Gemeinsame Begrüßung aller neuen Studierenden des Fachbereichs Produktionstechnik aus den Studiengängen B.Sc. Berufliche BIldung Mechatronik, B.Sc. Maschinenbau & Verfahrenstechnik, B.Sc. Systems Engineering, B.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik, M.Sc. Produktionstechnik, M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik, M.Sc. Systems Engineering, M.Sc. Space Engineering und M.Sc. ProMat

Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Pflichtveranstaltung:
Sicherheitsschulung mit Feuerlöschübung für Erstsemesterstudierende.
An der Universität Bremen dürfen Studierende der Studienfächer mit laborpraktischen Lehrinhalten erst nach Teilnahme an dieser Veranstaltung mit den Laborarbeiten beginnen.
Praktische Brandschutzübungen im Freien, daher bitte mit wetterfester Kleidung und festem Schuhwerk erscheinen!

Anmeldung und Infos über Stud.IP

Für Komplemetärfach Informatik, berufliche Weiterbildung und Digi-Med Studierende gibt es
03-DMB-MI-22-OOP Objektorientierte Programmierung und 03-DMB-MI-22_AUD2 Algorithmen und Datenstrukturen.

Anmeldung und Infos über Stud.IP

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),
Stephan Hopfmüller (hop@biba.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
Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungemn
Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung

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),
Stephan Hopfmüller (hop@biba.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
Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungemn
Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung

Ansprechperson: René Reimann, rreimann@ialb.uni-bremen.de

Projektbeschreibung (inhaltlich, max. 1 DIN A4-Seite) Im Rahmen eines Forschungsprojekts arbeitet das IALB an der Vernetzung von Batteriespeichern und Umrichtersystemen über 5G und Cloud-Systemen. In Rahmen dieses Projekts wird die Cloud-Plattform des National 5G Energy Hub (N5GEH) verwendet. Die Batteriespeicher und Umrichtersysteme übertragen diverse Sensordaten an die Cloud-Plattform. Die erfassten Daten aus den verschiedenen Systemen sollen in der Cloud-Plattform anschließend analysiert und visualisiert werden. Allerdings steht für die Übertragung der Sensordaten von den Systemen in die Cloud nur eine begrenzte Bandbreite zur Verfügung, sodass vor der Übertragung eine Datenreduktion stattfinden muss.

In dieser Arbeit sollen intelligente Algorithmen entwickelt werden, die dazu dienen die Datenmenge zu reduzieren. Als ersten Schritt sollen die Daten aus einem realen Batteriespeicher mit Umrichter analysiert werden und Möglichkeiten zur Datenreduktion bestimmt werden. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass bestimmte Signale nur bei bestimmten Schaltvorgängen hochaufgelöst übertragen werden oder Werte, die innerhalb einer bestimmten Toleranz bleiben, nur mit einer geringen Frequenz zu übertragen. Anschließend sollen die Algorithmen zur Datenreduktion in ein bestehendes Softwareprojekt zur Kommunikation mit der Cloud-Plattform implementiert werden. Abschließend soll die entwickelte Software anhand der realen Messdaten verifiziert werden.

Es sollen folgende Aufgaben erledigt werden:
• Einarbeitung in die bestehende Architektur und Software
• Analyse der realen Messdaten und Entwicklung von Algorithmen zur Datenreduktion
• Implementierung der entwickelten Algorithmen in das bestehende Softwareprojekt
• Verifikation der entwickelten Software mit realen Messdaten

Anmeldung per Mail an ute@uni-bremen.de bis 17.10.2024
Projektauftakt am: Fr 18.10.2024, 10-12, DFKI RH1 B0.10
max. Gruppengröße: 20 (noch 6 freie Plätze)
Ansprechperson: Lisa Gutzeit, lisa.gutzeit@uni-bremen.de

https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/details/index/a945846b6dc6db740d25a48b2bbce9a8

Anmeldung bei Ute Bormann, ute@uni-bremen.de bis: 17.10.2024
Projektauftakt am: Fr 18.10.2024, MZH 5410
max. Gruppengröße: 20 (noch 13 freie Plätze)
Ansprechperson: Christina Plump, cplump@uni-bremen.de

https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/details/index/b44f03c6a918a5dff88900d0ff110c6a

Anmeldung im Stud.IP bis: 16.10.2024
Projektauftakt am: 18.10.2024
Max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: Jens Grosse, jens.grosse@zarm.uni-bremen.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:.

