Einführungs- und Informationsveranstaltung für die Masterstudiengänge Systems Engineering I + II
Inhalte sind vor allem Infos zu Aufbau und Struktur, zu den zu beachtenden Regularien (Stud.IP, Prüfungsanmeldungen (PABO) sowie Allgemeines (StugA, Campus, Mensa, etc.).
Die Veranstaltung richtet sich sowohl an Studierende, die neu an der Uni Bremen studieren, als auch an Studierende, die Ihren Bachelor-Abschluss im Fachbereich Produktionstechnik erworben haben.

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!

Bitte beachten Sie die Vorgaben, die wegen der Covid-19-Situation erforderlich sind!

Im Rahmen der Lehrveranstaltung wird ein Überblick über die Methoden und Vorgehensweisen des Systems Engineering gegeben.

Termin und Ort werden noch bekannt gegeben.

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

Schwerpunkt: AI

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)

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

Schwerpunkt: AI

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)

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMAP-AI, IMA-VMC

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 02,04,2023

If there are questions, please contact H. Köhler (0421 218 62430).
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstherie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 02.04.2023

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler (Telefon: 0421 218 62430).

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMVA-AI

Die Vorlesung „Einführung in Intelligent Marine Systeme“ setzt sich aus drei Hauptelementen zusammen:
1. Vermittlung der Grundlagen die beim Entwurf und der Entwicklung mariner Systeme, vornehmlich Unterwasser-Systeme, zu berücksichtigen sind. Dazu gehören neben der Vorstellung der verschiedenen Systemkonzepte wie z.B. Remotely Operated Vehicles (ROV) und Autonomous Underwater Vehicles (AUV) und der Sensorik auch Methoden der Navigation, Kommunikation, Antrieb, Energieversorgung und Steuerung.
2. Gastvorträge von Entwicklern, Anwendern und potenzieller Nutzer mit Besuch des des MARUM.
3. Ein, mit den TeilnehmerInnen, zusammen entwickeltes und ausgearbeitetes Systemkonzept, welches auf die verschiedenen meerestechnisch spezifischen Gesichtspunkte (siehe 1.) eingeht. (Präsentation, Peer-evaluation)

Ziele der Vorlesung:
• Grundlegendes Verständnis der marinen Umwelt im Kontext technischer Systeme
• Verständnis der spezifischen Herausforderungen mariner Systeme gegenüber terrestrischen Systemlösungen
• Übersicht über den gegenwärtigen Stand der Technik bei mobilen und stationären Systemen
• Übersicht der verschiedenen Sensormodalitäten, die gegenwärtig eingesetzt werden
• Fähigkeit ein einfaches Systemkonzeptunter Berücksichtigung der maritimen Randbedingungen zusammenzustellen.

Prüfungsform:
Individuelles Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Peer evaluierte Präsentation (ausgeführt in Kleingruppen: 2-3 Personen)

Profil: KIKR
Schwerpunkt: IMAP-AI, IMA-VMC

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-VMC

Profil: SQ, KIKR, DMI

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe 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 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, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern mithilfe der Infrarottechnologie definierte Fragestellungen zu beantworten.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit dem Schwerpunkt der Infrarottechnologie und der multivariaten Datenanalyse. Die genauen Aufgabenstellungen zum Master-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2
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 vorliegende Datensatz enthält Schwingungssignale eines Radantriebs mit unterschiedlich beschädigten Lagern im lastfreien Prüfstandsversuch.
Im Rahmen des Projektes sollen folgende Arbeitsschritte erfolgen:
• Entwicklung eines initialen Klassifikators inklusive vorgelagerter Signalverarbeitung zur Vorhersage der Lagerschäden
• Ermittlung des Forschungsstands zu synthetischen Daten und Ableitung für den vorliegenden Anwendungsfall
• Generierung von synthetischen Daten
• Prüfung der Anwendung von synthetischen Daten durch den Vergleich der Klassifikationsergebnisse des Klassifikators basierend auf realen oder synthetischen Daten

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 1 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: jederzeit
Anmeldung bis: jederzeit
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. Kai Michels, michels@iat.uni-bremen.de
Betreuer:in: Phillipp Hendrys, hendrys@iat.uni-bremen.de; Marco Alferink, alferink@iat.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer

Ziel dieses Lehrprojektes ist es, einen Modell-LKW automatisiert in eine zu erfassende Parklücke einparken zu lassen. Dazu müssen die Stellgrößen, z.B. Geschwindigkeit und Lenkwinkel, präzise umgesetzt werden. Derzeit erfolgt das Auslesen der verbauten Sensorik sowie die Ansteuerung der Aktuatorik des LKW über MATLAB und einen Arduino Mega 2560. Die Grundfunktionalität aller Komponenten ist bereits vorhanden und es kann eine Einparktrajektorie für den LKW berechnet werden.
Das Projekt beginnt mit der Einarbeitung in die vorhandene Soft- und Hardware und dem Verständnisaufbau in die modellprädiktive Regelung (MPC). Ziel ist es, die Soft- und Hardware so anzupassen, dass der LKW nicht nur alleine, sondern auch mit Anhänger einparken und andere vorgegebene Trajektorien abfahren kann.
Ein weiteres Ziel des Projekts ist es, die Kommunikation zwischen MATLAB und dem Arduino von USB auf WLAN umzustellen. Dies würde die Flexibilität des Systems erhöhen und es ermöglichen, den Truck aus größerer Entfernung zu steuern.
Das Projekt bietet eine ausgezeichnete Gelegenheit, die Fähigkeiten zur Modellierung, Simulation und Regelung von dynamischen Systemen zu erweitern.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 6-10
Projektauftakt: 01.11.22
Anmeldung bis: 28.10.22
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Frank.Kirchner@dfki.de
Betreuer:in: Andreas Bresser, andreas.bresser@dfki.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Katastrophenszenarien wie Gebäudeeinstürze, Waldbrände oder nukleare Störfälle stellen eine enorme Herausforderung für Rettungskräfte dar. In diesem Forschungsprojekt wird ein mobiles Robotersystem entwickelt, welches sich autonom durch anspruchsvolles Gelände bewegen und die Rettungskräfte unter-stützen kann, z.B. bei der Erkundung schwer zugänglicher oder kontaminierter Gebiete. Dabei soll auf einer existierenden Roboter-plattform des DFKI Robotics Innovation Center (https://robotik.dfki-bremen.de) aufgesetzt werden, wie z.B. Asguard oder Coyote.
Ein Ziel des Projektes ist die Teilnahme am RoboCup Rescue, einem Roboterwettkampf bei dem mobile Robotersysteme verschiedene Katatrophenszenarien bewältigen müssen.

