Anmeldung und Infos über Stud.IP

Für Komplemetärfach Informatik, berufliche Weiterbildung und Digi-Med Studierende gibt es
03-B-MI-22.1 Objektorientierte Programmierung und 03-B-MI-22.2 Algorithmen und Datenstrukturen.

Anmeldung und Infos über Stud.IP

Die Einteilung der Laborgruppen und -termine erfolgt über StudIP und wird im Rahmen einer Einführungsveranstaltung am (in der Regel) ZWEITEN Montag der Vorlesungszeit im Sommersemester um 14:00 Uhr (s.t.), BIMAQ, endgültig festgelegt. Die Teilnahme an diesem Termin ist Pflicht und Voraussetzung für die Teilnahme an den Laboren. Weitere Informationen zum Labor und den Terminen stehen nach Anmeldung zu dieser Veranstaltung in StudIP zur Verfügung.

Anmeldung ausschliesslich über Stud.IP.
Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler NW1 N1150 (Telefon: 0421 218 62430).

Rückfragen bitte an:
Julian Heidhoff, M.Sc.
Leibniz-Institut für Werkstofforientierte Technologien
Hauptabteilung Fertigungstechnik
E-Mail: heidhoff@uni-bremen.de

Für WInf-Studierende 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.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 3
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Karl-Ludwig Krieger
Betreuer Kai Krickmann (krickmann@item.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Projekt „KI-basierte Schadens- und Verschleißerkennungssysteme zur cloudbasierten Zustandsüberwachung von Hybrid-Container-Fahrzeugen (KISS)“ wird mithilfe von Schwingungs- und Fahrzeugdaten der Zustand von Radantrieben ermittelt. Dies geschieht unter Anwendung datengetriebener Modelle und dem Einsatz von KI-Methoden. Ziele im Projekt sind:
• Entwicklung und Anwendung datengetriebener Modelle zur Erforschung, Visualisierung und gezielten Analyse vibroakustischer Schwingungsdaten in Kombination mit Fahrzeugdaten in der Programmiersprache Python
• Entwicklung und Anwendung von Feature Extraction- bzw. Feature Selection-Methoden
• Aus- und Bewertung der erzielten Ergebnisse unter Anwendung statistischer Methoden
• Integration der entwickelten Verfahren in eine bestehende Python-Toolbox
• Voraussetzung sind gute Programmierkenntnisse in Python

Anfang: WiSe 2022/23 Ende: SoSe 2023
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 1-2

Projektauftakt: Nach Vereinbarung
Anmeldung bis zum 31.10.2022
bei Prof. Karl-Ludwig Krieger, krieger@item.uni-bremen.de

Ziel des Projektes ist es, für laufende Forschungsprojekte Android-basierte Apps für die Visualisierung und Analyse von unterschiedlichen Signalen sowie Daten zu entwickeln.
Anwendungsfelder sind beispielsweise die App-basierte Erfassung, Analyse und Visualisierung von vibroakustischen Signalen oder die App-basierte Erfassung von Gerätedaten mit Datenbankanbindung.
Die genauen Aufgabenstellungen zum Software-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

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.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-8
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 01.11.2022
Hochschullehrer: Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag (fre@biba.uni-bremen.de)
Betreuer: Dario Niermann (nie@biba.uni-breme.de), Nils Hoppe (hpp@biba.uni-breme.de),
Anmeldung beim Betreuer.

Im Rahmen des Lehrprojekts soll eine Schnittstelle zwischen einem omnidirektionalen Fahrzeug und einer Leitsteuerung entwickelt werden.
Die Basis hierfür stellt ein DJI Robomaster, der sich über eine serielle Schnittstelle fernsteuern lässt. Hierzu kann ein wie z.B. ein Raspberry Pi verwendet werden auf welchem die Möglichkeit zur Ortung sowie eine externe Kommunikations-Schnittstelle implementiert werden soll.
Über die externe Schnittstelle sollen dann kabellos Fahrbefehle an das Fahrzeug übertragen werden und dieser wiederum Status- und Positionsinformationen senden. Für die Generierung der Fahrbefehle und Statusvisualisierung soll zusätzlich eine entsprechende Möglichkeit der Nutzerinteraktion auf Smartphone oder PC umgesetzt werden.
Der Umfang, mit dem die einzelnen Teile des Projekts bearbeitet werden, richtet sich nach der Gruppengröße und wird individuell angepasst.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 14.10.2022
Anmeldung bis: 7.10.2022
Hochschullehrer Prof. Hansjörg Dittus
Betreuer Dr. Jens Grosse (jgrosse@uni-bremen.de), Dennis Knoop (dennis.knoop@uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Atominterferometrie ist ein vielversprechendes Tool zur präzisen und absoluten Messung von Beschleunigungen. Am ZARM wird derzeit solch ein Sensor entwickelt, welcher auf der Wechselwirkung zwischen Materie und Lichtfeldern beruht.