• Implementation of molecular references using spectroscopy cells of Rb and Iodine
• Design of a micro valve for UHV systems
• Investigations on optical viewport implementation using bonding technologies
• Software for the automated control of a magneto-optical trap experiment

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),
Stephan Hopfmüller (hop@biba.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
Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungemn
Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Max. Gruppengröße: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Ansprechperson:
Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de)

Der Campus selbst bietet sich durch seinen heterogenen Aufbau für die Abbildung von verschiedenen Funktionen im Bereich der Energieforschung als sog. Reallabor an.
Dies reicht von der Energieerzeugung, durch z.B. Photovoltaik-Anlagen und Windenergieanlagen, über den Energietransport mit Hilfe von Leitungen und Kabeln bis hin zum Energieverbrauch in Büro-, Wohn- und Laborgebäuden sowie in Werkstätten (Betriebsgebäude). Dabei werden zudem unterschiedliche „Arten der Energie“ verwendet, wie insbesondere elektrische Arbeit aber auch Druckluftströme sowie Heiz- und Kühlwasser- bzw. -luftströme.
Mit Hilfe einer IoT Lösung (als Entwicklungsplattform) auf der Basis eines „Raspberry Pi“ Computers sollen auf dem Campus der Universität Bremen Energieflüsse bzw. physikalische Größen zur Bestimmung von Energieflüssen und der Energieeffizienz erfolgen.
So wäre es mit verhältnismäßig geringem Aufwand möglich, erste Informationen zu den Energieflüssen auf dem Campus zu bekommen und Wissen über das energetische Verhalten von Menschen und Technik zu generieren.

Der Fokus des Projekts liegt auf der Erweiterung einer vorhandener IoT Lösungen zum Anschluss und zur Einbindung von weiteren Sensoren (Hard- und Softwareseitig) für z.B. Strom, Spannung, Temperatur, Druck und Volumenströmen. Sowie in dem Aufbau der Messstellen für ein exemplarisches Gebäude der Universität.
Die aufgenommenen Daten sollen über das universitäre WLAN an einen Server versandt werden. Auf dieser Basis sollen verschiedene Mögliche Auswertealgorithmen entwickele werden und eine Visualisierung der Daten bzw. Auswertungen in einem sogenannten Dashboard exemplarisch umgesetzt werden.
Das Lehrprojekt ist in das Forschungsprojekt „BreGoS“ eingebunden.
https://www.uni-bremen.de/bregos

Anmeldung ausschliesslich über Stud.IP.
Bei Fragen kontaktieren Sie bitte A .Niaz NW1 N1150 (Telefon: 0421 218 62727).

Ansprechperson: René Reimann, rreimann@ialb.uni-bremen.de

Projektbeschreibung (inhaltlich, max. 1 DIN A4-Seite) Im Rahmen eines Forschungsprojekts arbeitet das IALB an der Vernetzung von Batteriespeichern und Umrichtersystemen über 5G und Cloud-Systemen. In Rahmen dieses Projekts wird die Cloud-Plattform des National 5G Energy Hub (N5GEH) verwendet. Die Batteriespeicher und Umrichtersysteme übertragen diverse Sensordaten an die Cloud-Plattform. Die erfassten Daten aus den verschiedenen Systemen sollen in der Cloud-Plattform anschließend analysiert und visualisiert werden. Allerdings steht für die Übertragung der Sensordaten von den Systemen in die Cloud nur eine begrenzte Bandbreite zur Verfügung, sodass vor der Übertragung eine Datenreduktion stattfinden muss.

In dieser Arbeit sollen intelligente Algorithmen entwickelt werden, die dazu dienen die Datenmenge zu reduzieren. Als ersten Schritt sollen die Daten aus einem realen Batteriespeicher mit Umrichter analysiert werden und Möglichkeiten zur Datenreduktion bestimmt werden. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass bestimmte Signale nur bei bestimmten Schaltvorgängen hochaufgelöst übertragen werden oder Werte, die innerhalb einer bestimmten Toleranz bleiben, nur mit einer geringen Frequenz zu übertragen. Anschließend sollen die Algorithmen zur Datenreduktion in ein bestehendes Softwareprojekt zur Kommunikation mit der Cloud-Plattform implementiert werden. Abschließend soll die entwickelte Software anhand der realen Messdaten verifiziert werden.