Die Aufgaben der Studierenden umfassen unter anderem:
• Einarbeiten in die Hard- und Software des genutzten Robotersystems
• Entwicklung bzw. Integration einer Softwarelösung zur autonomen Navigation in schwierigem Gelände
• Ggfs. Erweiterung der Sensorik des Roboters, z.B. durch eine zusätzliche 3D Kamera
• Aufbau einer Teststrecke
• Evaluierung des Robotersystems auf der Teststrecke entsprechend der Anforderungen des RoboCup Rescue
• Teilnahme am Robocup Rescue (vorr. April 2023)
• Dokumentation und Nachbearbeitung

Grundkenntnisse in Robotik und Programmieren in C++ sind von Vorteil.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23 Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 28.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner (frank.kirchner@informatik.uni-bremen.de) Betreuer:in: Dr. rer. nat. Teena Hassan (thassan@uni-bremen.de); Fabian Maas genannt Bermpohl (Fabian.Maas_genannt_Bermpohl@dfki.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes HelloRic wurden in den vergangenen zwei Jahren die Grundlagen für den Aufbau eines robotischen Empfangsteams gelegt. Mehrere Roboter vom Typ TurtleBot2 wurden für die Interaktion mit Besuchern und Personal des DFKI Robotics Innovation Centers mit Komponenten wie Display, Sensoren und Lautsprecher ausgestattet (vgl. Bild links). Auch entsprechende Basisfunktionalitäten für die Zustandserfassung, dynamische Navigation und verschiedene Interaktionsszenarien wurden realisiert.
Während Serviceroboter, bzw. robotische Assistenten z.B. in Museen und Einkaufszentren scheinbar bereits im echten Leben angekommen sind, haben die im Projekt gemachten Erfahrungen gezeigt, dass die zur Verfügung stehenden Werkzeuge in bestimmten Problemfeldern – wie menschengerechter Navigation -- durchaus noch ausbaufähig sind (Demovideo aus dem Projekttag 2021).
Bei der Navigation in sozialen Umgebungen geht es nicht nur darum, einen Weg zu finden und ihm ohne Kollisionen zu folgen, sondern auch darum, sich während der Navigation sozial höflich zu verhalten. Für die Berücksichtigung von Menschen, bzw. dynamischen Hindernissen bei der lokalen Pfadplanung wurden bereits Grundlagen in Form eines speziellen Costmap-Plugins in Simulation geschaffen, die weiterentwickelt und verbessert werden sollen, um mehr Menschengerechtigkeit und Kontextadaptivität in Echtzeit zu schaffen. Speziell zur Navigation durch Menschengruppen könnte zusätzlich ein interaktionsbasierter Ansatz für ein Rückfallverhalten bei der Pfadverfolgung entwickelt werden.
Durch dieses Projekt können die Studierenden Kenntnisse und praktische Erfahrung über die folgenden Kerntechnologien in der Robotik erwerben:
• Aufbau und Integration von Robotersystemen mit ROS 2
• Simultane Positionsbestimmung und Kartierung (SLAM) • Umgebungswahrnehmung mit Detektion, Klassifikation und Tracking von Objekten
• Adaptive Pfadplannung und Pfadverfolgung
• Modellierung von Menschenverhalten
• Menschenzentrierte KI und Robotik

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll der Einfluss der relativen Drehzahl auf das Rundkneten ermöglicht werden. Hierfür soll ein Versuchsstand aufgebaut werden, der er ermöglicht das Werkstück (Rohre und Stäbe) in einer vorgegebenen Drehzahl rotieren zu lassen. Durch das Wechselspiel aus Werkstückdrehzahl und Knetwellendrehzahl resultiert so die relative Drehzahl. Nach Referenztests ohne Werkstück, folgt die Erprobung des Aufbaus in der Umformmaschine.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll auf einem bestehenden Laboraufbau eine experimentelle Untersuchung der Einflüsse einzelner Komponenten des Seilroboters auf das Schwingverhalten untersucht werden. Dabei wird das Schwingverhalten durch hochdynamische Positionssensoren sowie eine Highspeed-Kamera aufgenommen und ausgewertet. Im Anschluss folgt unter Heranziehung der gewonnenen Erkenntnisse eine konzeptionelle Untersuchung sowie praktische Erprobung von Maßnahmen zur Reduktion bzw. Bedämpfung der Schwingungen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

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

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

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)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In der Automatisierungstechnik gewinnt die bildgebende Sensorik, insbesondere durch die Vielfalt der potentiellen Anwendungen, zunehmend an Bedeutung. Kameras werden überall dort eingesetzt, wo einfache Sensoren an ihre Grenzen stoßen, sowohl im Bereich der Qualitätskontrolle als auch in der Positionsbestimmung. Raue Umgebungsbedingungen, wechselnde Lichtverhältnisse oder auch die Bauteilvarianz können der Bildverarbeitung dabei jedoch zu schaffen machen.
In diesem Forschungsprojekt sollen verschiedene KI- bzw. Deep-Learning Modelle recherchiert, erprobt und optimiert werden, mit denen Bilder aus dem Bereich der industriellen Bildverarbeitung aufbereitet werden können, ohne dabei die relevanten Merkmale zu verändern. Dazu soll ein beispielhafter Datensatz erzeugt werden, mit dem die Modelle trainiert, getestet und gegenübergestellt werden können. Im Rahmen des Projektes soll dabei eine benutzerfreundliche Softwareumgebung unter Verwendung etablierter Bibliotheken entstehen, in der die verschiedenen Modelle und Datensätze geladen, das Training gestartet und überwacht sowie Parameter optimiert werden können.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: Nach Absprache
Anmeldung bis: nach Absprache
Hochschullehrer: Prof. Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer: Andreas Tausendfreund, tau@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer
Die Grundidee bei der indirekten optischen Geometriemessung ist, die Oberfläche des Messobjekts nicht mehr direkt zu messen, sondern stattdessen – in einem inversen Prozess – die Geometrie des den Körper umgebenden Gases bzw. die den Körper umgebende Partikelströmung. Mithilfe des konfokalen Volumens eines konfokalen Fluoreszenzmikroskops wird hierbei untersucht, in welchem Raumbereich Fluoreszenz auftritt und wo nicht. Die Punkte, an denen Dunkelheit herrscht, definieren das Volumen des Messobjekts.
Im Messprozess treten hierbei verschiedene optische Phänomene auf, die das konfokale Volumen betreffen. Das Ziel des Projekts ist es, Teile dieser Phänomene auf Basis von Ray-Tracing-Algorithmen oder Fourier-Ansätzen zu berechnen. Die Modellierung und Simulation der Prozesse soll dabei entweder unter Matlab oder SciLab erfolgen.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: SoSe23
Anmeldung bis: Ende April
Hochschullehrer Bachmayer (bachmaye@uni-bremen.de)
Betreuer :in:Meurer/Bachmayer (cmeurer@marum.de)
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

1. Motivation
• Kontinuierliche und nachhaltige Datenerhebung zu Gewässerzuständen
und der assoziierten Infrastruktur (z.B. Deiche) ist wichtig für ein besseres Verständnis der Ökosysteme, aber auch für die Evaluierung von Klima- und Umweltschutzmaßnahmen, sowie im Rahmen der allgemeinen Gewässerüberwachung.
• Klassische Beprobungs- und Montitoringverfahren basieren auf zeitlichen und räumlichen Punktmessungen, welche einen verhältnismäßig hohen Einsatz an Personal und Infrastruktur benötigen.
• Extremereignisse und Umweltkatastrophen erfordern zusätzliche schnelle Reaktionszeiten und hohe Verfügbarkeit. Autonome Oberflächenfahrzeuge haben das Potential Infrastrukturkosten und personellen Aufwand zu reduzieren, sowie Messungen zeitlich und räumlich auszuweiten. Der operationelle Einsatz autonomer Systeme zum Monitoring gewinnt in vielen Bereichen zunehmend an Bedeutung, es besteht aber weiterhin der Bedarf an nachhaltigen und kontinuierlich operierenden Systemen.
• Gewässermonitoring für effektiven Gewässerschutz ist essentiell um die EU Gewässerrichtlinie sowie föderale und lokale Anstrengungen zu unterstützen

2. Problemstellung
• Entwurf eines autonomen Oberflächenfahrzeuges unter Nutzung der Systems Engineering Prinzipien bestehend aus
– Synthese eines Anforderungsprofils unter eventueller Mitwirkung von Endnutzern und/oder Interessensgruppen
– Definition und Zielausgestaltung
– Entwurf und Implementierung/Realisierung, inkl. Schnittstellendefinition z.B. für potentielle Umweltsensorik
– Auswertung
Bemerkung: klassische Antriebsmethoden, z.B. Propeller sind relativ invasiv anfällig für Blockierungen/Schäden durch Treibgut. Bio-inspirierte robuste und
effiziente Lösungen haben Potential die Invasivität zu verringern und sollten eventuell in Betracht gezogen werden.

