Motivation

Die Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität und Orientierung. Dazu gehören sowohl das am FAPS entwickelte Assistenzsystem für Blinde als auch der am FAPS entwickelte intelligente Rollstuhl. Für solche Systeme können aktuelle Algorithmen der Roboternavigation genutzt werden. Bisherige Ansätze zur sozialen Navigation berücksichtigen nur Komfortfaktoren von Personen in der Umgebung des Roboters, nicht aber die Komfortfaktoren des Passagiers selbst. Dieses Problem soll am FAPS erforscht werden. Weitere Informationen finden Sie in dieser Veröffentlichung.

Für die soziale Navigation unter Berücksichtigung von Personen für mobile Roboter stehen verschiedene Simulations- und Navigationsansätze zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit sollen Algorithmen getestet und hinsichtlich des Nutzerkomforts bewertet werden. Darauf aufbauend soll eine Weiterentwicklung implementiert werden, um den Komfort für den Passagier zu erhöhen. Mögliche Lösungsansätze stellen Planner basierend auf dem Social Force Model oder Reinforcement Learning dar.

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS
• Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
• Literaturrecherche zu bestehenden Navigationsansätzen
• Einarbeitung in die Simulationsumgebung HuNavSim
• Bewertung bestehender sozial akzeptierten Navigationsalgorithmen hinsichtlich des Passagierkomforts
• Implementierung neuer Lösungsansätze

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

Kontakt

Matthias.Kalenberg@faps.fau.de

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