Es sollen folgende Aufgaben erledigt werden:
• Einarbeitung in die bestehende Architektur und Software
• Analyse der realen Messdaten und Entwicklung von Algorithmen zur Datenreduktion
• Implementierung der entwickelten Algorithmen in das bestehende Softwareprojekt
• Verifikation der entwickelten Software mit realen Messdaten

Anmeldung per Mail an ute@uni-bremen.de bis 17.10.2024
Projektauftakt am: Fr 18.10.2024, 10-12, DFKI RH1 B0.10
max. Gruppengröße: 20 (noch 6 freie Plätze)
Ansprechperson: Lisa Gutzeit, lisa.gutzeit@uni-bremen.de

https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/details/index/a945846b6dc6db740d25a48b2bbce9a8

Anmeldung bei Ute Bormann, ute@uni-bremen.de bis: 17.10.2024
Projektauftakt am: Fr 18.10.2024, MZH 5410
max. Gruppengröße: 20 (noch 13 freie Plätze)
Ansprechperson: Christina Plump, cplump@uni-bremen.de

https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/details/index/b44f03c6a918a5dff88900d0ff110c6a

Anmeldung im Stud.IP bis: 16.10.2024
Projektauftakt am: 18.10.2024
Max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: Jens Grosse, jens.grosse@zarm.uni-bremen.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:.

• Implementation of molecular references using spectroscopy cells of Rb and Iodine
• Design of a micro valve for UHV systems
• Investigations on optical viewport implementation using bonding technologies
• Software for the automated control of a magneto-optical trap experiment

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),
Stephan Hopfmüller (hop@biba.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
Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungemn
Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Max. Gruppengröße: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Ansprechperson:
Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de)

Der Campus selbst bietet sich durch seinen heterogenen Aufbau für die Abbildung von verschiedenen Funktionen im Bereich der Energieforschung als sog. Reallabor an.
Dies reicht von der Energieerzeugung, durch z.B. Photovoltaik-Anlagen und Windenergieanlagen, über den Energietransport mit Hilfe von Leitungen und Kabeln bis hin zum Energieverbrauch in Büro-, Wohn- und Laborgebäuden sowie in Werkstätten (Betriebsgebäude). Dabei werden zudem unterschiedliche „Arten der Energie“ verwendet, wie insbesondere elektrische Arbeit aber auch Druckluftströme sowie Heiz- und Kühlwasser- bzw. -luftströme.
Mit Hilfe einer IoT Lösung (als Entwicklungsplattform) auf der Basis eines „Raspberry Pi“ Computers sollen auf dem Campus der Universität Bremen Energieflüsse bzw. physikalische Größen zur Bestimmung von Energieflüssen und der Energieeffizienz erfolgen.
So wäre es mit verhältnismäßig geringem Aufwand möglich, erste Informationen zu den Energieflüssen auf dem Campus zu bekommen und Wissen über das energetische Verhalten von Menschen und Technik zu generieren.

Der Fokus des Projekts liegt auf der Erweiterung einer vorhandener IoT Lösungen zum Anschluss und zur Einbindung von weiteren Sensoren (Hard- und Softwareseitig) für z.B. Strom, Spannung, Temperatur, Druck und Volumenströmen. Sowie in dem Aufbau der Messstellen für ein exemplarisches Gebäude der Universität.
Die aufgenommenen Daten sollen über das universitäre WLAN an einen Server versandt werden. Auf dieser Basis sollen verschiedene Mögliche Auswertealgorithmen entwickele werden und eine Visualisierung der Daten bzw. Auswertungen in einem sogenannten Dashboard exemplarisch umgesetzt werden.
Das Lehrprojekt ist in das Forschungsprojekt „BreGoS“ eingebunden.
https://www.uni-bremen.de/bregos

Für WInf-Studierende BPO '13 im zweiten Semester weitere 3 CP in Freie Wahl als Ersatz für SWP1.
Für fortgeschrittene SysEng-Studierende als Ersatz für SWP1.
Für Studierende, die an der Vorlesung nicht teilnehmen können, gibt es eine Aufzeichnung des Vorlesungsanteils aus dem vorigen Jahr.

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: michels@iat.uni-bremen.de

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Ansprechperson: René Reimann, rreimann@ialb.uni-bremen.de

Projektbeschreibung (inhaltlich, max. 1 DIN A4-Seite) Im Rahmen eines Forschungsprojekts arbeitet das IALB an der Vernetzung von Batteriespeichern und Umrichtersystemen über 5G und Cloud-Systemen. In Rahmen dieses Projekts wird die Cloud-Plattform des National 5G Energy Hub (N5GEH) verwendet. Die Batteriespeicher und Umrichtersysteme übertragen diverse Sensordaten an die Cloud-Plattform. Die erfassten Daten aus den verschiedenen Systemen sollen in der Cloud-Plattform anschließend analysiert und visualisiert werden. Allerdings steht für die Übertragung der Sensordaten von den Systemen in die Cloud nur eine begrenzte Bandbreite zur Verfügung, sodass vor der Übertragung eine Datenreduktion stattfinden muss.