3. Zielsetzung
• Design und Aufbau eines autonomen Oberflächenfahrzeugs, einschließlich Aktuatorik und Sensorik
• Feld-Versuche mit dem aufgebauten System um spezifische Messungen autonom durchzuführen

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: ca. 4 Personen
Projektauftakt: 01.05.23
Anmeldung bis: 20.04.23
Hochschullehrer Prof. Michael Freitag, fre@biba.uni-bremen.de
Betreuer: Dario Niermann, nie@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer
In Zukunft soll die manuelle Montage von Baugruppen automatisch überwacht werden. Dazu benötigt es sehr robuste Systeme zur Erkennung von Bauteilen, Händen und Bewegungsabläufen, die in der Lage sind Objektverdeckung, Objektzusammenfügung, schnelle Bewegungen und teils unbekannte Objekten zu verarbeiten. Hierzu bieten sich Kamerasysteme mit Tiefenerkennung an, um die Positionierung der Bauteile besser bestimmen zu können. Außerdem müssen Methoden zur einfachen Erlernung neuer Objekte zur Verfügung stehen, um neue Baugruppen zu verarbeiten. Im Rahmen dieses Lehrprojektes soll ein solches Erkennungssystem erarbeitet werden. Dazu soll zunächst die optimale Hardwareausstattung untersucht werden und darauf folgend verschiedene Ansätze zur Objekterkennung systematisch entwickelt werden (machine-vision, pattern-matching, CNN). Abschließend sollen Tests zur Evaluierung des Systems durchgeführt werden.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
Projektauftakt: April 2023
Anmeldung bis: 14.04.2023
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag (fre@biba.uni-bremen.de)
Betreuer: Dr.-Ing. Tobias Sprodowski (spr@biba.uni-bremen.de), Jasper Wilhelm (wil@biba.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: Betreuer

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.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.05.2023
Anmeldung bis: 26.04.2023
Hochschullehrerin: Prof. Dr.-Ing. Kirsten Tracht, tracht@bime.de
Betreuer: Björn Papenberg M.Sc., papenberg@bime.de
Anmeldung bei: Betreuer

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.
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.

Profil: SQ.
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

Profil: SQ.
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ

Profil: SQ, KIKR.
Schwerpunkt: IMVT-SQ, IMVT-AI

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 02,04,2023

If there are questions, please contact H. Köhler (0421 218 62430).
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstherie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 02.04.2023

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler (Telefon: 0421 218 62430).

Profil: SQ.
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

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, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern mithilfe der Infrarottechnologie definierte Fragestellungen zu beantworten.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit dem Schwerpunkt der Infrarottechnologie und der multivariaten Datenanalyse. Die genauen Aufgabenstellungen zum Master-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2
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 vorliegende Datensatz enthält Schwingungssignale eines Radantriebs mit unterschiedlich beschädigten Lagern im lastfreien Prüfstandsversuch.
Im Rahmen des Projektes sollen folgende Arbeitsschritte erfolgen:
• Entwicklung eines initialen Klassifikators inklusive vorgelagerter Signalverarbeitung zur Vorhersage der Lagerschäden
• Ermittlung des Forschungsstands zu synthetischen Daten und Ableitung für den vorliegenden Anwendungsfall
• Generierung von synthetischen Daten
• Prüfung der Anwendung von synthetischen Daten durch den Vergleich der Klassifikationsergebnisse des Klassifikators basierend auf realen oder synthetischen Daten

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 6-10
Projektauftakt: 01.11.22
Anmeldung bis: 28.10.22
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Frank.Kirchner@dfki.de
Betreuer:in: Andreas Bresser, andreas.bresser@dfki.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Katastrophenszenarien wie Gebäudeeinstürze, Waldbrände oder nukleare Störfälle stellen eine enorme Herausforderung für Rettungskräfte dar. In diesem Forschungsprojekt wird ein mobiles Robotersystem entwickelt, welches sich autonom durch anspruchsvolles Gelände bewegen und die Rettungskräfte unter-stützen kann, z.B. bei der Erkundung schwer zugänglicher oder kontaminierter Gebiete. Dabei soll auf einer existierenden Roboter-plattform des DFKI Robotics Innovation Center (https://robotik.dfki-bremen.de) aufgesetzt werden, wie z.B. Asguard oder Coyote.
Ein Ziel des Projektes ist die Teilnahme am RoboCup Rescue, einem Roboterwettkampf bei dem mobile Robotersysteme verschiedene Katatrophenszenarien bewältigen müssen.

Die Aufgaben der Studierenden umfassen unter anderem:
• Einarbeiten in die Hard- und Software des genutzten Robotersystems
• Entwicklung bzw. Integration einer Softwarelösung zur autonomen Navigation in schwierigem Gelände
• Ggfs. Erweiterung der Sensorik des Roboters, z.B. durch eine zusätzliche 3D Kamera
• Aufbau einer Teststrecke
• Evaluierung des Robotersystems auf der Teststrecke entsprechend der Anforderungen des RoboCup Rescue
• Teilnahme am Robocup Rescue (vorr. April 2023)
• Dokumentation und Nachbearbeitung

Grundkenntnisse in Robotik und Programmieren in C++ sind von Vorteil.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23 Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 28.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner (frank.kirchner@informatik.uni-bremen.de) Betreuer:in: Dr. rer. nat. Teena Hassan (thassan@uni-bremen.de); Fabian Maas genannt Bermpohl (Fabian.Maas_genannt_Bermpohl@dfki.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes HelloRic wurden in den vergangenen zwei Jahren die Grundlagen für den Aufbau eines robotischen Empfangsteams gelegt. Mehrere Roboter vom Typ TurtleBot2 wurden für die Interaktion mit Besuchern und Personal des DFKI Robotics Innovation Centers mit Komponenten wie Display, Sensoren und Lautsprecher ausgestattet (vgl. Bild links). Auch entsprechende Basisfunktionalitäten für die Zustandserfassung, dynamische Navigation und verschiedene Interaktionsszenarien wurden realisiert.
Während Serviceroboter, bzw. robotische Assistenten z.B. in Museen und Einkaufszentren scheinbar bereits im echten Leben angekommen sind, haben die im Projekt gemachten Erfahrungen gezeigt, dass die zur Verfügung stehenden Werkzeuge in bestimmten Problemfeldern – wie menschengerechter Navigation -- durchaus noch ausbaufähig sind (Demovideo aus dem Projekttag 2021).
Bei der Navigation in sozialen Umgebungen geht es nicht nur darum, einen Weg zu finden und ihm ohne Kollisionen zu folgen, sondern auch darum, sich während der Navigation sozial höflich zu verhalten. Für die Berücksichtigung von Menschen, bzw. dynamischen Hindernissen bei der lokalen Pfadplanung wurden bereits Grundlagen in Form eines speziellen Costmap-Plugins in Simulation geschaffen, die weiterentwickelt und verbessert werden sollen, um mehr Menschengerechtigkeit und Kontextadaptivität in Echtzeit zu schaffen. Speziell zur Navigation durch Menschengruppen könnte zusätzlich ein interaktionsbasierter Ansatz für ein Rückfallverhalten bei der Pfadverfolgung entwickelt werden.
Durch dieses Projekt können die Studierenden Kenntnisse und praktische Erfahrung über die folgenden Kerntechnologien in der Robotik erwerben:
• Aufbau und Integration von Robotersystemen mit ROS 2
• Simultane Positionsbestimmung und Kartierung (SLAM) • Umgebungswahrnehmung mit Detektion, Klassifikation und Tracking von Objekten
• Adaptive Pfadplannung und Pfadverfolgung
• Modellierung von Menschenverhalten
• Menschenzentrierte KI und Robotik

