| 01-M07-FP-0001 | Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik (dauerhaft) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Kai Michels |
| 04-M07-FP-2421 | Projektauftakt am: 13.01.2024
max. Gruppengröße: 3 Personen
Ansprechperson: M.Sc. Jonas Hörnschemeyer, hjoprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
Energieeffiziente Produktion ist ein, in Anbetracht des fortschreitenden Klimawandels und marktwirtschaftlicher Kostendrücke aufgrund hoher Energiepreise, wichtiger Forschungsbereich. Studierende der Universität Bremen sollen am Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (BIBA) lernen, Energiebedarfe für Wertschöpfungsketten besser zu verstehen und diese an eine nicht konsistente Energieverfügbarkeit anzupassen. Zu diesem Zweck wurde eine Lehr- und Forschungsinstallation, genannt Lernfabrik, bestehend aus Photovoltaik-Modulen (PV-Modulen), Windenergieanlagen (WEA) und Energiespeichern, aufgebaut.
Die Lernfabrik befindet sich heute jedoch nicht in dem ursprünglich skizzierten Zielzustand. Der Projektinhalt gestaltet sich dreigliedrig im herstellen des Sollzustandes, der Optimierung vorhandener Systeme etwa zur Datenhaltung, sowie der Erweiterung der Systeme um neue Komponenten und Schnittstellen. | Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag |
| 01-M07-FP-2504 | Anwendung einer Transformer-Architektur auf Klassifikationsaufgaben in der Vibroakustik Anmeldung im Stud.IP bis: April 2025
Projektauftakt am: SoSe25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)
Projektbeschreibung (…) Anmeldung im Stud.IP bis: April 2025
Projektauftakt am: SoSe25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)
Projektbeschreibung (inhaltlich, max. 1 DIN A4-Seite) 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.
Erfahrungen im Umgang mit Python und PyTorch (Mit Lightning) sind erwünscht, Kenntnisse im Bereich Körperschall von Vorteil. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 04-M07-FP-2506 | Contrast und Signal-to-Noise Ratio in thermographischen Freifeldmessungen bei unterschiedlichen Messbedingungen Anmeldung im Stud.IP bis:30.04.2025
Projektauftakt am: 06.05.2025
max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Caroline Dorszewski, c.dorszewskiprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Wie gut lassen sich mit Infrarot-thermografie Strömungen an Windenergieanlagen visualisieren? Welche Rollen spielen dabei verschiedene Wetterbedingungen?
Mittels Infrarot-Thermografie lässt sich die Strömung am Rotorblatt visualisieren. Dadurch können Schäden und Verschmutzungen am Rotorblatt sichtbar gemacht werden, sowie wichtige Einsichten zu dem Strömungsverhalten der Anlagen im laufenden Betrieb gewonnen werden. Bei Messungen im Freifeld sind die erreichbaren Ergebnisse jedoch stark von den vorliegenden Wetterbedingungen abhängig. Wie genau diese Abhängigkeit aussieht ist noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist hierzu Messdaten zu generieren, auszuwerten und im Zusammenhang mit den Wetterbedingungen zu bewerten.