In dieser Arbeit sollen intelligente Algorithmen entwickelt werden, die dazu dienen die Datenmenge zu reduzieren. Als ersten Schritt sollen die Daten aus einem realen Batteriespeicher mit Umrichter analysiert werden und Möglichkeiten zur Datenreduktion bestimmt werden. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass bestimmte Signale nur bei bestimmten Schaltvorgängen hochaufgelöst übertragen werden oder Werte, die innerhalb einer bestimmten Toleranz bleiben, nur mit einer geringen Frequenz zu übertragen. Anschließend sollen die Algorithmen zur Datenreduktion in ein bestehendes Softwareprojekt zur Kommunikation mit der Cloud-Plattform implementiert werden. Abschließend soll die entwickelte Software anhand der realen Messdaten verifiziert werden.

Es sollen folgende Aufgaben erledigt werden:
• Einarbeitung in die bestehende Architektur und Software
• Analyse der realen Messdaten und Entwicklung von Algorithmen zur Datenreduktion
• Implementierung der entwickelten Algorithmen in das bestehende Softwareprojekt
• Verifikation der entwickelten Software mit realen Messdaten

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2024
Projektauftakt am: WiSe 24/25
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 mittels 3D-Druck hergestellt und deren Eigenschaften untersucht werden. Zum Einsatz kommt hierbei das Stereolithografie-Verfahren (SLA), welches 3D-Druckkomponenten aus flüssigem Kunstharz herstellt. Insbesondere die Nachbearbeitung der Linsen spielt eine entscheidende Rolle, um die optischen Eigenschaften zu verbessern. Unterschiedliche Fertigungsverfahren sollen hierbei untersucht und deren Vor- und Nachteile bewertet werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2024
Projektauftakt am: WiSe 24/25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Die ausgeschriebene Arbeit ist Teil des Projekts OPTSee. In diesem wird die Analyse von Kühlschmierstoffen (KSS) mittels eines Multisensorsystems in Einzelanlagen untersucht.
Zur Entwicklung des Multisensorsystems soll der KSS sowohl im statischen Zustand im Labor, sowie im dynamischen Zustand vermessen werden. Um den dynamischen Zustand möglichst realitätsnah nachzustellen, soll ein hierfür geeigneter Teststand aufgebaut werden.
Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit soll ein Teststand entwickelt und aufgebaut werden, um KSS im dynamischen Zustand zu analysieren. Hierzu sollen im ersten Schritt die Anforderungen an den Teststand konkretisiert und ein erstes Konzept erarbeitet werden. Nachdem die unterschiedlichen Bauteilkomponenten ausgewählt wurden, erfolgt der Aufbau und die Inbetriebnahme des Teststands. Unterschiedliche Tests sollen den Teststand anschließend validieren und deren Funktionsfähigkeit nachweisen.

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: michels@iat.uni-bremen.de

Anmeldung per Mail an ute@uni-bremen.de bis 17.10.2024
Projektauftakt am: Fr 18.10.2024, 10-12, DFKI RH1 B0.10
max. Gruppengröße: 20 (noch 6 freie Plätze)
Ansprechperson: Lisa Gutzeit, lisa.gutzeit@uni-bremen.de

https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/details/index/a945846b6dc6db740d25a48b2bbce9a8

Anmeldung bei Ute Bormann, ute@uni-bremen.de bis: 17.10.2024
Projektauftakt am: Fr 18.10.2024, MZH 5410
max. Gruppengröße: 20 (noch 13 freie Plätze)
Ansprechperson: Christina Plump, cplump@uni-bremen.de

https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/details/index/b44f03c6a918a5dff88900d0ff110c6a