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

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

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

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)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In der Automatisierungstechnik gewinnt die bildgebende Sensorik, insbesondere durch die Vielfalt der potentiellen Anwendungen, zunehmend an Bedeutung. Kameras werden überall dort eingesetzt, wo einfache Sensoren an ihre Grenzen stoßen, sowohl im Bereich der Qualitätskontrolle als auch in der Positionsbestimmung. Raue Umgebungsbedingungen, wechselnde Lichtverhältnisse oder auch die Bauteilvarianz können der Bildverarbeitung dabei jedoch zu schaffen machen.
In diesem Forschungsprojekt sollen verschiedene KI- bzw. Deep-Learning Modelle recherchiert, erprobt und optimiert werden, mit denen Bilder aus dem Bereich der industriellen Bildverarbeitung aufbereitet werden können, ohne dabei die relevanten Merkmale zu verändern. Dazu soll ein beispielhafter Datensatz erzeugt werden, mit dem die Modelle trainiert, getestet und gegenübergestellt werden können. Im Rahmen des Projektes soll dabei eine benutzerfreundliche Softwareumgebung unter Verwendung etablierter Bibliotheken entstehen, in der die verschiedenen Modelle und Datensätze geladen, das Training gestartet und überwacht sowie Parameter optimiert werden können.

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

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: Nach Absprache
Anmeldung bis: nach Absprache
Hochschullehrer: Prof. Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer: Andreas Tausendfreund, tau@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer
Die Grundidee bei der indirekten optischen Geometriemessung ist, die Oberfläche des Messobjekts nicht mehr direkt zu messen, sondern stattdessen – in einem inversen Prozess – die Geometrie des den Körper umgebenden Gases bzw. die den Körper umgebende Partikelströmung. Mithilfe des konfokalen Volumens eines konfokalen Fluoreszenzmikroskops wird hierbei untersucht, in welchem Raumbereich Fluoreszenz auftritt und wo nicht. Die Punkte, an denen Dunkelheit herrscht, definieren das Volumen des Messobjekts.
Im Messprozess treten hierbei verschiedene optische Phänomene auf, die das konfokale Volumen betreffen. Das Ziel des Projekts ist es, Teile dieser Phänomene auf Basis von Ray-Tracing-Algorithmen oder Fourier-Ansätzen zu berechnen. Die Modellierung und Simulation der Prozesse soll dabei entweder unter Matlab oder SciLab erfolgen.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: max. 8 (2 Gruppen mit je max. 4 Teilnehmer:innen)
Projektauftakt: 15.05.2023
Anmeldung bis: 30.04.2023
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer Thimo F. Schindler, M. Sc., sth@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer#

Containerschiffe tragen erheblich zu den Gesamtemissionen eines Hafens bei. Zur Verbesserung des Klimas kann die genaue Attribution der Emissionen dabei helfen Klimagasverursacher zu identifizieren. Dafür ist es notwendig, dass mit Hilfe moderner Messsensoren die Emissionen der Schiffe gemessen werden. Hierfür soll in diesem Projekt eine mobile Emissionsmessstation (MEM) entwickelt werden, die in der Lage ist, autark eben jene klimagasrelevanten Gase im Hafen zu messen und an ein Datenhaltungssystem zu übermitteln. Dafür ist es notwendig, dass die MEM unabhängig von einer externen Strom- und Kommunikationsverbindung eingesetzt werden kann. In dem Projekt sollen je zwei Gruppen mit max. 4 Teilnehmenden unterschiedliche Aufgaben aus dem Projektmanagement wahrnehmen und gemeinsam koordinieren. Ziel des Projektes ist die Umsetzung und Realisierung einer solchen mobilen Emissionsmessstation, die im maritimen Hafenumfeld getestet werden soll.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: SoSe23
Anmeldung bis: Ende April
Hochschullehrer Bachmayer (bachmaye@uni-bremen.de)
Betreuer :in:Meurer/Bachmayer (cmeurer@marum.de)
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

1. Motivation
• Kontinuierliche und nachhaltige Datenerhebung zu Gewässerzuständen
und der assoziierten Infrastruktur (z.B. Deiche) ist wichtig für ein besseres Verständnis der Ökosysteme, aber auch für die Evaluierung von Klima- und Umweltschutzmaßnahmen, sowie im Rahmen der allgemeinen Gewässerüberwachung.
• Klassische Beprobungs- und Montitoringverfahren basieren auf zeitlichen und räumlichen Punktmessungen, welche einen verhältnismäßig hohen Einsatz an Personal und Infrastruktur benötigen.
• Extremereignisse und Umweltkatastrophen erfordern zusätzliche schnelle Reaktionszeiten und hohe Verfügbarkeit. Autonome Oberflächenfahrzeuge haben das Potential Infrastrukturkosten und personellen Aufwand zu reduzieren, sowie Messungen zeitlich und räumlich auszuweiten. Der operationelle Einsatz autonomer Systeme zum Monitoring gewinnt in vielen Bereichen zunehmend an Bedeutung, es besteht aber weiterhin der Bedarf an nachhaltigen und kontinuierlich operierenden Systemen.
• Gewässermonitoring für effektiven Gewässerschutz ist essentiell um die EU Gewässerrichtlinie sowie föderale und lokale Anstrengungen zu unterstützen

2. Problemstellung
• Entwurf eines autonomen Oberflächenfahrzeuges unter Nutzung der Systems Engineering Prinzipien bestehend aus
– Synthese eines Anforderungsprofils unter eventueller Mitwirkung von Endnutzern und/oder Interessensgruppen
– Definition und Zielausgestaltung
– Entwurf und Implementierung/Realisierung, inkl. Schnittstellendefinition z.B. für potentielle Umweltsensorik
– Auswertung
Bemerkung: klassische Antriebsmethoden, z.B. Propeller sind relativ invasiv anfällig für Blockierungen/Schäden durch Treibgut. Bio-inspirierte robuste und
effiziente Lösungen haben Potential die Invasivität zu verringern und sollten eventuell in Betracht gezogen werden.

3. Zielsetzung
• Design und Aufbau eines autonomen Oberflächenfahrzeugs, einschließlich Aktuatorik und Sensorik
• Feld-Versuche mit dem aufgebauten System um spezifische Messungen autonom durchzuführen

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: ca. 4 Personen
Projektauftakt: 01.05.23
Anmeldung bis: 20.04.23
Hochschullehrer Prof. Michael Freitag, fre@biba.uni-bremen.de
Betreuer: Dario Niermann, nie@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer
In Zukunft soll die manuelle Montage von Baugruppen automatisch überwacht werden. Dazu benötigt es sehr robuste Systeme zur Erkennung von Bauteilen, Händen und Bewegungsabläufen, die in der Lage sind Objektverdeckung, Objektzusammenfügung, schnelle Bewegungen und teils unbekannte Objekten zu verarbeiten. Hierzu bieten sich Kamerasysteme mit Tiefenerkennung an, um die Positionierung der Bauteile besser bestimmen zu können. Außerdem müssen Methoden zur einfachen Erlernung neuer Objekte zur Verfügung stehen, um neue Baugruppen zu verarbeiten. Im Rahmen dieses Lehrprojektes soll ein solches Erkennungssystem erarbeitet werden. Dazu soll zunächst die optimale Hardwareausstattung untersucht werden und darauf folgend verschiedene Ansätze zur Objekterkennung systematisch entwickelt werden (machine-vision, pattern-matching, CNN). Abschließend sollen Tests zur Evaluierung des Systems durchgeführt werden.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
Projektauftakt: April 2023
Anmeldung bis: 14.04.2023
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Michael Freitag (fre@biba.uni-bremen.de)
Betreuer: Dr.-Ing. Tobias Sprodowski (spr@biba.uni-bremen.de), Jasper Wilhelm (wil@biba.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: Betreuer

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.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 02,04,2023

If there are questions, please contact H. Köhler (0421 218 62430).
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstherie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 02.04.2023

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler (Telefon: 0421 218 62430).