In diesem Projekt arbeiten die Studierenden mit einem RF System on a Chip der neuesten Generation welcher die Signalerzeugung bis hin zu mehreren GHz erlaubt. Die Programmierung des FPGAs und ARM Prozessors erfolgt hierbei grafisch über Matlab/Simulink.

Außerdem erlernen die Studierenden die Grundlagen des Projektmanagements und sind dafür zuständig sich selbstständig zu organisieren.
Stichworte: Atominterferometrie, kalte Atome, RFSoc, Xilinx ZCU216, Matlab/Simulink, Real time processing, Signalverarbeitung,

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23, Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
Anmeldung bis: 28.10.2022
Ansprechpersonen:
1) Axel Börold M. Sc., bor@biba.uni-bremen.de
2) Burak Vur M. Sc., vur@biba.uni-bremen.de

Sprachsteuerungen werden immer populärer. Die meisten aktuellen Systeme basieren derzeit auf Clouddiensten. Freie Datensätze sowie Algorithmen ermöglichen die Erstellung eigener, offline funktionierender, Systeme. In diesem Lehrprojekt soll eine Sprachsteuerung für einen in ROS Melodic / Gazebo simulierten FTF mit aufgeflanschten Manipulator entwickelt werden. Schwerpunktthemen sind dabei die Spracherkennung, Robotersteuerung sowie Bilderkennung. Die Steuerung kann später auf reale Roboter übertragen werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23, Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
HL Prof. M. Freitag
Anmeldung bis: 28.10.2022 bei
1) Axel Börold M. Sc., bor@biba.uni-bremen.de
2) Jasper Wilhelm M. Sc., wil@biba.uni-bremen.de

In der Produktion und Logistik werden Objekte in sich stetig ändernden Umgebungen gehandhabt. Hierbei können FTF Systeme in vielfältigen Anwendungen unterstützen, ob als fahrerlose Werkzeugständer oder Kommissionierwagen im Verfolgungsmodus.
Um die weitere Automatisierung zu ermöglichen, ist das automatische Einlernen der Umgebung sowie die Lokalisierung in dieser vorteilhaft. Die Umgebung kann dabei durch optische Marker (Objekte, Codes o.Ä.) markiert werden.
In dem Lehrprojekt soll ein Navigationssystem entwickelt werden, welches eine Umgebungskarte auf Basis von optischen Markern erstellt und von einem FTF zur Routenfindung benutzt werden kann. Der Fokus der Entwicklung wird auf Bildverarbeitung, Kartenerstellung sowie Echtzeitnavigation liegen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: ab November 2022
Anmeldung bis: November 2022
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen (maren.petersen@uni-bremen.de)
Betreuer Daniel Weerts (daniel.weerts@uni-bremen.de)
Christoph Leupold (christoph.leupold@uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen der Transformation der ITB-Werkstatt von der reinen KFZ-Werkstatt in Richtung einer allgemeinen Mechatronik Werkstatt, soll in diesem Projekt eine
IT-Infrastruktur entwickelt werden.

Ziel des Projektes ist die schrittweise Auf- und Nachrüstung der Maschinen und Anlagen der ITB-Werkstatt sowie deren Vernetzung. Die derzeit vorhandenen Geräte sind in Form eines Retrofit Prozesses dem aktuellen Stand der Technik anzugleichen und um eine IoT-Fähigkeit zu erweitern. Es soll ein Konzept erstellt und umgesetzt werden, wie sich die Geräte und Maschinen vernetzen und über eine einheitliche Schnittstelle bedienen lassen.

