Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Diverse Lehrprojekt-Themen, s. https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michelsprotect me ?!iat.uni-bremenprotect me ?!.de

Diverse Lehrprojekt-Themen, s. https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michelsprotect me ?!iat.uni-bremenprotect me ?!.de

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe25-26
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)

Der andauernde AI Boom wurde maßgeblich von der Neuentwicklung der Transformer-Architektur vorangetrieben. Diese neuronalen Netze bilden die Grundlage von aktuellen Large Language Models wie GPT und sind in diesem Aufgabengebiet performanter als ihre Vorgänger, die auf rekurrenten neuronalen Netzen oder CNNs basieren.
Auch in andere Gebiete erhalten Transformer Einzug, so z. B. in die Verarbeitung akustischer Signale wie Geräusche oder Musik.
In diesem Projekt soll untersucht werden, wie Transformer zur Verarbeitung vibroakustischer Signale eingesetzt werden können, um ein zerstörungsfreies Structural Health Monitoring zu ermöglichen. Die Klassifikationsaufgabe besteht darin, Signalquellen in einem Plattenmaterial zu detektieren, lokalisieren und differenzieren. Die nötigen Daten sollen dabei in einem Versuchsaufbau eigenständig aufgenommen werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: Nach Absprache
Projektauftakt am: Nach Absprache
Ansprechperson: Marius Meiswinkel (mmeiswinkel@ialb.uni-bremen.de)

In diesem Projekt soll eine moderne Benutzeroberfläche für Prüfstände am Institut für Antriebssysteme, Leistungselektronik und Bauelemente entworfen werden.

Das Ziel des Projekts ist es, eine modere modulare Benutzeroberfläche und Steuerung zu entwickeln, in der Maschinenparameter angepasst und Messdaten visualisiert werden können.

Die Studierenden sollen sich zunächst mit den vorhandenen Systemen und Schnittstellen vertraut machen und ein Konzept entwickeln, wie eine solche Benutzeroberfläche realisiert werden kann. Als Basis kommt hierfür bspw. ein Raspberry Pi mit einem Touchscreen in Frage. Die Software soll in der Lage sein, verschiedene Prüfstände über Feldbus-Systeme und Netzwerke ansprechen zu können und von Messsystemen Daten zu sammeln und zu verarbeiten.

Neben der Benutzeroberfläche soll auch eine modulare Bibliothek/Implementierung für die Steuerung der Prüfstände entwickelt werden.
Während eine Steuerung von kommerziellen Umrichtern meist direkt vom Hersteller spezifiziert wird, gibt es an den Prüfständen auch Prototypen, die speziell auf die Hardware abgestimmt sind. Hierfür sollen im Rahmen des Projekts modulare Bibliotheken entwickelt werden, sodass möglichst alle Prüfstände mit dem neuen System gesteuert werden können.
Zur Vereinfachung von Versuchsabfolgen soll in der Benutzeroberfläche auch eine Abfolge von Kommandos und Versuchsprogrammen hinterlegt werden können.

Im Rahmen des Projekts werden folgende Kompetenzen erlernt:

• Umgang und Automatisierung von Prüfständen und Messaufbauten
• Grundlagen von elektrischen Maschinen und deren Ansteuerung
• Umgang mit Visualisierungsumgebungen bspw. Grafana
• Entwicklung von asynchronen Applikationen
• Grundlagen der Feldbus-Systeme und Maschinenkommunikation
• SPS-Systeme (Beckhoff)

Projektauftakt am: nach Vereinbarung
Ansprechperson: Till Kunkel (kunkel@bime.de)

