Systeme im Anwendungskontext wie z.B. neuartige Greifer
  • Augmented Virtuality (AV) bzw. Virtual Reality (VR) für die Multi-Roboter Teleoperation
  • Bildverarbeitung zur effizienten Segmentierung und räumlichen Umgebungsbeschreibung mittels Deep Learning Technologien
  • Rekonstruktion hochindividueller Handhabungsobjekte anhand Sensordaten sowie Posebestimmung dieser Objekte im Raum
  • Autonomes Greifen von Teilen (u.a. auf Basis von Ansätzen des generative Graspings)
  • Entwicklung einer Operatorentlastung bei der Teleoperation durch verbesserte Immersion sowie einer prozessspezifischen Wissensintegration auf Basis aktueller Gaming Engines
  • Untersuchung von Ansätzen des Human-in-the-Loop (HuITL) Imitation Learnings und Active Learnings zur Adaption von Fähigkeiten durch den Menschen

Bei Interesse gerne einen Termin für eine detailierte Vorstellung möglicher Themen ausmachen.

Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in C++ und ROS wären vorteilhaft. Alternativ kann der Schwerpunkt auch auf die Konstruktion, Design oder Mensch Technik Interaktion gelegt werden.

Beginn

ab sofort