Mögliche Inhalte:
• Modellierung von der Wärmeleitung
• Mitwirkung bei Thermografie-Messungen an Windenergieanlagen
• Auswertung von Messbildern mittels Python
• Analyse von Kontrast und Signal-to-Noise Ratio | Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Fischer |
| 04-M07-FP-2510 | Entwicklung und Validierung eines Modells zur Simulation von kryogen thermisch induzierten Mikrorissen in CFK (SysEng) Projektauftakt am: 01.04.2025, max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Patrick Nowakowski, nowakowskiprotect me ?!faserinstitutprotect me ?!.de
Die Speicherung von kryogenem flüssigen Wasserstoff in Leichtbautanks aus kohlefaserverstärktem Kunststoff (CFK) stellt insbesondere durch extrem kalte und zyklische Lasten eine Herausforderung dar. Die Belastungen führen im Composite Laminat zu hohen thermischen Spannungen, wodurch Risse und Undichtigkeiten resultieren können. Um ein besseres Verständnis der Rissentstehung zu bekommen, soll im ersten Schritt anhand von Fiber Pull-Out Tests an kryogen vorbelasteten Prüfkörpern grundlegend die Faser-Matrix Haftung ermittelt werden. Für die Simulation der Rissentstehung soll in dieser Arbeit ein Mikro- und Meso-FEM-Modelle entwickelt werden, mit denen das Verhalten von CFK unter kryogenen Lasten simuliert werden kann. Ziel ist es, durch Parametervariation wie Faservolumengehalt, Schichtdicken, Funktionsschichten, wie Reinpolymerschichten den Einfluss auf die Mikrorissbildung zu untersuchen. Daraus sollen erste Abschätzungen hinsichtlich eines funktionalen Laminataufbaus für die kryogene Wasserstoffspeicherung getroffen werden. Zur Validierung werden Laminate mit unterschiedlichen Parametern hergestellt, kryogen thermisch zykliert und anschließend optisch untersucht. Die Bilder sollen mit den Ergebnissen aus der Simulation abgeglichen und bewertet werden. | Prof. Dr.-Ing. habil. David May |
| 01-M07-FP-2509 | Entwicklung von Methoden zur parallelen Simulation dynamischer Systeme Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzkeprotect me ?!ialb.uni-bremenprotect me ?!.de
Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst. | Prof. Dr.-Ing. Amir Ebrahimi Dr.-Ing. Wilfried Holzke |
| 04-M07-FP-2505 | Entwurf eines Systems zur prozessbegleitenden Defekterkennung für Nanosäulenstrukturen Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.2025
Projektauftakt am: 06.05.2025
max. Gruppengröße: 4 Personen
Ansprechperson: Tajim Md Hasibur Rahman, t.rahmanprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Oberflächen mit säulenförmigen Nanostrukturen weisen viele nützliche Eigenschaften auf und gelten als neuartiges Metamaterial. Diese Oberflächen werden mittels Nanoimprint-Lithografie hergestellt. Jede Nanosäule hat einen Durchmesser von ca. 100 nm, was unterhalb der Beugungsgrenze liegt, und ist gitterförmig angeordnet. Bei der industriellen Herstellung von Nanooberflächen entstehen durch Vibrationen während der Formgebung Defekte. Ein schnelles und robustes optisches Detektionssystem auf Basis von Lichtstreuung wurde realisiert, das defekte Nanostrukturen unterhalb der Beugungsgrenze erkennen kann. Der Versuchsaufbau für dieses Messprinzip umfasst eine Laserlichtquelle und einen Lichtdetektor zur Erfassung des gestreuten Lichts. Im Rahmen dieses Projekts wird der Versuchsaufbau für das zugrundeliegende Messprinzip entworfen und implementiert. Die Spezifikationen für Lichtquelle und Lichtdetektor werden finalisiert. Der Versuchsaufbau soll über Funktionen zur prozessbegleitenden Defekterkennung verfügen, d. h. er soll in der Inline-Produktion einsetzbar sein. Zur Steuerung des Gesamtsystems des Aufbaus muss ein Mikrocontroller programmiert und implementiert werden. Ein Rückkopplungssystem muss entwickelt und implementiert werden, um die Streulichtdaten kontinuierlich aufzuzeichnen und zu analysieren. Steuerungselemente wie Schrittmotoren können zur Steuerung des Aufbaus eingesetzt werden, um die zu untersuchende Probe gezielt anzusteuern. Das Endergebnis dieses Projekts ist die experimentelle Erkennung defekter Nanosäulenproben. Die erforderlichen Trainingsdaten werden bereitgestellt. | Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Fischer |
| 01-M07-FP-2503 | Entwurf und Simulation eines optischen Linsensystems (SysEng) Anmeldung im Stud.IP bis: Mai 2025
Projektauftakt am: SoSe 2025
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)
Optische Linsen werden (…) Anmeldung im Stud.IP bis: Mai 2025
Projektauftakt am: SoSe 2025
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)
Optische Linsen werden eingesetzt, um die Ausrichtung von Licht (optischer Strahlung) zu steuern. Durch die Brechung der Lichtstrahlen an den Grenzflächen von Linsen, werden die Strahlen entweder auf einen Punkt fokussiert oder nach außen gestreut.