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe 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 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, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern mithilfe der Infrarottechnologie definierte Fragestellungen zu beantworten.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit dem Schwerpunkt der Infrarottechnologie und der multivariaten Datenanalyse. Die genauen Aufgabenstellungen zum Master-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2
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 vorliegende Datensatz enthält Schwingungssignale eines Radantriebs mit unterschiedlich beschädigten Lagern im lastfreien Prüfstandsversuch.
Im Rahmen des Projektes sollen folgende Arbeitsschritte erfolgen:
• Entwicklung eines initialen Klassifikators inklusive vorgelagerter Signalverarbeitung zur Vorhersage der Lagerschäden
• Ermittlung des Forschungsstands zu synthetischen Daten und Ableitung für den vorliegenden Anwendungsfall
• Generierung von synthetischen Daten
• Prüfung der Anwendung von synthetischen Daten durch den Vergleich der Klassifikationsergebnisse des Klassifikators basierend auf realen oder synthetischen Daten

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 1 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: jederzeit
Anmeldung bis: jederzeit
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. Kai Michels, michels@iat.uni-bremen.de
Betreuer:in: Phillipp Hendrys, hendrys@iat.uni-bremen.de; Marco Alferink, alferink@iat.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer

Ziel dieses Lehrprojektes ist es, einen Modell-LKW automatisiert in eine zu erfassende Parklücke einparken zu lassen. Dazu müssen die Stellgrößen, z.B. Geschwindigkeit und Lenkwinkel, präzise umgesetzt werden. Derzeit erfolgt das Auslesen der verbauten Sensorik sowie die Ansteuerung der Aktuatorik des LKW über MATLAB und einen Arduino Mega 2560. Die Grundfunktionalität aller Komponenten ist bereits vorhanden und es kann eine Einparktrajektorie für den LKW berechnet werden.
Das Projekt beginnt mit der Einarbeitung in die vorhandene Soft- und Hardware und dem Verständnisaufbau in die modellprädiktive Regelung (MPC). Ziel ist es, die Soft- und Hardware so anzupassen, dass der LKW nicht nur alleine, sondern auch mit Anhänger einparken und andere vorgegebene Trajektorien abfahren kann.
Ein weiteres Ziel des Projekts ist es, die Kommunikation zwischen MATLAB und dem Arduino von USB auf WLAN umzustellen. Dies würde die Flexibilität des Systems erhöhen und es ermöglichen, den Truck aus größerer Entfernung zu steuern.
Das Projekt bietet eine ausgezeichnete Gelegenheit, die Fähigkeiten zur Modellierung, Simulation und Regelung von dynamischen Systemen zu erweitern.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 6-10
Projektauftakt: 01.11.22
Anmeldung bis: 28.10.22
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Frank.Kirchner@dfki.de
Betreuer:in: Andreas Bresser, andreas.bresser@dfki.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Katastrophenszenarien wie Gebäudeeinstürze, Waldbrände oder nukleare Störfälle stellen eine enorme Herausforderung für Rettungskräfte dar. In diesem Forschungsprojekt wird ein mobiles Robotersystem entwickelt, welches sich autonom durch anspruchsvolles Gelände bewegen und die Rettungskräfte unter-stützen kann, z.B. bei der Erkundung schwer zugänglicher oder kontaminierter Gebiete. Dabei soll auf einer existierenden Roboter-plattform des DFKI Robotics Innovation Center (https://robotik.dfki-bremen.de) aufgesetzt werden, wie z.B. Asguard oder Coyote.
Ein Ziel des Projektes ist die Teilnahme am RoboCup Rescue, einem Roboterwettkampf bei dem mobile Robotersysteme verschiedene Katatrophenszenarien bewältigen müssen.

Die Aufgaben der Studierenden umfassen unter anderem:
• Einarbeiten in die Hard- und Software des genutzten Robotersystems
• Entwicklung bzw. Integration einer Softwarelösung zur autonomen Navigation in schwierigem Gelände
• Ggfs. Erweiterung der Sensorik des Roboters, z.B. durch eine zusätzliche 3D Kamera
• Aufbau einer Teststrecke
• Evaluierung des Robotersystems auf der Teststrecke entsprechend der Anforderungen des RoboCup Rescue
• Teilnahme am Robocup Rescue (vorr. April 2023)
• Dokumentation und Nachbearbeitung

Grundkenntnisse in Robotik und Programmieren in C++ sind von Vorteil.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll der Einfluss der relativen Drehzahl auf das Rundkneten ermöglicht werden. Hierfür soll ein Versuchsstand aufgebaut werden, der er ermöglicht das Werkstück (Rohre und Stäbe) in einer vorgegebenen Drehzahl rotieren zu lassen. Durch das Wechselspiel aus Werkstückdrehzahl und Knetwellendrehzahl resultiert so die relative Drehzahl. Nach Referenztests ohne Werkstück, folgt die Erprobung des Aufbaus in der Umformmaschine.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll auf einem bestehenden Laboraufbau eine experimentelle Untersuchung der Einflüsse einzelner Komponenten des Seilroboters auf das Schwingverhalten untersucht werden. Dabei wird das Schwingverhalten durch hochdynamische Positionssensoren sowie eine Highspeed-Kamera aufgenommen und ausgewertet. Im Anschluss folgt unter Heranziehung der gewonnenen Erkenntnisse eine konzeptionelle Untersuchung sowie praktische Erprobung von Maßnahmen zur Reduktion bzw. Bedämpfung der Schwingungen.

Beginn: WiSe 22/23, Ende: SoSe 23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4
Projektauftakt: nach Absprache
Anmeldung bis: 31.10.2022
Dozent:in: Dr.-Ing. Christian Schenck
Betreuer:in: M.Sc. Björn Beckschwarte, bbeckschwarte@uni-bremen.de
Anmeldung beim Betreuer

Das elektrohydraulische Umformen ist ein Verfahren der wirkmedienbasierten Hochgeschwindigkeitsumformung, welches auf dem impulsartigen Druckanstieg innerhalb eines Mediums basiert. Der Druckanstieg kann durch Lichtbögen oder Drahtexplosionen innerhalb des Mediums erzeugt werden, wobei beide Prinzipien aus der elektrischen Entladung einer Kondensatorbank resultieren.
Zielstellung des Projekts ist die zunächst die Analyse des vorliegenden Gesamtsystems und die Definition von Teilsystemen. Im Anschluss soll für ausgewählte Teilsysteme eine Optimierung im Hinblick auf Automatisierung und Reproduzierbarkeit der elektrohydraulischen Umformung durchgeführt werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: Nach Absprache
Anmeldung bis: nach Absprache
Hochschullehrer: Prof. Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer: Andreas Tausendfreund, tau@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer
Die Grundidee bei der indirekten optischen Geometriemessung ist, die Oberfläche des Messobjekts nicht mehr direkt zu messen, sondern stattdessen – in einem inversen Prozess – die Geometrie des den Körper umgebenden Gases bzw. die den Körper umgebende Partikelströmung. Mithilfe des konfokalen Volumens eines konfokalen Fluoreszenzmikroskops wird hierbei untersucht, in welchem Raumbereich Fluoreszenz auftritt und wo nicht. Die Punkte, an denen Dunkelheit herrscht, definieren das Volumen des Messobjekts.
Im Messprozess treten hierbei verschiedene optische Phänomene auf, die das konfokale Volumen betreffen. Das Ziel des Projekts ist es, Teile dieser Phänomene auf Basis von Ray-Tracing-Algorithmen oder Fourier-Ansätzen zu berechnen. Die Modellierung und Simulation der Prozesse soll dabei entweder unter Matlab oder SciLab erfolgen.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: max. 8 (2 Gruppen mit je max. 4 Teilnehmer:innen)
Projektauftakt: 15.05.2023
Anmeldung bis: 30.04.2023
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer Thimo F. Schindler, M. Sc., sth@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer#