Für die sichere und effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und kollaborativen Robotern gewinnt der Einsatz von Virtual Reality (VR) Anwendungen zunehmend an Bedeutung. Insbesondere die Übertragung der realen Umgebung eines Roboters in eine virtuelle Realität (VR) eröffnet neue Möglichkeiten zur Analyse, Interaktion und Überwachung robotischer Systeme durch einen räumlich entkoppelten Teleoperateur.
Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer resourcenschonenden Visualisierung des Arbeitsraumes eines kollaborativen Roboters in der virtuellen Realität. Hierfür sollen die Tiefeninformationen einer oder mehrerer IntelRealsense D435 Kameras verwendetet werden um Objekte zu identifizieren, klassifizieren und durch ein Volumenmodell in der Unreal Engine 5 in Echtzeit zu repräsentieren.
Im Rahmen dieses Projekts werden folgende Inhalte umgesetzt:
• Analyse eines bestehenden Visualisierungsansatzes hinsichtlich Darstellungsqualität und Performance
• Entwicklung eines Verfahrens zur Objekterkennung und -klassifikation anhand von Kamera- oder Sensordaten (z. B. Bildverarbeitung, KI-Methoden)
• Implementierung einer Schnittstelle zur Echtzeit-Positionierung von Volumenmodellen in der Unreal Engine 5 auf Basis der Informationen des entwickelten Verfahrens
• Durchführung von Tests zur Validierung von Erkennungsgenauigkeit, Darstellungsqualität und Systemperformance
• Bewertung des Gesamtsystems im Hinblick auf Funktionalität, Robustheit und Effizienz auch im Vergleich zu Vorarbeiten

Anmeldung im Stud.IP bis: 14.11.2025
Projektauftakt am: 20.11.2025
Ansprechperson: Axel Börold, borprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de

Sowohl die Intralogistik als auch der öffentliche Personenverkehr basieren auf unterschiedlichen Verkehrsträgern wie asphaltierten Straßen, Schienen usw. In der Praxis stehen den jeweiligen Vor- und Nachteilen einzelner Verkehrsträger in bestehenden intermodalen Verkehrssystemen die logistischen Handhabungskosten (Zeit und Aufwand) für den Wechsel zwischen den Verkehrsträgern gegenüber, sodass sinnvolle Transportoptionen für einzelne Teilstrecken ausgeschlossen werden. In diesem Lehrprojekt soll auf der Grundlage einer Anforderungsanalyse ein multimodales Transportfahrzeug entworfen und als Prototyp gebaut werden, mit dem Ziel, die Handlingkosten entsprechend zu reduzieren.

Anmeldung im Stud.IP bis: 19.10.2025
Projektauftakt am: 21.10.2025
Ansprechperson: Dr.-Ing. Holger Groke, hgrokeprotect me ?!fb1.uni-bremenprotect me ?!.de
In dieser Arbeit soll auf Basis eines Evaluation Boards eines Mobilfunkmoduls ein IoT-Sensorsystem entwickelt werden, dass A/D-gewandelte Daten eines Mikrorechners in einer Cloud aufzeichnet. Dazu soll basierend auf einem bestehenden Funktionsmuster eine Platine (weiter-) entwickelt werden, auf der die gewandelten Sensorsignale vorverarbeitet und an ein Mobilfunkmodul übertragen werden. Im Anschluss soll auf dem Mobilfunkmodul die Kommunikation mit der Cloud-Plattform und das Auslesen der Sensorsignale implementiert werden. Abschließend sollen die Signale in der Cloud weiterverarbeitet und visualisiert werden.
Es sollen folgende Aufgaben erledigt werden:
• Einarbeitung in Dokumentation (IoT-Modul, Vorarbeiten, etc…)
• Entwicklung und Test der (neuen) Platine
• Implementierung der Datenverarbeitung und Kommunikation
• Messtechnisch gestützte Verifikation des Gesamtsystems
Pojektbeschreibung: https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/files/index/efc7b3bf0ba9e9efbe2656b34c4ffa80?cid=4a19a98c612adba22f08c66419b5d9f4

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Bei den Jetson Boards, einer Produktfamilie von Nvidia, handelt es sich um eingebettete Systeme, die vorrangig dazu dienen, Algorithmen des Maschinellen Lernens möglichst effizient auszuführen. Hierzu verfügt die Jetson Hardware über eine spezielle Architektur (sog. CUDA cores) zur optimierten und beschleunigten Ausführung von KI-Verfahren.
Im Rahmen der Arbeit sollen unterschiedliche KI-basierte Algorithmen zur Nahinfrarotspektroskopie (NIR) auf einem Nvidia Jetson Board implementiert und deren Performance bewertet werden. Hierzu soll im ersten Schritt die Hardware sowie das dazugehörige Framework in Betrieb genommen werden. In einem zweiten Schritt sollen dann Algorithmen zur Analyse von NIR-Spektren klassisch (z.B. mittels PLS) sowie mit Algorithmen des Maschinellen Lernens untersucht und analysiert werden.