Anmeldung im Stud.IP bis: 15.12.2024
Projektauftakt am: Flexibel ab 06.01.2025
max. Gruppengröße: 15
Ansprechperson:
- Dominguez, Raúl
- Glinka, Felix, Felix.Glinka@dfki.de
Im Rahmen des Projektes soll ein semi-autonomer Roboter entwickelt werden, der die Aufgaben der “European Rover Challenge” (http://roverchallenge.eu) meistert. Im Fokus steht die autonome Navigation und das Mapping in einer fiktiven Mars-Mission. Der Roboter würde sowohl in Simulation als auch in Realität getestet. Je nach Anforderungen der Challenge kann auf bestehende Hard- und Software des DFKI Robotic Innovation Center zurückgegriffen oder neu entwickelt werden (die genauen Aufgaben werden immer erst wenige Monate vor dem Start veröffentlicht).
Die Aufgaben der kommenden ERC wurden noch nicht veröffentlicht. In der vergangenen Challenge waren diese beispielsweise autonome Navigation, das Aufsammeln einer Probe sowie kleinere Aufgaben mit einem Roboterarm. Abhängig von den Herausforderungen der nächsten ERC werden die Studierenden ähnliche Aufgaben im Bereich Robotik ausführen, beispielsweise intelligente Hindernisvermeidung oder die Interaktion mit Astronauten.

Ziele des Projektes
• Verständnis der Robotik als integrierende Wissenschaft zwischen Elektrotechnik, Mechatronik und Informatik
• Verständnis für die Prinzipien und des Designs autonomer Roboter
• Verständnis von qualitätssichernden Maßnahmen um langfristig autonome Funktionen auszuführen
• Anwendungsgetriebene, anforderungsbasierte Entwicklung von Robotern, ihre Kontrolle und der Operation in einem dynamischen Umfeld
• Hardware / Software Co-Design
• Praktische Erfahrungen im Umgang mit Robotersystemen in Simulation und realen Szenarien
• Praktische Erfahrungen im Bereich Softwareentwicklung und Qualitätssicherung mit modernen Softwareentwicklungsprinzipien wie Continous Integration und Testen oder Hardware-in-the-Loop
• Entwicklung von Software unter zeitkritischen Anforderungen
• Planung und Durchführung von Wettbewerben
• Selbstorganisiertes Arbeiten im Team
Umsetzungsschwerpunkte werden von den Projektteilnehmer*innen gewählt.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Spezialisierungsrichtung: Automatisierungstechnik und Robotik

Workload wird je nach Modul angepasst:
Modul Softwareprojekt im Bachelor = 11 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Bachelor = 17 CP
Modul Systemtechnikprojekt im Master = 18 CP
Modul Forschungsprojekt im Master = 12 CP

Hinter dem Projekttitel verbirgt sich eine Vielzahl von Projekten der Arbeitsgruppe „Systemdynamik und Regelungstechnik“ am Institut für Automatisierungstechnik am Fachbereich 1.
Detaillierte Aufgabenbeschreibungen mit Angabe der Ansprechpartner werden laufend neu generiert und finden sich im 1. Stock im Gebäude NW1.
Die Aufgaben können entsprechend der gewünschten Gruppengrößen und Projektdauer in einem gewissen Umfang angepasst werden. Das ist im direkten Gespräch mit dem in der Aufgabenstellung angegebenen Betreuer zu klären.

Ansprechperson: Axel Börold, bor@biba.uni-bremen.de, Dirk Schweers, ser@biba.uni-bremen.de
In diesem Lehrprojekt soll innerhalb einer 3D-Engine eine Interaktionsumgebung bestehend aus einem Avatar und weiteren dynamisch instanziierten Objekten entwickelt werden. Diese soll über eine in der Anforderungsphase zu definierende Schnittstelle gesteuert werden können.
Diese Schnittstellen müssen in der Game-Engine implementiert werden und somit muss das System an ein bestehendes Software-Framework angebunden werden. Ein vorhandenes Hardwaresystem (Seihe Abbildung 1) bietet u.a. eine Personendetektion und die eine Spracherkennung, so dass das fertige System u.a. über ein Sprachmodell mit Personen interagieren kann.

Obwohl im Projekt auch einige 3D-Assets erstellt werden, liegt der Schwerpunkt des Projekts auf der Teamorganisation, der Softwarearchitektur und der Softwareentwicklung selbst. Als zugrundeliegende Engines können die Godot oder die Unreal Engine verwendet werden, so dass je nach Auswahl C++, C# oder GD Script als Programmiersprachen zum Einsatz kommen können. Es wird erwartet, dass sowohl die Implementierung als auch das Projektmanagement von allen teilnehmenden Mitgliedern durchgeführt wird.