Zu den Geräten gehören beispielsweise:

• Lasermarkierer
• CNC-Fräse
• 3D-Drucker + Kamera
• 3D-Scanner
• Etikettierer
• Barcodescanner
• (Industrieroboter)

Die Infrastruktur soll es ermöglichen, dass die Maschinen im Rahmen ihrer jeweiligen Möglichkeiten miteinander interagieren und untereinander Informationen oder Befehle austauschen können. Denkbar ist dabei auch die Implementierung eines beispielhaften Use-Case.
Innerhalb des Projektes gilt es, die verfügbaren Informationen zu den einzelnen Geräten, deren Schnittstellen und eventuellen Auf- und Nachrüstungsmöglichkeiten zusammenzutragen und auszuwerten. Daraufhin soll eine Topologie für die Infrastruktur entworfen und aufgebaut werden sowie eine entsprechende Schnittstelle / API entwickelt und dokumentiert werden. Zudem ist eine Mensch-Maschine Schnittstelle etwa in Form eines Dashboards für das Monitoring der Prozesse vorzusehen.
Seien Sie Teil unserer Transformation!

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4
Projektauftakt: ab November 2022
Anmeldung bis: November 2022
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen (maren.petersen@uni-bremen.de)
Betreuer Daniel Weerts (daniel.weerts@uni-bremen.de)
Christoph Leupold (christoph.leupold@uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Für einen im vorangegangenen Semester im 3D-Druck gefertigten Roboterarm soll in diesem Projekt eine neue Bediener- und Steuerungssoftware erstellt werden.
Die fachliche Aufgabe besteht darin, die Softwarekomponenten zu konzipieren und umzusetzen.
Neben dem manuellen Verfahren sollen sich mithilfe der Software einfache Bewegungsabläufe im Teach-In Verfahren generieren lassen. Um den Roboter dabei auch kartesisch verfahren zu können, ist die entsprechende inverse Kinematik zu bestimmen und zu implementieren.
Zudem soll eine Schnittstelle bzw. eine API entwickelt und dokumentiert werden, mit der sich der Roboter auch extern etwa über einen PC oder über andere Netzwerkgeräte bedienen lässt. Für das Gesamtsystem soll schließlich eine intuitive Benutzeroberfläche entstehen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2 Personen
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Karl-Ludwig Krieger
Betreuer Julia Scholtyssek (julia.scholtyssek@uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Bereich der Schwingungsanalyse sind häufig fehlende Realdaten ein Problem, um zuverlässige Klassifikatoren entwickeln zu können. In dem Projekt sollen daher anhand eines bestehenden Datensatzes Untersuchungen zu synthetischen Daten vorgenommen werden.
Der Datensatz ist für Lokalisationsuntersuchungen auf einer Platte generiert worden. Dabei ist die Platte in Abschnitten eingeteilt worden, mit einem akustischen Sensorarray ausgestattet worden und an verschiedenen Positionen angeregt worden.
Es sollen nun zwei wesentliche Aspekte geprüft werden:
1.) Können Anregungspositionen synthetisch nachgebildet werden?
2.) Kann ein synthetisch ergänztes Rauschen die Klassifikation verbessern?
Im Rahmen des Projektes muss daher
• die Datengrundlage verstanden werden
• ein initialer Klassifikator mit Signalvorverarbeitung erstellt werden
• Ansätze zur Erzeugung synthetischer Schäden entwickelt werden sowie der Stand der Forschung hierzu ausgearbeitet werden
• die Anwendung von synthetischen Daten geprüft werden

Anfang: WiSe 2022/23 Ende: SoSe 2023
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 1-2

Projektauftakt: Nach Vereinbarung
Anmeldung bis zum 31.10.2022
bei Prof. Karl-Ludwig Krieger, krieger@item.uni-bremen.de

Ziel des Projektes ist es, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern elektronische und mechatronische Systemlösungen zu realisieren.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit Schwerpunkt in der Fahrzeugtechnik.
Die genauen Aufgabenstellungen zum Systemtechnik-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrerin: Prof. Dr.-Ing. Kirsten Tracht, tracht@bime.de
Betreuer: Björn Papenberg M.Sc., papenberg@bime.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Beurteilung des Verschleißzustands von Fräswerkzeugen erfolgt in den meisten Fertigungsbetrieben durch in Augenscheinnahme und subjektive Beurteilung seitens der Mitarbeitenden. Zur Steigerung der Beurteilungsgüte entwickelt das bime gemeinsam mit Industriepartnern ein Assistenzsystem welches mittels Methoden der künstlichen Intelligenz eine Vorbewertung der Werkzeuge vornehmen kann.
Der Beurteilungsalgorithmus basiert auf einem neuronalen Netz, welches mittels Fotos von Fräswerkzeugen mit bekanntem Verschleißzustand trainiert wird. Für die Durchführung des Trainings wird eine sehr große Anzahl an Bildern von nicht-, teil- und vollverschlissenen Fräswerkzeugen benötigt. Jedes Werkzeug muss aus mehreren Perspektiven fotografiert werden. Zur Erleichterung dieses Arbeitsgangs und zur Erprobung der Kameratechnik besteht ein Versuchsstand, der Fräswerkzeuge vor der Kamera positionieren und drehen kann. Der Versuchsstand ist mit einer Ringleuchte und einer Koaxialleuchte ausgestattet und in Abbildung 1 dargestellt.
Im Rahmen dieser Projektarbeit nehmen Sie ein KI-basiertes System zur automatisierten Verschleißerkennung an Fräswerkzeugen in Betrieb. Hierzu entwickeln Sie zunächst eine Software, welche das automatisierte Ausrichten von Fräswerkzeugen unterschiedlicher Geometrie durch den Versuchsstand ermöglicht. Anschließend konzipieren Sie einen Versuchsplan und führen Versuche durch.
Mit den aus den Versuchen gewonnenen Ergebnissen optimieren Sie einen Algorithmus mit dem Ziel die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.