Der Einsatz optischer Linsen ist vielfältig. Sie finden u. a. Verwendung in Fotokameras, Handys, Lupen, Mikroskopen, Teleskopen sowie im industriellen Bereich der Fertigungsverfahren (Belichtung) oder Prozess- und Messtechnik (Spektroskopie).
Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit sollen unterschiedliche optische Linsen entworfen und mithilfe einer Raytracing-Software simuliert werden. Durch eine oder mehrere optische Komponenten soll so optische Strahlung gebündelt und auf einen Punkt konzentriert werden. Hierzu sollen die Linsen konzipiert und deren Verhalten mittels Software simuliert werden. Neben den optischen Eigenschaften spielen zudem weitere Faktoren, wie mechanische Belastbarkeit und Verbaubarkeit, eine Rolle bei der Auslegung des optischen Systems. Durch anschließende praktische Tests sollen die Simulationsergebnisse überprüft werden. Abschließend erfolgt die Dokumentation der Ergebnisse. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 04-M07-FP-2508 | Evaluierung neuer Technologien für visuelle Inspektion Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.
Projektauftakt am: 12.05.
max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Dirk Schweers, serprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
Im Rahmen dieses Lehrprojekts soll die Funktionsweise eines bestehenden kognitiven Assistenzsystems für die Werkerführung analysiert werden. Auf Basis dieser Analyse werden Alternativen zu zentralen Systemkomponenten ermittelt und priorisiert. Anschließend sollen ausgewählte Elemente gezielt überarbeitet werden. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit des Systems durch den Einsatz moderner Technologien zu verbessern und neue Ansätze für die visuelle Inspektion zu evaluieren. Die Projektinhalte sind breit gefächert, sodass Studierende mit unterschiedlichen Kenntnisständen und Workloads aktiv mitwirken können.
Mögliche Projektinhalte:
1. Systemanalyse und Bestandsaufnahme
o Untersuchung der bestehenden Systemarchitektur und der eingesetzten Technologien.
o Analyse der aktuellen Methoden zur Objekterkennung und Handgestenerkennung.
2. Evaluation alternativer Kameratechnologien
o Vergleich verschiedener Sensortechnologien hinsichtlich Auflösung, Lichtempfindlichkeit und Eignung für den Einsatz im Assistenzsystem.
o Untersuchung der Integration neuer Kamera- und Sensormodule in das bestehende System.
3. Optimierung der Methoden zur Objekterkennung und Handgestenerkennung
o Überprüfung bestehender Algorithmen auf Genauigkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit.
o Implementierung und Test alternativer Verfahren, z. B. tiefenlernbasierter Methoden oder hybrider Ansätze.
4. Einsatz neuer Algorithmen und visueller LLMs
o Analyse des Potenzials großskaliger visueller Sprachmodelle (LLMs) für die Bild- und Gesteninterpretation.
o Untersuchung, inwiefern multimodale Modelle zur Verbesserung der Assistenzfunktionen beitragen können. | Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag |
| 04-M07-FP-2501 | KInsecta plus - Künstliche Intelligenz für die Artbestimmung von Insekten Anmeldung im Stud.IP bis: wird in StudIP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in StudIP bekannt gegeben
max. Gruppengröße: wird in StudIP bekannt gegeben
Ansprechperso (…) Anmeldung im Stud.IP bis: wird in StudIP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in StudIP bekannt gegeben
max. Gruppengröße: wird in StudIP bekannt gegeben
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de)
80 Prozent aller Tierarten in Deutschland sind Insekten. Sie bestäuben Pflanzen, verwerten organisches Material, verbessern die Bodenfruchtbarkeit und sind ein unverzichtbarer Teil unserer Ökosysteme. Doch ihre Zahl und ihre Vielfalt sind bedroht. Durch dieses Forschungsprojekt soll die interdisziplinäre Initiative „KInsecta“ unterstützt und ausgebaut werden, um die heimische Insektenvielfalt digital und automatisiert zu erfassen.