Lehrende Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Jiuzhou Xiang, j.xiang@bimaq.de
Ansprechperson Name: Jiuzhou Xiang
E-Mail-Adresse: j.xiang@bimaq.de
Projektauftakt 01.11.2024
Ort/Raum: BIMAQ/IWT

In der Fertigungsindustrie kommt der Überwachung sowie der prognostischen Einschätzung des Werkzeugverschleißes eine essenzielle Rolle zu. Hierbei ist das Ziel, Stillstandzeiten zu reduzieren, die Qualität der Produkte zu erhöhen und die Effizienz von Produktionsprozessen zu optimieren. Die Implementierung von hochentwickelten Messsensoren zusammen mit der Ausarbeitung exakter Prognosemodelle gestattet eine wirkungsvolle Kontrolle des Werkzeugstatus sowie die Verfeinerung der Zerspanungsprozesse. Ein initialer Schritt von besonderer Bedeutung ist die präzise Erfassung der Werkzeuggeometrie und damit des Werkzeugverschleißes.
In der ausgeschriebenen Lehrprojekt erfolgt die Integration eines optischen, chromatisch-konfokalen Sensors an den Arm eines anzusteuernden Roboters. Dabei ist u.a. zu klären, wie sich die Messabweichung aufgrund der Positionierabweichung des Roboters charakterisieren und minimieren lässt. Schließlich soll das robotergestützte Sensorsystem zur Bestimmung der Werkzeuggeometrie erprobt und eingesetzt werden.

Lerninhalte:
• Nutzung der Photovoltaik, der Solarthermie, der Biomasse, der Windenergie, der Geothermie, der Meeresenergie und Wasserkraft
• Aspekte der Anlagenauslegung und Wirtschaftlichkeitsberechnung
Literatur zum Modul wird in den jeweiligen Veranstaltungen bekanntgegeben.


Lernergebnisse / Kompetenzen:
Nach erfolgreichem Abschluss kennen die Studierenden die verschiedenen Energieumwandlungsverfahren und Technologien der regenerativen Energieerzeugung wie auch deren Potentiale und Grenzen. Darüber hinaus besitzen die Studierenden das Rüstzeug zum technischen und wirtschaftlichen optimierten Auslegen kleinerer Anlagen.


Workloadberechnung:
Das Modul besteht aus
• Vorlesung 28 Arbeitsstunden (2 SWS x 14 Woche)
• Gruppenarbeit mit Abschlusspräsentation: 14 Arbeitsstunden (1 SWS x 14 Woche)
• Prüfungsvorbereitung: 48 Arbeitsstunden
Insgesamt: 90 Arbeitsstunden

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-mrca.pdf
Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.

This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robotic agents to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of autonomous robots, along with tools and methods to control various types of mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the types of sensors and actuators employed in autonomous robotic platforms. Secondly, it offers a formal understanding of the robot geometry, its kinematic and dynamic models. Finally, the course provides methods and approaches to control the robotic system from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.

Contents

• Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
• Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
• Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
• Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
• Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
• Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
• Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A\*).
• Kinodynamic Planning: transcribing a dynamic planning problem into trajectory optimization, direct and indirect methods, costs and constraints.
• Reinforcement Learning-based Control: mathematical foundations, discrete vs continuous methods, reinforcement learning for closed-loop robot control.
• Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.
• Optimal Control: energy-shaping control, LQR and time-varying LQR control.

Learning Outcomes

At the end of the course, the student is expected to be able to:

• Define robot autonomy and list its key aspects.
• Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
• Implement and understand the low-level actuator control methods.
• Compute the 3D world coordinate transformations for rigid bodies.
• Apply the robot forward and inverse geometric model.
• Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
• Use probabilistic methods for robot localization.
• Generate an optimal path for a mobile robot or manipulator using graph search methods.
• Plan a path taking into account the robot kinodynamic properties.
• Use reinforcement learning methods to control simple robotic systems.
• Apply dynamical and optimal control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
• Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
• Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
• Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
• Cooperate and work in teams in order to solve tasks.

Examination

During the semester, students are required to complete 6 worksheets in groups of 4.
To pass the course, students must achieve a minimum of 50% on both the worksheets and the written exam.
The final grade is 40% based on worksheets and 60% on the written exam.

References

• Mechanics of Robotic Manipulation, Mathew T. Masen, MIT press, 2001.
• Algebra and Geometry, Alan F. Beardon, Cambridge University Press, 2005.
• Modelling and Control of Robot Manipulators, Lorenzo Sciavicco, Bruno Siciliano, Springer, 2000.
• Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox, MIT Press, 2005.
• Introduction to Autonomous Mobile Robots, Siegwart R., Nourbakhsh I., Scaramuzza D., MIT press, 2011.
• Automated Planning: Theory and Practice, Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso, Elsevier, 2004.
• Behaviour-based robotics, R. C. Arkin, MIT press, 1998.
• Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Kevin M. Lynch and Frank C. Park, Cambridge University Press, 2017.