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

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 20
Projektauftakt: 21.10.2022
Anmeldung bis: 20.10.2022
Hochschullehrer Rolf Drechsler (drechsler@uni-bremen.de)
Betreuer Jan Kleinekathöfer (ja_kl@uni-bremen.de),
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Logische Schaltungen sind in einer Vielzahl rechenintensiver Anwendungen wie Kryptographie, Signalverarbeitung, IoT-Geräten, anpassbaren Prozessoren sowie in kommenden KI-Architekturen involviert. Viele dieser Anwendungen bringen jedoch hohe Anforderungen an die Hardware mit sich: So darf beispielsweise ein Chip, der sich auf einer kleinen ID-Karte befindet nicht zu groß sein, und ein Schaltkreis in einem mobilen Gerät sollte nicht zu viel Strom verbrauchen. Gleichzeitig möchte man jedoch, dass Eingaben auch schnell verarbeitet werden.
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, werden anwendungsspezifische Hardware-Beschleuniger entwickelt. Die meisten Handys heutzutage haben beispielsweise einen Chip zur Berechnung von Neuronalen Netzen, welche unteranderem zur Gesichtserkennung verwendet werden. Einen sehr großen und wichtigen Anteil an solchen Beschleunigern haben arithmetische Schaltkreise – hierzu zählen zum Beispiel Addierer und Multiplizierer. Diese Schaltungen bestehen aus einer großen Anzahl Logikgatter, und ihre Komplexität ist aufgrund der Vielzahl von Multiplikations-, Additions- und Subtraktionseinheiten sehr hoch. Zudem müssen arithmetische Schaltkreise, je nach Anwendung, unterschiedlich große Eingaben verarbeiten können und auch eine unterschiedliche Architektur aufweisen. Sie müssen also an die gegebene Anwendung anpassbar sein. Gleichzeitig muss aber auch verifiziert werden, dass diese angepassten Schaltkreise auch weiterhin korrekt sind. Gerade für kritische Anwendungen, wie autonome oder medizinische Systeme ist dies von entscheidender Bedeutung.
Es ergeben sich also verschiedene spannende Fragen:
• Welche arithmetischen Schaltungen gibt es?
• Wie kann man „anpassbare Schaltungen“ umsetzen?
• Wie können diese Schaltungen in einen Prozessor integriert werden?
• Wie baut man ein entsprechendes Werkzeug auf, um diese Schaltungen automatisch zu generieren?
• Wie können diese Schaltungen überprüft bzw. verifiziert werden?
• Welche Verifikationslösungen bieten sich an?

Ziele
Im Projekt GenArC untersuchen wir gemeinsam den Entwurf und die Implementierung verschiedener arithmetischer Schaltungen.
Wir erstellen ein Werkzeug, das automatisch eine gewünschte arithmetische Schaltung mit optionalem Typ (Architektur) und Größe generiert. Als „Real-World“-Anwendung soll eine anpassbare RISC-V-CPU (RV32IM) mit angepasster ALU und HW-Beschleuniger entwickelt werden. Neben der Entwicklung spielt auch die Verifikation eine sehr wichtige Rolle. Im Projekt GenArC betrachten wir auch den Verifikationsablauf für die zu erzeugenden Schaltungen.