Containerschiffe tragen erheblich zu den Gesamtemissionen eines Hafens bei. Zur Verbesserung des Klimas kann die genaue Attribution der Emissionen dabei helfen Klimagasverursacher zu identifizieren. Dafür ist es notwendig, dass mit Hilfe moderner Messsensoren die Emissionen der Schiffe gemessen werden. Hierfür soll in diesem Projekt eine mobile Emissionsmessstation (MEM) entwickelt werden, die in der Lage ist, autark eben jene klimagasrelevanten Gase im Hafen zu messen und an ein Datenhaltungssystem zu übermitteln. Dafür ist es notwendig, dass die MEM unabhängig von einer externen Strom- und Kommunikationsverbindung eingesetzt werden kann. In dem Projekt sollen je zwei Gruppen mit max. 4 Teilnehmenden unterschiedliche Aufgaben aus dem Projektmanagement wahrnehmen und gemeinsam koordinieren. Ziel des Projektes ist die Umsetzung und Realisierung einer solchen mobilen Emissionsmessstation, die im maritimen Hafenumfeld getestet werden soll.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: SoSe23
Anmeldung bis: Ende April
Hochschullehrer Bachmayer (bachmaye@uni-bremen.de)
Betreuer :in:Meurer/Bachmayer (cmeurer@marum.de)
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

1. Motivation
• Kontinuierliche und nachhaltige Datenerhebung zu Gewässerzuständen
und der assoziierten Infrastruktur (z.B. Deiche) ist wichtig für ein besseres Verständnis der Ökosysteme, aber auch für die Evaluierung von Klima- und Umweltschutzmaßnahmen, sowie im Rahmen der allgemeinen Gewässerüberwachung.
• Klassische Beprobungs- und Montitoringverfahren basieren auf zeitlichen und räumlichen Punktmessungen, welche einen verhältnismäßig hohen Einsatz an Personal und Infrastruktur benötigen.
• Extremereignisse und Umweltkatastrophen erfordern zusätzliche schnelle Reaktionszeiten und hohe Verfügbarkeit. Autonome Oberflächenfahrzeuge haben das Potential Infrastrukturkosten und personellen Aufwand zu reduzieren, sowie Messungen zeitlich und räumlich auszuweiten. Der operationelle Einsatz autonomer Systeme zum Monitoring gewinnt in vielen Bereichen zunehmend an Bedeutung, es besteht aber weiterhin der Bedarf an nachhaltigen und kontinuierlich operierenden Systemen.
• Gewässermonitoring für effektiven Gewässerschutz ist essentiell um die EU Gewässerrichtlinie sowie föderale und lokale Anstrengungen zu unterstützen

2. Problemstellung
• Entwurf eines autonomen Oberflächenfahrzeuges unter Nutzung der Systems Engineering Prinzipien bestehend aus
– Synthese eines Anforderungsprofils unter eventueller Mitwirkung von Endnutzern und/oder Interessensgruppen
– Definition und Zielausgestaltung
– Entwurf und Implementierung/Realisierung, inkl. Schnittstellendefinition z.B. für potentielle Umweltsensorik
– Auswertung
Bemerkung: klassische Antriebsmethoden, z.B. Propeller sind relativ invasiv anfällig für Blockierungen/Schäden durch Treibgut. Bio-inspirierte robuste und
effiziente Lösungen haben Potential die Invasivität zu verringern und sollten eventuell in Betracht gezogen werden.

3. Zielsetzung
• Design und Aufbau eines autonomen Oberflächenfahrzeugs, einschließlich Aktuatorik und Sensorik
• Feld-Versuche mit dem aufgebauten System um spezifische Messungen autonom durchzuführen

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.05.2023
Anmeldung bis: 26.04.2023
Hochschullehrerin: Prof. Dr.-Ing. Kirsten Tracht, tracht@bime.de
Betreuer: Björn Papenberg M.Sc., papenberg@bime.de
Anmeldung bei: Betreuer

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.
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.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

Blockkurs nach Ende des Semester. Räume und Zeiten nach Absprache.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe 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: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll der Einfluss der relativen Drehzahl auf das Rundkneten ermöglicht werden. Hierfür soll ein Versuchsstand aufgebaut werden, der er ermöglicht das Werkstück (Rohre und Stäbe) in einer vorgegebenen Drehzahl rotieren zu lassen. Durch das Wechselspiel aus Werkstückdrehzahl und Knetwellendrehzahl resultiert so die relative Drehzahl. Nach Referenztests ohne Werkstück, folgt die Erprobung des Aufbaus in der Umformmaschine.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll auf einem bestehenden Laboraufbau eine experimentelle Untersuchung der Einflüsse einzelner Komponenten des Seilroboters auf das Schwingverhalten untersucht werden. Dabei wird das Schwingverhalten durch hochdynamische Positionssensoren sowie eine Highspeed-Kamera aufgenommen und ausgewertet. Im Anschluss folgt unter Heranziehung der gewonnenen Erkenntnisse eine konzeptionelle Untersuchung sowie praktische Erprobung von Maßnahmen zur Reduktion bzw. Bedämpfung der Schwingungen.

Beginn: WiSe 22/23, Ende: SoSe 23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4
Projektauftakt: nach Absprache
Anmeldung bis: 31.10.2022
Dozent:in: Dr.-Ing. Christian Schenck
Betreuer:in: M.Sc. Björn Beckschwarte, bbeckschwarte@uni-bremen.de
Anmeldung beim Betreuer

Das elektrohydraulische Umformen ist ein Verfahren der wirkmedienbasierten Hochgeschwindigkeitsumformung, welches auf dem impulsartigen Druckanstieg innerhalb eines Mediums basiert. Der Druckanstieg kann durch Lichtbögen oder Drahtexplosionen innerhalb des Mediums erzeugt werden, wobei beide Prinzipien aus der elektrischen Entladung einer Kondensatorbank resultieren.
Zielstellung des Projekts ist die zunächst die Analyse des vorliegenden Gesamtsystems und die Definition von Teilsystemen. Im Anschluss soll für ausgewählte Teilsysteme eine Optimierung im Hinblick auf Automatisierung und Reproduzierbarkeit der elektrohydraulischen Umformung durchgeführt werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: Nach Absprache
Anmeldung bis: nach Absprache
Hochschullehrer: Prof. Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer: Andreas Tausendfreund, tau@bimaq.de
Anmeldung bei: Betreuer
Die Grundidee bei der indirekten optischen Geometriemessung ist, die Oberfläche des Messobjekts nicht mehr direkt zu messen, sondern stattdessen – in einem inversen Prozess – die Geometrie des den Körper umgebenden Gases bzw. die den Körper umgebende Partikelströmung. Mithilfe des konfokalen Volumens eines konfokalen Fluoreszenzmikroskops wird hierbei untersucht, in welchem Raumbereich Fluoreszenz auftritt und wo nicht. Die Punkte, an denen Dunkelheit herrscht, definieren das Volumen des Messobjekts.
Im Messprozess treten hierbei verschiedene optische Phänomene auf, die das konfokale Volumen betreffen. Das Ziel des Projekts ist es, Teile dieser Phänomene auf Basis von Ray-Tracing-Algorithmen oder Fourier-Ansätzen zu berechnen. Die Modellierung und Simulation der Prozesse soll dabei entweder unter Matlab oder SciLab erfolgen.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: max. 8 (2 Gruppen mit je max. 4 Teilnehmer:innen)
Projektauftakt: 15.05.2023
Anmeldung bis: 30.04.2023
Hochschullehrer Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Thoben, tho@biba.uni-bremen.de
Betreuer Thimo F. Schindler, M. Sc., sth@biba.uni-bremen.de
Anmeldung bei: Betreuer#