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-rn.pdf
Selbststudium mit abschließender mündlicher Prüfung

Schwerpunkt: SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-swt.pdf

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

Lerninhalte:
• Nutzung der Photovoltaik, der Solarthermie, der Biomasse, der Windenergie, der Geothermie, der Meeresenergie und Wasserkraft
• Aspekte der Anlagenauslegung und Wirtschaftlichkeitsberechnung
Literatur zum Modul wird in den jeweiligen Veranstaltungen bekanntgegeben.


Lernergebnisse / Kompetenzen:
Nach erfolgreichem Abschluss kennen die Studierenden die verschiedenen Energieumwandlungsverfahren und Technologien der regenerativen Energieerzeugung wie auch deren Potentiale und Grenzen. Darüber hinaus besitzen die Studierenden das Rüstzeug zum technischen und wirtschaftlichen optimierten Auslegen kleinerer Anlagen.


Workloadberechnung:
Das Modul besteht aus
• Vorlesung 28 Arbeitsstunden (2 SWS x 14 Woche)
• Gruppenarbeit mit Abschlusspräsentation: 14 Arbeitsstunden (1 SWS x 14 Woche)
• Prüfungsvorbereitung: 48 Arbeitsstunden
Insgesamt: 90 Arbeitsstunden

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-rn.pdf
Selbststudium mit abschließender mündlicher Prüfung

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

Lerninhalte:
• Nutzung der Photovoltaik, der Solarthermie, der Biomasse, der Windenergie, der Geothermie, der Meeresenergie und Wasserkraft
• Aspekte der Anlagenauslegung und Wirtschaftlichkeitsberechnung
Literatur zum Modul wird in den jeweiligen Veranstaltungen bekanntgegeben.


Lernergebnisse / Kompetenzen:
Nach erfolgreichem Abschluss kennen die Studierenden die verschiedenen Energieumwandlungsverfahren und Technologien der regenerativen Energieerzeugung wie auch deren Potentiale und Grenzen. Darüber hinaus besitzen die Studierenden das Rüstzeug zum technischen und wirtschaftlichen optimierten Auslegen kleinerer Anlagen.


Workloadberechnung:
Das Modul besteht aus
• Vorlesung 28 Arbeitsstunden (2 SWS x 14 Woche)
• Gruppenarbeit mit Abschlusspräsentation: 14 Arbeitsstunden (1 SWS x 14 Woche)
• Prüfungsvorbereitung: 48 Arbeitsstunden
Insgesamt: 90 Arbeitsstunden

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.

Schwerpunkt: AI
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Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.

Schwerpunkt: AI
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Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.

This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robotic agents to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of autonomous robots, along with tools and methods to control various types of mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the types of sensors and actuators employed in autonomous robotic platforms. Secondly, it offers a formal understanding of the robot geometry, its kinematic and dynamic models. Finally, the course provides methods and approaches to control the robotic system from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.

Contents

• Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
• Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
• Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
• Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
• Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
• Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
• Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A\*).
• Kinodynamic Planning: transcribing a dynamic planning problem into trajectory optimization, direct and indirect methods, costs and constraints.
• Reinforcement Learning-based Control: mathematical foundations, discrete vs continuous methods, reinforcement learning for closed-loop robot control.
• Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.
• Optimal Control: energy-shaping control, LQR and time-varying LQR control.

Learning Outcomes

At the end of the course, the student is expected to be able to:

• Define robot autonomy and list its key aspects.
• Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
• Implement and understand the low-level actuator control methods.
• Compute the 3D world coordinate transformations for rigid bodies.
• Apply the robot forward and inverse geometric model.
• Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
• Use probabilistic methods for robot localization.
• Generate an optimal path for a mobile robot or manipulator using graph search methods.
• Plan a path taking into account the robot kinodynamic properties.
• Use reinforcement learning methods to control simple robotic systems.
• Apply dynamical and optimal control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
• Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
• Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
• Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
• Cooperate and work in teams in order to solve tasks.

Examination

During the semester, students are required to complete 6 worksheets in groups of 4.
To pass the course, students must achieve a minimum of 50% on both the worksheets and the written exam.
The final grade is 40% based on worksheets and 60% on the written exam.