Voraussetzungen
Wenn Du an der Entwicklung eines RISC-V-Prozessors arbeiten möchtest, der auf der Grundlage verschiedener arithmetischer Schaltungen angepasst werden kann, oder an der Entwicklung eines Werkzeugs interessiert bist, das vollautomatisch korrekte Schaltungen generiert, bist Du in GenArC richtig aufgehoben. Grundsätzlich bewegt sich das Projekt in ähnlichen Bereichen wie Praktische Informatik 1/2 und Technische Informatik 1. Wer Spaß an Algorithmen und Lösungstechniken hat, wird sich auch in GenArC wiederfinden. Das Projekt ist für Studierende aus den Bachelorstudiengängen Informatik, Systems Engineering und Digitale Medien geeignet, aber auch für weitere Studierende offen. Eine Weiterführung des Projektes im Masterstudiengang ist geplant.

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.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-8
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 01.11.2022
Hochschullehrer: Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag (fre@biba.uni-bremen.de)
Betreuer: Dario Niermann (nie@biba.uni-breme.de), Nils Hoppe (hpp@biba.uni-breme.de),
Anmeldung beim Betreuer.

Im Rahmen des Lehrprojekts soll eine Schnittstelle zwischen einem omnidirektionalen Fahrzeug und einer Leitsteuerung entwickelt werden.
Die Basis hierfür stellt ein DJI Robomaster, der sich über eine serielle Schnittstelle fernsteuern lässt. Hierzu kann ein wie z.B. ein Raspberry Pi verwendet werden auf welchem die Möglichkeit zur Ortung sowie eine externe Kommunikations-Schnittstelle implementiert werden soll.
Über die externe Schnittstelle sollen dann kabellos Fahrbefehle an das Fahrzeug übertragen werden und dieser wiederum Status- und Positionsinformationen senden. Für die Generierung der Fahrbefehle und Statusvisualisierung soll zusätzlich eine entsprechende Möglichkeit der Nutzerinteraktion auf Smartphone oder PC umgesetzt werden.
Der Umfang, mit dem die einzelnen Teile des Projekts bearbeitet werden, richtet sich nach der Gruppengröße und wird individuell angepasst.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 2-4
Projektauftakt: nach Absprache
Anmeldung bis: nach Absprache
Hochschullehrer:in:
Prof. Dr. Marc Avila, marc.avila@zarm.uni-bremen.de
Betreuer:in:
Paul Große Maestrup, paul.grosse.maestrup@zarm.uni-bremen.de
Dr.-Ing. Christiane Heinicke, christiane.heinicke@zarm.unibremen.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „The Living Habitat“ wird ein Photobioreaktor (PBR) als Teil eines bio-regenerativen Lebenserhaltungssystems in das Moon and Mars Base Analog (MaMBA)-Habitat am ZARM integriert. Hierbei werden mithilfe eines Monitoring Systems die Umweltparameter sowohl innerhalb des Habitats als auch innerhalb des PBRs überwacht. Ziel dieses Projektes ist, eine graphische Benutzeroberfläche (GUI) als Mensch-Maschine-Interface zu entwickeln, welche die Daten des Monitoring Systems aufbereitet und darstellt. Hierfür soll sich in das bestehende Monitoring System eingearbeitet und eine umfassende Recherche zu Interfacedesigns durchgeführt werden. Außerdem sollen verschiedene Konzepte (Framework, Programmiersprache) für die GUI entwickelt, verglichen und letztendlich in das bestehende System implementiert werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23, Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
Anmeldung bis: 28.10.2022
Ansprechpersonen:
1) Axel Börold M. Sc., bor@biba.uni-bremen.de
2) Burak Vur M. Sc., vur@biba.uni-bremen.de

Sprachsteuerungen werden immer populärer. Die meisten aktuellen Systeme basieren derzeit auf Clouddiensten. Freie Datensätze sowie Algorithmen ermöglichen die Erstellung eigener, offline funktionierender, Systeme. In diesem Lehrprojekt soll eine Sprachsteuerung für einen in ROS Melodic / Gazebo simulierten FTF mit aufgeflanschten Manipulator entwickelt werden. Schwerpunktthemen sind dabei die Spracherkennung, Robotersteuerung sowie Bilderkennung. Die Steuerung kann später auf reale Roboter übertragen werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23, Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
HL Prof. M. Freitag
Anmeldung bis: 28.10.2022 bei
1) Axel Börold M. Sc., bor@biba.uni-bremen.de
2) Jasper Wilhelm M. Sc., wil@biba.uni-bremen.de

