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

Motivation:

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.

Kategorien:

Forschungsbereich:

Robotik

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit

Kontakt:

Christian Hofmann, M. Sc.

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