Projektauftakt am: Nach Vereinbarung
Ansprechperson: M. Sc. Johannes Arndt, arndtprotect me ?!bimeprotect me ?!.de
Im Rahmen von Vorarbeiten wurde ein Sensorsystem entwickelt, welches die LIDAR gestützte Navigation von mobilen Robotern unterstützt. Basierend auf diesem ersten Demonstrator sollen nun weite Optimierungsschritte erfolgen die schlussendlich in einem neuen generalisierten Sensor führen.
Das Sensorsystem basiert darauf, dass die Daten einer großen Zahl Ultraschallsensoren mit den Daten eines 2D LIDAS fusioniert werden, um dem Roboter Informationen über die 3. räumliche Dimension bereit zu stellen.
Das Projekt umfasst unter anderem die Arbeitsschritte:
- Erhöhung der Sensorabtastrate
- Optimierung und Parallelisierung der Sensorauswertung
- Integration in das Robot Operating System (ROS)
- Evaluation der gegenwärtigen Konfiguration am fahrenden Roboter (Abb. 1)
- Optimierung der Sensorkonfiguration für unterschiedliche mobile Roboter
- Erarbeitung eines Konzepts für einen generalisierten Sensor

Anmeldung im Stud.IP bis: 15.10.2025
Projektauftakt am: 22.10.2025
max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Jens Grosse, jens.grosseprotect me ?!zarm.uni-bremenprotect me ?!.de

In this project students shall implement new simulation approaches for the design of space systems. In this project phase from winter semester 2025 and summer semester 2026 the focus is on a simulation of the hypersonic ascent of a sounding rocket with CFD and potential assistance through AI. The students will work on one of the following topics:
1.) Ablative heat shield implementation on available nose cone models with atmospheric parameters investigation
2.) Training of AI algorithm / neural network on different data sets obtained from a classical CFD simulation

Anmeldung im Stud.IP bis: 15.10.2025
Projektauftakt am: 22.10.2025
Ansprechperson: Jens Grosse, jens.grosseprotect me ?!zarm.uni-bremenprotect me ?!.de

The ZARM institute investigates multiple quantum sensor for sensing of accelerations or pressures, as well as different approaches to provide frequency references.
This project will study different enabling technologies supporting the developments of these quantum sensors and frequency references. Hereby the participants will get a basic introduction into fundamentals of quantum technologies and will subsequently work on one of the following topics:.

• Design and comissioning of a teststand for Partial Pressure determination of Potassium using Spectroscopy
• Design and test of a micro valve for UHV systems

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Optische Messverfahren nutzen Strahlung unterschiedliche Wellenlängenbereiche. Diese Strahlung wird von einem Detektor erfasst und anschließend ausgewertet, um Rückschlüsse auf die Strahlungsquelle oder das transmittierte bzw. reflektierte Medium zu ziehen. Der Zustand des Mediums hat dabei einen großen Einfluss auf das detektierte Signal. Neben der Temperatur spielt die Dynamik eine große Rolle.
Im Rahmen der Arbeit soll der Einfluss des Mediums auf optische Messungen untersucht werden. Hierzu soll im ersten Schritt ein kleiner Aufbau zur Nachstellung unterschiedlicher dynamischer Zustände aufgebaut und in Betrieb genommen werden. Anschließend sollen unterschiedliche Tests und Untersuchungen durchgeführt werden, um den Einfluss dynamischer Strömung auf optische Messungen bewerten zu können. Abschließen sollen die Ergebnisse evaluiert und Konzepte zur Vermeidung von Messfehlern entwickelt werden.