In der Produktion und Logistik werden Objekte in sich stetig ändernden Umgebungen gehandhabt. Hierbei können FTF Systeme in vielfältigen Anwendungen unterstützen, ob als fahrerlose Werkzeugständer oder Kommissionierwagen im Verfolgungsmodus.
Um die weitere Automatisierung zu ermöglichen, ist das automatische Einlernen der Umgebung sowie die Lokalisierung in dieser vorteilhaft. Die Umgebung kann dabei durch optische Marker (Objekte, Codes o.Ä.) markiert werden.
In dem Lehrprojekt soll ein Navigationssystem entwickelt werden, welches eine Umgebungskarte auf Basis von optischen Markern erstellt und von einem FTF zur Routenfindung benutzt werden kann. Der Fokus der Entwicklung wird auf Bildverarbeitung, Kartenerstellung sowie Echtzeitnavigation liegen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4
Projektauftakt: ab November 2022
Anmeldung bis: November 2022
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen (maren.petersen@uni-bremen.de)
Betreuer Daniel Weerts (daniel.weerts@uni-bremen.de)
Christoph Leupold (christoph.leupold@uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Für einen im vorangegangenen Semester im 3D-Druck gefertigten Roboterarm soll in diesem Projekt eine neue Bediener- und Steuerungssoftware erstellt werden.
Die fachliche Aufgabe besteht darin, die Softwarekomponenten zu konzipieren und umzusetzen.
Neben dem manuellen Verfahren sollen sich mithilfe der Software einfache Bewegungsabläufe im Teach-In Verfahren generieren lassen. Um den Roboter dabei auch kartesisch verfahren zu können, ist die entsprechende inverse Kinematik zu bestimmen und zu implementieren.
Zudem soll eine Schnittstelle bzw. eine API entwickelt und dokumentiert werden, mit der sich der Roboter auch extern etwa über einen PC oder über andere Netzwerkgeräte bedienen lässt. Für das Gesamtsystem soll schließlich eine intuitive Benutzeroberfläche entstehen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: < 6
Projektauftakt: Mitte-Ende Oktober
Anmeldung bis: Mitte-Ende Oktober
Hochschullehrer:in: Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer:in:
- Henry Ekwaro-Osire, eko@biba.uni-bremen.de
- Dennis Bode, bod@biba.uni-bremen.de
- Stephan Hopfmüller, hop@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Energieeffizienz ist in den letzten zehn Jahren ein immer wichtigeres Thema für produzierende Unternehmen geworden. Diese Entwicklung hat sich beschleunigt, als die Gasvorräte in den letzten Monaten aufgrund aktueller Ereignisse zu schwinden begonnen haben. Die Analyse der Daten, die das Fertigungssystem während der Produktion generiert, kann Aufschluss über Möglichkeiten zur Energieeinsparung geben. Insbesondere mit Hilfe von Machine Learning (ML) lassen sich in vielen Fällen Einsparpotenziale aufdecken. Das vom Bund geförderte Forschungsprojekt ecoKI (www.ecoKI.de) hat sich zum Ziel gesetzt, kleinen und mittleren Unternehmen der produzierenden Wirtschaft (KMU) die Durchführung solcher Analysen in Eigenregie zu erleichtern. Dies geschieht durch die Entwicklung einer Plattform mit “ML-Bausteinen".
Das Projektteam möchte einen Modellfabrik-Demonstrator entwickeln, der zur Präsentation der Plattform genutzt werden kann.
Problemstellung:
Eine solche Modellfabrik ist keine triviale Entwicklungsaufgabe aus Sicht der Hardware und Steuerung. Die Integration mit Datenerfassungshardware und Datenanalysesoftware erhöht die Komplexität der Aufgabe zusätzlich. Daraus ergibt sich ein komplexes System-Engineering-Szenario, bei dem Disziplinen aus Mechatronik, Informatik und Produktionstechnik koordiniert und kombiniert werden müssen.
Zielsetzung:
Übergeordnetes Ziel:
Anpassung der bereits bestehenden Fischertechnik-Modellfabrik zur Demonstration datengetriebener Energieeffizienzkonzepte.
Aufgaben:
- Entwicklung eines Demonstrationsszenarios und Definition der Anforderungen (gemeinsam mit Betreuern)
- Erweiterung der bestehenden Modellfabrik mit neuen Modulen und Sensoren
- Aufbau einer Datenbank, in der verschiedene energierelevante Messwerte und simulierte Werte gespeichert werden
- Anwendung von ecoKI ML-Bausteinen zur Analyse der gesammelten Daten und für Tracking, Monitoring, Prognose und Optimierung des Energieverbrauchs