Zusammen mit einem Team von Studierenden der Biologie (Entomolog*innen) an der Universität Bremen besteht in Lehr- bzw. Forschungsprojekt die Möglichkeit, je nach Interesse und Eignung an folgenden Teilaufgaben zu arbeiten:
Aufgabe: Insektenbildgebung
Auf der Basis einer IOT-Kamera werden die Insekten fotografiert. Die Aufnahmen mit dieser Kamera müssen eine ausreichend hohe Auflösung sowie eine entsprechende Beleuchtungssituation besitzen, um charakteristische Details von Insekten, wie z.B. die Behaarung, die Flügelstruktur und die Farbe darauf wiederzugeben, sodass Expert*innen (Entomolog*innen) die Insekten bestimmen können. Diese Teilaufgabe besteht in der Optimierung/Erweiterung eines vorhandenen Aufnahmesystems auf der Basis einer vorhandenen IOT-Lösung sowie im Aufbau einer effizienten Datenübertragung und Speicherung der aufgenommenen Bilder in einem Datenbanksystem.
Weitere Info:
https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/file/details/c3d85123a1c43d9892db979674504ba7?cid=b53fcba00a0d61eaff0f7f6d32aaf268&file_navigation=1 | Prof. Dr.-Ing. Jan-Hendrik Ohlendorf |
| 04-M07-FP-2507 | Optische Lokalisierung von Innenraum-Drohnen zur präzisen Flugsteuerung Anmeldung im Stud.IP bis: 15.04.2025
Projektauftakt am: 01.05.2025
max. Gruppengröße: 3 Personen
Ansprechperson: Dr.-Ing. Michael Lütjen, LTJprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
Die präzise Positionsbestimmung in Innenräumen stellt eine zentrale Herausforderung für den Einsatz automatisierter oder autonomer Systeme dar, insbesondere im Bereich der Drohnentechnologie. Konventionelle „GPS“-basierte Lösungen sind in geschlossenen Umgebungen aufgrund von Signalabschirmung und unzureichender Genauigkeit nicht einsetzbar. Daher besteht ein dringender Bedarf an präzisen Innenraum-Ortungssystemen, die eine hohe Positionsgenauigkeit bei möglichst großer Reichweite kombinieren.
Ziel dieses Forschungsprojekts ist daher die Entwicklung einer optischen Lösung zur Innenraum-Positionsbestimmung von Drohnen. Am Beispiel eines ferngesteuerten Luftschiffs soll gezeigt werden, wie mittels der entwickelten Ortungslösung das automatisierte Abfliegen einer zuvor festgelegten Flugroute unterstützt wird. Hierzu wird eine Genauigkeit der Lösung von mindestens wenigen Zentimetern bei einer Reichweite von mehr als 15m angestrebt. Dabei soll das Ortungssystem nach dem aktuellen Ansatz auf Basis von optischen Markern und Kameras arbeiten. Außerdem soll eine Möglichkeit zur Referenzmessung erarbeitet werden, um die Leistung des Ortungssystems nach wissenschaftlichen Gesichtspunkten bewerten zu können. Die Hauptaufgaben umfassen somit:
• Recherche zu bestehenden Methoden und ihren Vor- und Nachteilen
• Konzeption des optischen Ortungssystems
• Entwicklung und Aufbau des Ortungssystems
• Ausarbeitung und Aufbau einer Methode zur Referenzmessung
• Durchführung der theoretischen und experimentellen Untersuchungen zu Genauigkeit und Störanfälligkeit des Ortungssystems | Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag |
| 01-M07-FP-2513 | Analyse von NIR-Spektren mittels neuronaler Netzwerke (SysEng) Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)
Die Analyse (…) Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)
Die Analyse von Nahinfrarot-Spektren kann mithilfe neuronaler Netzwerke erfolgen. Neuronale Netzwerke sind rechnerbasierte Modelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von "Neuronen", die Informationen verarbeiten. Sie lernen, indem sie Daten analysieren und ihre Parameter optimieren, um eine gewünschte Ausgabe zu erzeugen.