References

• Mechanics of Robotic Manipulation, Mathew T. Masen, MIT press, 2001.
• Algebra and Geometry, Alan F. Beardon, Cambridge University Press, 2005.
• Modelling and Control of Robot Manipulators, Lorenzo Sciavicco, Bruno Siciliano, Springer, 2000.
• Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents), Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox, MIT Press, 2005.
• Introduction to Autonomous Mobile Robots, Siegwart R., Nourbakhsh I., Scaramuzza D., MIT press, 2011.
• Automated Planning: Theory and Practice, Malik Ghallab, Dana Nau, Paolo Traverso, Elsevier, 2004.
• Behaviour-based robotics, R. C. Arkin, MIT press, 1998.
• Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Kevin M. Lynch and Frank C. Park, Cambridge University Press, 2017.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-rn.pdf
Selbststudium mit abschließender mündlicher Prüfung

Schwerpunkt: SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-swt.pdf

Uebung: Mo-Mi 10:00 - 13:00 Uhr (woechentliche)

SG Jura: Wahlveranstaltung im SP IEWR, Modul IEWR-W3
Fortsetzung folgt im WiSe (insgesamt 2 SWS), Starttermin .04., weitere Termine nach Absprache.

In vielen Unternehmen verschiedener Branchen spielt das Projektmanagement eine zentrale Rolle; häufig ist es ein eigener Karriereweg. Das Projektmanagement kommt in mehreren organisatorischen Facetten vor und umfasst neben Planungs- und Kontrollaufgaben auch Aufgaben wie Vertragsgestaltung und Teambildung. In der Veranstaltung werden die Aufgaben des Projektmanagements gegliedert, vorgestellt und an Hand dreier durchgängig verwendeter Beispiele diskutiert. Zugehörige Instrumente wie die Stakeholder-Analyse oder die Netzplantechnik werden anhand nachvollziehbarer Beispielaufgaben eingeführt. Drei Gastlektionen erfahrener Anwender illustrieren Konstellationen, unter denen das Projektmanagement in der betrieblichen Praxis genutzt wird.

In dieser videobasierten Selbstlernveranstaltung können Sie jederzeit einsteigen, in Ihrem eigenen Lerntempo die Videos durcharbeiten und den Prüfungstermin zum Abschluss der Lehrverantaltung frei wählen.

Weitere Infos finden Sie hier bei Stud.ip oder auf unserer Website www.egs.uni-bremen.de

Bei Fragen wenden Sie sich gern an: egs@zmml.uni-bremen.de

Die Veranstaltung „Nachhaltige Entwicklung – Grundlagen und Umsetzung“ gibt eine Einführung in das Leitbild nachhaltiger Entwicklung und erörtert die theoretischen Grundlagen schwacher und starker Nachhaltigkeit sowie der drei Nachhaltigkeitsdimensionen aus volkswirtschaftlicher Sicht. Auf diesem Fundament werden dann Fragen nach der Bedeutung von Innovationen, technischem Fortschritt und der Ökoeffizienz behandelt.

Verschiedene Konzepte für die Messung und Bewertung einer nachhaltigen Entwicklung verdeutlichen die unterschiedlichen Möglichkeiten einer Quantifizierung. Auch werden Umsetzungen von Nachhaltigkeitsstrategien auf nationaler und regionaler Ebene aufgezeigt. Für eine systematische Zusammenführung der drei Nachhaltigkeitsdimensionen Ökologie, Ökonomie und Soziales wird das integrierende Nachhaltigkeitsdreieck entwickelt und angewendet. Ein Zusammenspiel von Theorie und praktischen Beispielen ermöglicht einen gelungenen Überblick zum Leitbild einer nachhaltigen Entwicklung.

In dieser videobasierten Selbstlernveranstaltung können Sie jederzeit einsteigen, in Ihrem eigenen Lerntempo die Videos durcharbeiten und den Prüfungstermin zum Abschluss der Lehrverantaltung frei wählen.

Weitere Infos finden Sie hier bei Stud.ip oder auf unserer Website www.va-bne.de

Bei Fragen wenden Sie sich gern an: egs@zmml.uni-bremen.de

60 Lehrveranstaltungen in Deutsch und Englisch für Bachelor- und Masterstudentinnen aller Fächer. Als General Studies sowie teilweise als Fachstudium im Sommersemester 2025 sowie im Wintersemester 2025/26 anerkannt. Alle Einzelangaben, Zeiten und Anmeldungen jederzeit nur über die Website https://www.ingenieurinnen-sommeruni.de.
60 courses in German and English for women Bachelor and Master students from all fields of study. Courses are part of General Studies, some are accepted in Informatics; in the summer semester 2025 as well as in winter semester 2025/26. Further information, schedules and registration only on the website https://www.ingenieurinnen-sommeruni.de.