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: November 2022
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrerin: Prof. Dr.-Ing. Kirsten Tracht (tracht@bime.de)
Betreuer: Kenneth Rüstmann (ruestmann@bime.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrerin, ☒ Betreuer

Am bime wird im Projekt KIWI eine VR-Lernumgebung für die Mensch-Roboter-Kollaboration entwickelt.
Für diese virtuelle Umgebung soll in diesem Projekt für einen kollaborativen Roboter ein digitaler Zwilling in einer VR-Umgebung erstellt und eine Schnittstelle zwischen diesem virtuellen Abbild sowie dem realen Roboter geschaffen werden.
So sollen in der Virtualität durchgeführte Trajektorien auch am realen Roboter abgefahren werden. Dies ermöglicht beispielsweise die virtuelle Erprobung einer Bahnplanung mit Hindernisvermeidung.
Für die Schnittstellenentwicklung sollen bereits bestehende Frameworks recherchiert und bei Bedarf eigene Entwicklungen integriert werden.

Systemtechnikprojekt
Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6 Studierende
Projektauftakt: 25.10.2022, 13 Uhr, BIBA, 1020
Anmeldung bis: 16.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag (fre@biba.uni-bremen.de)
Betreuer:in: Dr.-Ing. Tobias Sprodowski (spr@biba.uni-bremen.de), Jasper Wilhelm (wil@biba.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, x Betreuer:in
Motivation: Für einen Demonstrator bestehend aus autonomen mobilen Robotern (GoPiGo3 von Dexter Industries) soll ein prädiktiver Regler entworfen werden, der basierend auf einem Indoor-Lokalisationssystem von Marvelmind und einem Ultrasonic-Sensor Pfade verfolgt und Kollisionsvermeidung sicherstellt.

Zielstellung: Für die autonomen GoPiGo3-Roboter auf Raspberry-Pi-Basis soll ein hierarchischer verteilter Regler entworfen werden. Auf der höheren Ebene soll eine Pfadplanung vorgenommen werden, die auf der unteren Ebene über einen Trajektorien-Regler nachgeführt wird. Das Verfahren soll soweit echtzeitfähig implementiert werden, dass auch die Kollisionsvermeidung der Roboter durch Trajektorienaustausch untereinander sichergestellt wird. Die Studierenden sollen selbst entscheiden, welchen Regler sie als Grundlage nehmen. Hierbei können bereits bestehende Bibliotheken (u.a. eine Monitoring-Plattform, Steuerungskomponenten), die bereits in C vorhanden sind, gerne genutzt werden.

Informationen und Hinweise:
Grundlagen der Regelungstechnik können hilfreich sein, sind aber nicht Voraussetzung. Die Gruppe entscheidet über die Wahl der Programmiersprache selbst (C oder Python wären naheliegend). Für eine Einführung in C++ kann bei Bedarf auch ein Tutorium veranstaltet werden.

Systemtechnikprojekt
Anfang: nach Absprache Ende: nach Absprache
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 2
Projektauftakt: nach Absprache
Anmeldung bei … bis …
Christiane Heinicke 15.10.
Ansprechpersonen (Name, Email):
Christiane Heinicke, christiane.heinicke@zarm.uni-bremen.de

Im Rahmen dieser Arbeit sollen ausgewählte Faktoren
herausgearbeitet werden, welche die Konstruktion, den Bau sowie
Prozeduren im Betrieb sogenannter Racks als Teil der
wissenschaftlichen Infrastruktur eines Habitats maßgeblich
beeinflussen. So richten geologische Konstanten der
Mondoberfläche wie beispielsweise die Beschaffenheit des lunaren
Regoliths besondere Anforderungen an die Durchführung rackgestützter Experimente im Inneren eines Habitats und beeinflussen so Prozeduren im Umgang mit geologischen Proben
inner- und außerhalb des Racks, um etwa die Kontamination des
Habitats zu vermeiden. Darüber hinaus ist die Interoperabilität der
Racks und ihrer Submodule sowie eine gewisse Flexibilität in der
Nutzung der Racks entscheidend für ihren Einsatz in mehreren
verschiedenen Analoghabitatskonfigurationen, was die
Mehrfachentwicklung von Racks für verschiedene Missionsprofile
vermeidet. Ferner spielen auch Kosten in der Durchführung von
Analogmissionen eine große Rolle. Daher sollen an relevanten
Stellen spezifische Commercial-of-the-shelf-Lösungen
vorgeschlagen werden, um die Kosten eines Rack-Systems
möglichst in einem tragbaren Rahmen zu halten.