Die ausgeschriebene Arbeit befasst sich mit der Analyse von NIR-Spektren mittels neuronaler Netzwerke. Zur Generierung der NIR-Spektren kommt ein miniaturisiertes NIR-Spektrometer zum Einsatz, welches einige Besonderheiten gegenüber klassischen Messgeräten besetzt, die sich auch in den gemessenen NIR-Spektren widerspiegeln. Die NIR-Spektren sollen systematisch untersucht sowie analysiert werden. Hierbei sollen neuronale Netzwerke eingesetzt werden. So sollen unterschiedliche Architekturen neuronaler Netzwerke untersucht und deren Performance im Bereich der Analyse von NIR-Spektren bewertet werden. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 01-M07-FP-2511 | Anwendung einer Transformer-Architektur auf Klassifikationsaufgaben in der Vibroakustik 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 (…) 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. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 03-M07-FP-2517 | COmponents for LOw-power RApid Development in the Internet Of things Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Veranstalter per Email kontaktieren
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 12:00 - 18:00, Ort: MZH 6200
max. Gruppengröße: variabel
Anspre (…) Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Veranstalter per Email kontaktieren
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 12:00 - 18:00, Ort: MZH 6200
max. Gruppengröße: variabel
Ansprechperson: Dr. Stefanie Gerdes (steffig@tzi.de), Prof. Carsten Bormann (cabo@tzi.org), Dr. Olaf Bergmann (obgm@uni-bremen.de)
Das primäre Ziel von COLORADIO ist es also, Software für IoT-
Geräte und deren serverseitige Unterstützung in Richtung
Komponenten-orientierter Modularität aufzubereiten und damit
einen Baukasten für die Integration von Open-Source-
Komponenten zu schaffen. Diesen Gedanken wollen wir in der IoT-
Entwicklergemeinde vorantreiben, indem wir wirksam zu Open-
Source-Projekten wie RIOT, Ariel-OS, und anderen von uns
ausgewählten Plattformen beitragen. Das bedeutet, dass wir
Beiträge (“Pull Requests”) entwickeln, die vom Open-Source-Mutterprojekt übernommen und
integriert werden können, und die nach Ende unseres Projektes in den Repositories dieser Open-
Source-Projekte weiterleben.
Manchmal ist eine aus vielen Komponenten bestehende Installation wegen der
vielen Fehlermöglichkeiten und der begrenzten Einsicht in IoT-Geräte schwer zu
analysieren. Wir wollen daher für einige Komponenten Simulationsäquivalente
schaffen, die man serverseitig laufen lassen kann, um partielle Installationen
bereits testen und debuggen zu können.
Natürlich wollen wir nicht nur Komponenten schaffen, sondern anhand
eigenerer Demonstratoren zeigen, dass der Baukasten nicht nur Theorie
bleibt. Wir wollen dazu Anwendungen entwickeln, unsere Komponenten
und deren Zusammenspiel sowie die zugrundeliegenden Designregeln
ausprobieren und davon lernen. Neben aktiven IoT-Systemen sollen dabei
auch Tools entstehen, wie vielleicht ein Anzeigetool, das Daten von
verschiedenen Protokollen monitoren, anzeigen, auswerten, und verständlich machen kann, oder
auch eine Universal-Fernbedienung, mit der man verschiedene Kommunikationsmechanismen wie
z.B. Bluetooth, Infrarot oder auch auf 433 MHz per ASK funkende Dinge unterstützen kann. Diese
Demonstratoren sollen ebenso wie eventuelle weitere Ergebnisse, die
vielleicht nicht in die bestehenden Rahmenprojekte passen, als Open-
Source-(Hard- und)-Software veröffentlicht werden. | Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann Stefanie Gerdes Olaf Bergmann |
| 03-M07-FP-2518 | Grasping and Manipulation of Deformable Objects with a Dual-Arm Robot and Complex Robotic Hands via Reinforcement Learning, Imitation Learning, Physical World Models, and Simulation for Students Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Kontakt per Email, siehe oben
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 10:00 - 12:00
max. Gruppengröße: variabel
Ansprechperson: Alexander (…) Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Kontakt per Email, siehe oben
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 10:00 - 12:00
max. Gruppengröße: variabel
Ansprechperson: Alexander Fabisch, Lisa Gutzeit (lisa.gutzeit@uni-bremen.de)
- Wir wollen einen zweiarmigen Roboter nutzen um Manipulationsprobleme zu l¨osen, beispielsweise:
- Kleidung zusammenlegen, große Kissen greifen und bewegen, Wasser von einer Flasche in ein Glas
- sch¨utten, Karten mischen, Seiten in einem Buch umbl¨attern, Schuheinlagen verpacken, Seil knoten
- oder Schuhe binden. Uns steht dazu ein Robotersystem mit zwei Armen (Universal Robot UR5 und
- UR10) und verschiedenen H¨anden und Greifern zur Verf¨ugung.