Containerschiffe tragen erheblich zu den Gesamtemissionen eines Hafens bei. Zur Verbesserung des Klimas kann die genaue Attribution der Emissionen dabei helfen Klimagasverursacher zu identifizieren. Dafür ist es notwendig, dass mit Hilfe moderner Messsensoren die Emissionen der Schiffe gemessen werden. Hierfür soll in diesem Projekt eine mobile Emissionsmessstation (MEM) entwickelt werden, die in der Lage ist, autark eben jene klimagasrelevanten Gase im Hafen zu messen und an ein Datenhaltungssystem zu übermitteln. Dafür ist es notwendig, dass die MEM unabhängig von einer externen Strom- und Kommunikationsverbindung eingesetzt werden kann. In dem Projekt sollen je zwei Gruppen mit max. 4 Teilnehmenden unterschiedliche Aufgaben aus dem Projektmanagement wahrnehmen und gemeinsam koordinieren. Ziel des Projektes ist die Umsetzung und Realisierung einer solchen mobilen Emissionsmessstation, die im maritimen Hafenumfeld getestet werden soll.

Beginn: SoSe23; Ende: WiSe23/24; Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.05.2023
Anmeldung bis: 26.04.2023
Hochschullehrerin: Prof. Dr.-Ing. Kirsten Tracht, tracht@bime.de
Betreuer: Björn Papenberg M.Sc., papenberg@bime.de
Anmeldung bei: Betreuer

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.
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.

Blockkurs Ende September

Dem Modul Fachliche Ergänzung I sind Lehrveranstaltungen des Moduls Profilbildung aller Vertiefungsrichtungen sowie zuvor nicht belegte Lehrveranstaltungen aus dem Integrationsmodul und dem Modul Vertiefung zugeordnet.
Außerdem kann folgende Lehrveranstaltung gewählt werden:
o 01-15-03-Pat(a)-V Patente, Schutzrechte und geistiges Eigentum (SoSe)

Die aktuellen Angebote in dem jeweils aktuellen Semester sind dem Online-Veranstaltungsverzeichnisses der Universität Bremen zu entnehmen.

Die einzelnen Lehrangebote sind im Modulhandbuch Kapitel 7 „Beschreibungen der Lehrangebote“ beschrieben.

Auf begründeten Antrag und mit Genehmigung der Modulverantwortlichen und des Prüfungsausschusses können weitere Lehrangebote, welche nicht diesem Modul zugeteilt sind, besucht werden. Der Antrag muss rechtzeitig durch das Prüfungsamt genehmigt werden.

Das 2-semestrige Forschungsgrundlagen (6 CP) bereitet Studierende darauf vor, an Forschungsprojekten selbstständig und in Arbeitsgruppen zu arbeiten und Forschungsfortschritte zu leisten:
wissenschaftliche Fragen zu stellen, Forschungsziele zu setzen und wissenschaftliche Forschungsprojekte zu planen, wissenschaftliche Projekte durchzuführen und an ihnen eigenverantwortlich als auch in Arbeitsgruppen zu arbeiten, und Forschungsdaten gemäß guter wissenschaftlicher Praxis zu erwerben, speichern, analysieren und publizieren.

Die Inhalte des Moduls werden vermittelt durch Einzelveranstaltungen, Seminare und Workshops.

Bei Teil I des Moduls (Lehrveranstaltung: Forschungsgrundlagen I, 3 CP, Wintersemester 2017/2018) wird der Schwerpunkt bei diesen Themen sein:
Einführung in das Projektmanagement und Forschung, Themenfindung und Anfang der wissenschaftlichen Arbeit, Umgang mit wissenschaftlicher Literatur und Zitate, Planen und Schreiben wissenschaftlicher Aufsätze, Texte für die Öffentlichkeit. Geplant ist auch das Thema "Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und Forschungsethik".

Teil II des Moduls (Lehrveranstaltung: Forschungsgrundlagen II, 3 CP, Sommersemester 2018) soll diese Themen bearbeiten:
Projektmanagement und Zeitmanagement, Themenfindung, Was ist Forschung, Erfahrung in Forschung, Forschungsdaten, Grafisches Gestalten, Poster, Wiss. Präsentation und Kommunikation, Projektantrag und Motivationsschreiben, Wissenschaftsindikatoren und Patente.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 02,04,2023

If there are questions, please contact H. Köhler (0421 218 62430).
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstherie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 02.04.2023

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler (Telefon: 0421 218 62430).

Raum S1210

Profil: KIKR.
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-VMC

Profil: KIKR, DMI
Schwerpunkt: IMA-AI, IMVP-DMI, IMVP-VMC

Profil: SQ, KIKR, DMI

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe 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 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, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern mithilfe der Infrarottechnologie definierte Fragestellungen zu beantworten.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit dem Schwerpunkt der Infrarottechnologie und der multivariaten Datenanalyse. Die genauen Aufgabenstellungen zum Master-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2
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 vorliegende Datensatz enthält Schwingungssignale eines Radantriebs mit unterschiedlich beschädigten Lagern im lastfreien Prüfstandsversuch.
Im Rahmen des Projektes sollen folgende Arbeitsschritte erfolgen:
• Entwicklung eines initialen Klassifikators inklusive vorgelagerter Signalverarbeitung zur Vorhersage der Lagerschäden
• Ermittlung des Forschungsstands zu synthetischen Daten und Ableitung für den vorliegenden Anwendungsfall
• Generierung von synthetischen Daten
• Prüfung der Anwendung von synthetischen Daten durch den Vergleich der Klassifikationsergebnisse des Klassifikators basierend auf realen oder synthetischen Daten

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 6-10
Projektauftakt: 01.11.22
Anmeldung bis: 28.10.22
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Frank.Kirchner@dfki.de
Betreuer:in: Andreas Bresser, andreas.bresser@dfki.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Katastrophenszenarien wie Gebäudeeinstürze, Waldbrände oder nukleare Störfälle stellen eine enorme Herausforderung für Rettungskräfte dar. In diesem Forschungsprojekt wird ein mobiles Robotersystem entwickelt, welches sich autonom durch anspruchsvolles Gelände bewegen und die Rettungskräfte unter-stützen kann, z.B. bei der Erkundung schwer zugänglicher oder kontaminierter Gebiete. Dabei soll auf einer existierenden Roboter-plattform des DFKI Robotics Innovation Center (https://robotik.dfki-bremen.de) aufgesetzt werden, wie z.B. Asguard oder Coyote.
Ein Ziel des Projektes ist die Teilnahme am RoboCup Rescue, einem Roboterwettkampf bei dem mobile Robotersysteme verschiedene Katatrophenszenarien bewältigen müssen.