For projects with cold atoms in space, ultra-high vacuum (UHV) systems are one of the key technology for a successful mission. These experiments are currently carried out in the drop tower and on sounding rockets and in the future on-board of the International Space Station (ISS) or on a satellite. In contrast to ground based experiments, these space based experiments need to withstand the mechanical loads during all phases of the mission, including the launch, the flight and the landing. In the framework of these missions, experimental tests and simulation based (FEM Simulations) approaches are currently under investigation.

The project includes the following tasks:

Experimental part
- Experimental investigation of UHV seals under mechanical loads
- Determination of material and engineering data
- Experimental investigation of pretension force of screw connections

Simulation Part
- Optimization of current FEM Model
o Mesh, material model, etc
- Verification of FEM model with experimental data
- Optimization of a post processing of the FEM simulation results
- Implementation of a automated post processing for a leakage prediction for future design optimizations
Anmeldung bei: Jens Grosse, jens.grosse@zarm.uni-bremen.de
Bis: 01.05.2023

Schwerpunkt: AI

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

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

a) Submission of 6 worksheets in groups of 4 students and group interview for final grade (Übungsaufgaben und Fachgespräch).
b) Individual oral exam without worksheet submission (mündliche Prüfung).

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.

Beginn jeweils s.t.

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

Beginn jeweils s.t.

Beginn jeweils s.t.

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

Schwerpunkt: AI

Beginn jeweils s.t.

Schwerpunkt: AI

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

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

a) Submission of 6 worksheets in groups of 4 students and group interview for final grade (Übungsaufgaben und Fachgespräch).
b) Individual oral exam without worksheet submission (mündliche Prüfung).

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)

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften.
LaTeX ist ein Softwarepaket, mit dem technische und wissenschaftliche Textdokumente geschrieben und bearbeitet werden können. Es ist bereits jetzt ein Standard für die Kommunikation und Veröffentlichung wissenschaftlicher Dokumente und noch dazu als freie Software erhältlich. LaTeX zu erlernen lohnt sich, ist jedoch nicht von jetzt auf gleich getan.
In dieser Veranstaltung wird die Nutzung der Software Schritt für Schritt in einem interaktiven Rahmen nähergebracht. Ziel ist es, das Grundgerüst einer wissenschaftlichen Arbeit sowie jegliche Inhalte (mathematische Formeln, Tabellen, Literaturangaben und -verzeichnisse, etc.) mit LaTeX sicher erstellen zu können.

Kursinformationen und Onlineanmeldung unter https://www.fremdsprachenzentrum-bremen.de/1375.0.html?&no_cache=1&user_kursdb_pi1%5BshowUid%5D=14922

SG Jura: Wahlpflichtmodul im Schwerpunkt, Leistungsnachweis: § 31 Absatz 2 Nr. 4
Fortsetzung folgt im WiSe (insgesamt 2 SWS)

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

Menschen im Arbeitsleben müssen zunehmend unter Zeitdruck Entscheidungen in arbeitsteiligen Organisationen treffen. Die Erfahrung zeigt, dass im Zusammenwirken der Menschen das sachliche Argument bei weitem nicht ausreicht, um zu guten Entscheidungen zu kommen. Der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seiner Art der Interaktion prägt das Arbeits- und Entscheidungsverhalten maßgeblich mit. Der Schlüssel zu guten Entscheidungen liegt im Verstehen der eigenen Person und ihrer Reaktionen auf die Interaktionen mit anderen Menschen.

Diese eGS-Veranstaltung verfolgt das Ziel, einen Überblick darüber zu geben, welche Themen gegenwärtig unter dem Begriff der Schlüsselkompetenzen diskutiert werden. Die Teilnehmenden erhalten Angebote, ihre Person in der Interaktion mit anderen zu reflektieren. Diese Impulse können sie dann nutzen, einzelne Themen in Eigenverantwortung weiterzuverfolgen, indem sie auf die Literatur und das zahlreiche Angebot auf dem privaten Bildungsmarkt zurückgreifen. Zu diesem Zweck erhalten die Teilnehmenden in jeder Veranstaltung Hinweise darauf, worüber es sich lohnt, weiter nachzudenken sowie praktische Tipps.

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