- Allerdings ist das Programmieren von zweiarmigen Robotern zum L¨osen komplexer Manipulation-
- sprobleme schwierig. Eine m¨ogliche L¨osung, die in diesem Projekt verfolgt werden soll, ist die Aufze-
- ¨
- ichnung von menschlichen Bewegungen mit einem Motion-Capture-System und die
- Ubertragung auf
- den Robotern. Dabei soll auf zuvor am DFKI Robotics Innovation Center entwickelten Methoden,
- sowie auf den im Bachelorprojekt erarbeiteten ersten Ergebnisse aufgebaut werden. Prinzipiell besteht
- aber auch die M¨oglichkeit andere Strategien zu verfolgen.
- Um die Bewegungen auf dem Robotersystem ausf¨uhren zu k¨onnen, ist eine sichere Bewegungsausf¨uhrung
- erforderlich. Dazu werden Methoden zur Regelung, Kollisionsvermeidung und Umgebungswahrnehmung
- entwickelt. Zus¨atzlich wird eine Simulation zur Pr¨ufung von Verhalten entwickelt. Das System soll
- von Grund auf mit ROS 2 neu aufgebaut werden.
- Weitere m¨ogliche Schwerpunkte des Projektes sind
- • Generalisierung von demonstrierten Verhalten ¨uber Objekte / Aufgaben / Konfigurationen durch
- maschinelles Lernen
- • Automatische Verfeinerung von Greif- und Manipulationsverhalten
- • High-Level-Koordination von mehreren Verhalten (Behavior Trees, Planung, ...)
- • Objektdetektion und -tracking von (deformierbaren) Objekten mit RGB-D-Kameras
- • Nutzung von Kraftsensoren in den Fingern zur Generierung von stabilen Griffen
- • Greifplanung mit verschiedenen Stabilit¨atskriterien
- • (G)UI f¨ur Visualisierung und Steuerung der Bewegungs¨ubertragung
- Ziele des Projekts:
- • Aufbau der Softwarearchitektur eines Robotersystems in ROS 2
- •¨
- Ubertragung von menschlichen Bewegungen auf das Robotersystem
- • Entwicklung einer Sicherheitsschicht: Umgebungsmodellierung, Kollisionsvermeidung etc.
- • Entwicklung von Treibern f¨ur die Hardwarekomponenten
- Methodische Inhalte: anzueignen.
- In dem Projekt besteht unter anderem die M¨oglichkeit sich folgendes Wissen
- • Praktische Programmierkentnisse in Rust, C++ und Python, sowie Umgang mit ROS 2
- • Mathematische Grundlagen: Lineare Algebra, 3D-Transformationen, Optimierung
- • Maschinelles Lernen (Imitationslernen, Reinforcement Learning, Computer Vision)
- • Sensorfusion (RGB-D, Kraftsensoren, Kraft-/Moment-Sensoren)
- • Robotik: Kinematik, Dynamik, Regelung, Kollisionsvermeidung
- • Umgang mit Motion-Capture-Systemen
- Hardware: Das zur Verf¨ugung stehende Robotersystem besteht aus zwei Roboterarmen der Firma
- Universal Robots (UR5 und UR10), verschiedenen Roboterh¨anden (Robotiq 2F-140-Greifer und men-
- schen¨ahnliche H¨ande: Seed Robotics RH8D, Prensilia Mia hand), RGB-D Kameras und einem Marker-
- basierten Bewegungserfassungssystem zur Aufzeichnung von menschlichen Bewegungen. | Frank Kirchner Dr.-Ing. Alexander Fabisch Dr. Lisa Gutzeit |
| 03-M07-FP-2519 | Hardware-OPtimisation Explanation for Efficient Designs Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Veranstalter (s.o.) per Email kontaktieren
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 12:00 - 14:00, Ort: MZH 1110
max. Gruppengröße: (…) Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Veranstalter (s.o.) per Email kontaktieren
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 12:00 - 14:00, Ort: MZH 1110
max. Gruppengröße: variabel
Ansprechperson: Jan Zielasko, Christina Plump (cplump@uni-bremen.de) | Prof. Dr. Rolf Drechsler Jan Zielasko Christina Sophie Viola Plump |
| 04-M07-FP-2516 | Impact Music – Entwicklung und Umsetzung eines Steuerungssystem für eine frequenzgesteuerte Aufbringung von Hammerschlägen Anmeldung im Stud.IP bis: 30.10.25
Projektauftakt am: KW 45/46 nach gemeinsamer Terminfindung
Ansprechperson: Nicole Mensching, menschingprotect me ?!iwt-bremenprotect me ?!.de
Beim Hämmern / Machine hammer peening (MHP) handelt es sich um einen Prozess der mechanischen Oberflächenbearbeitung, welcher darauf abzielt, durch plastische Deformation der Werkstückoberfläche vorteilhafte Randzoneneigenschaften (geringere Oberflächenrauheit, Druckeigenspannungen, Härtesteigerungen) einzustellen.
Es existiert im Fachgebiet ein (einzigartiges) Werkzeug, das über das Wirkprinzip der Reluktanz mittels der Angabe einer Frequenz und einer Spulen-Bestromungszeit erlaubt einzelne Hämmerschläge zielgenau zu platzieren. Es soll ein System aufgebaut werden, welches die Steuerung dieses Werkzeugs ermöglicht und die bisherige sehr rudimentäre Bedienoberfläche ablöst. Bisher vorhandene Funktionalitäten sind dabei ebenso zu berücksichtigen, wie eine Erweiterung um weitere Funktionalitäten (z. B. das Einlesen von Sensorwerten oder die Erfassung gemessener Kräfte). Ein Anforderungsprofil wird im Rahmen des Projektes gemeinsam erarbeitet und festgelegt.
Das fertige System soll nach zwei Semestern in der Lage sein eine Abfolge an verschiedenen Hammerfrequenzen direkt „abzuspielen“. Als Proof of concept soll ein Musikstück über die programmierten Hammerschläge hörbar gemacht werden. | Bernhard Karpuschewski PD Dr. Daniel Meyer |
| 01-M07-FP-2512 | Optimiertes Design mit Reinforcement Learning Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr.-Ing. Amir Ebrahimi |
| 03-IM-INTRO-AIIS | Presentation AIIS Projects 2026 For all AIIS Master students who want to start an AIIS project in 2026.
The intro event by Thomas Barkowsky will take place on ........ from 16-18h during the Lecture (…) For all AIIS Master students who want to start an AIIS project in 2026.
The intro event by Thomas Barkowsky will take place on ........ from 16-18h during the Lecture of 03-AI-F-ATE in room ...... | Thomas Dieter Barkowsky Kerstin Schill Joachim Clemens Christop W. Zetzsche-Schill Michael Beetz Tanja Schultz Felix Putze Nico Hochgeschwender Prof. Dr. Martin Mundt |
| 03-IMPJ-COLORA | (WiSe 25/26 bis SoSe 2026) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann Olaf Bergmann Stefanie Gerdes |
| 03-IMPJ-GRIP4ST | (WiSe 25/26 bis SoSe 2026) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Frank Kirchner Dr. Lisa Gutzeit Dr.-Ing. Alexander Fabisch |
| 03-IMPJ-HOPE | (WiSe 25/26 bis SoSe 2026) Termine und weitere Informationen finden Sie in Stud.IP. | Prof. Dr. Rolf Drechsler Christina Sophie Viola Plump Jan Zielasko |
| 01-M07-FP-2520 | Realization and Characterization of a Synthetic Lipid Bilayer Platform Start 01/2026
Prüfer: Prof. Dr. Michael J. Vellekoop (vellekoo@uni-bremen.de)
Betreuer: Dr. Sander van den Driesche (sdriesche@uni-bremen.de) Start 01/2026
Prüfer: Prof. Dr. Michael J. Vellekoop (vellekoo@uni-bremen.de)
Betreuer: Dr. Sander van den Driesche (sdriesche@uni-bremen.de) | Prof. Dr. Michael Vellekoop |
| 04-M07-FP-2515 | Studentenprojekt zur Simulation von Raumfahrt Systemen (S4) [SysEng] 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 | Dr.-Ing. Jens Große |
| 04-M07-FP-2514 | Studentenprojekt zur Untersuchung und Entwicklung von Enabling Technologies für Quantensensoren (QTech) [SysEng] 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
| Dr.-Ing. Jens Große |