Die Aufgaben der Studierenden umfassen unter anderem:
• Einarbeiten in die Hard- und Software des genutzten Robotersystems
• Entwicklung bzw. Integration einer Softwarelösung zur autonomen Navigation in schwierigem Gelände
• Ggfs. Erweiterung der Sensorik des Roboters, z.B. durch eine zusätzliche 3D Kamera
• Aufbau einer Teststrecke
• Evaluierung des Robotersystems auf der Teststrecke entsprechend der Anforderungen des RoboCup Rescue
• Teilnahme am Robocup Rescue (vorr. April 2023)
• Dokumentation und Nachbearbeitung

Grundkenntnisse in Robotik und Programmieren in C++ sind von Vorteil.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23 Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 28.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner (frank.kirchner@informatik.uni-bremen.de) Betreuer:in: Dr. rer. nat. Teena Hassan (thassan@uni-bremen.de); Fabian Maas genannt Bermpohl (Fabian.Maas_genannt_Bermpohl@dfki.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes HelloRic wurden in den vergangenen zwei Jahren die Grundlagen für den Aufbau eines robotischen Empfangsteams gelegt. Mehrere Roboter vom Typ TurtleBot2 wurden für die Interaktion mit Besuchern und Personal des DFKI Robotics Innovation Centers mit Komponenten wie Display, Sensoren und Lautsprecher ausgestattet (vgl. Bild links). Auch entsprechende Basisfunktionalitäten für die Zustandserfassung, dynamische Navigation und verschiedene Interaktionsszenarien wurden realisiert.
Während Serviceroboter, bzw. robotische Assistenten z.B. in Museen und Einkaufszentren scheinbar bereits im echten Leben angekommen sind, haben die im Projekt gemachten Erfahrungen gezeigt, dass die zur Verfügung stehenden Werkzeuge in bestimmten Problemfeldern – wie menschengerechter Navigation -- durchaus noch ausbaufähig sind (Demovideo aus dem Projekttag 2021).
Bei der Navigation in sozialen Umgebungen geht es nicht nur darum, einen Weg zu finden und ihm ohne Kollisionen zu folgen, sondern auch darum, sich während der Navigation sozial höflich zu verhalten. Für die Berücksichtigung von Menschen, bzw. dynamischen Hindernissen bei der lokalen Pfadplanung wurden bereits Grundlagen in Form eines speziellen Costmap-Plugins in Simulation geschaffen, die weiterentwickelt und verbessert werden sollen, um mehr Menschengerechtigkeit und Kontextadaptivität in Echtzeit zu schaffen. Speziell zur Navigation durch Menschengruppen könnte zusätzlich ein interaktionsbasierter Ansatz für ein Rückfallverhalten bei der Pfadverfolgung entwickelt werden.
Durch dieses Projekt können die Studierenden Kenntnisse und praktische Erfahrung über die folgenden Kerntechnologien in der Robotik erwerben:
• Aufbau und Integration von Robotersystemen mit ROS 2
• Simultane Positionsbestimmung und Kartierung (SLAM) • Umgebungswahrnehmung mit Detektion, Klassifikation und Tracking von Objekten
• Adaptive Pfadplannung und Pfadverfolgung
• Modellierung von Menschenverhalten
• Menschenzentrierte KI und Robotik

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll der Einfluss der relativen Drehzahl auf das Rundkneten ermöglicht werden. Hierfür soll ein Versuchsstand aufgebaut werden, der er ermöglicht das Werkstück (Rohre und Stäbe) in einer vorgegebenen Drehzahl rotieren zu lassen. Durch das Wechselspiel aus Werkstückdrehzahl und Knetwellendrehzahl resultiert so die relative Drehzahl. Nach Referenztests ohne Werkstück, folgt die Erprobung des Aufbaus in der Umformmaschine.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll auf einem bestehenden Laboraufbau eine experimentelle Untersuchung der Einflüsse einzelner Komponenten des Seilroboters auf das Schwingverhalten untersucht werden. Dabei wird das Schwingverhalten durch hochdynamische Positionssensoren sowie eine Highspeed-Kamera aufgenommen und ausgewertet. Im Anschluss folgt unter Heranziehung der gewonnenen Erkenntnisse eine konzeptionelle Untersuchung sowie praktische Erprobung von Maßnahmen zur Reduktion bzw. Bedämpfung der Schwingungen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

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

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

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)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In der Automatisierungstechnik gewinnt die bildgebende Sensorik, insbesondere durch die Vielfalt der potentiellen Anwendungen, zunehmend an Bedeutung. Kameras werden überall dort eingesetzt, wo einfache Sensoren an ihre Grenzen stoßen, sowohl im Bereich der Qualitätskontrolle als auch in der Positionsbestimmung. Raue Umgebungsbedingungen, wechselnde Lichtverhältnisse oder auch die Bauteilvarianz können der Bildverarbeitung dabei jedoch zu schaffen machen.
In diesem Forschungsprojekt sollen verschiedene KI- bzw. Deep-Learning Modelle recherchiert, erprobt und optimiert werden, mit denen Bilder aus dem Bereich der industriellen Bildverarbeitung aufbereitet werden können, ohne dabei die relevanten Merkmale zu verändern. Dazu soll ein beispielhafter Datensatz erzeugt werden, mit dem die Modelle trainiert, getestet und gegenübergestellt werden können. Im Rahmen des Projektes soll dabei eine benutzerfreundliche Softwareumgebung unter Verwendung etablierter Bibliotheken entstehen, in der die verschiedenen Modelle und Datensätze geladen, das Training gestartet und überwacht sowie Parameter optimiert werden können.

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.

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

Profil: SQ.
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMA-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMAP-SQ

Profil: SQ
Schwerpunkt: IMVP-SQ
zzgl.2 SWS nach Vereinbarung

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, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern mithilfe der Infrarottechnologie definierte Fragestellungen zu beantworten.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit dem Schwerpunkt der Infrarottechnologie und der multivariaten Datenanalyse. Die genauen Aufgabenstellungen zum Master-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2
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 vorliegende Datensatz enthält Schwingungssignale eines Radantriebs mit unterschiedlich beschädigten Lagern im lastfreien Prüfstandsversuch.
Im Rahmen des Projektes sollen folgende Arbeitsschritte erfolgen:
• Entwicklung eines initialen Klassifikators inklusive vorgelagerter Signalverarbeitung zur Vorhersage der Lagerschäden
• Ermittlung des Forschungsstands zu synthetischen Daten und Ableitung für den vorliegenden Anwendungsfall
• Generierung von synthetischen Daten
• Prüfung der Anwendung von synthetischen Daten durch den Vergleich der Klassifikationsergebnisse des Klassifikators basierend auf realen oder synthetischen Daten

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 6-10
Projektauftakt: 01.11.22
Anmeldung bis: 28.10.22
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Frank.Kirchner@dfki.de
Betreuer:in: Andreas Bresser, andreas.bresser@dfki.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Katastrophenszenarien wie Gebäudeeinstürze, Waldbrände oder nukleare Störfälle stellen eine enorme Herausforderung für Rettungskräfte dar. In diesem Forschungsprojekt wird ein mobiles Robotersystem entwickelt, welches sich autonom durch anspruchsvolles Gelände bewegen und die Rettungskräfte unter-stützen kann, z.B. bei der Erkundung schwer zugänglicher oder kontaminierter Gebiete. Dabei soll auf einer existierenden Roboter-plattform des DFKI Robotics Innovation Center (https://robotik.dfki-bremen.de) aufgesetzt werden, wie z.B. Asguard oder Coyote.
Ein Ziel des Projektes ist die Teilnahme am RoboCup Rescue, einem Roboterwettkampf bei dem mobile Robotersysteme verschiedene Katatrophenszenarien bewältigen müssen.

Die Aufgaben der Studierenden umfassen unter anderem:
• Einarbeiten in die Hard- und Software des genutzten Robotersystems
• Entwicklung bzw. Integration einer Softwarelösung zur autonomen Navigation in schwierigem Gelände
• Ggfs. Erweiterung der Sensorik des Roboters, z.B. durch eine zusätzliche 3D Kamera
• Aufbau einer Teststrecke
• Evaluierung des Robotersystems auf der Teststrecke entsprechend der Anforderungen des RoboCup Rescue
• Teilnahme am Robocup Rescue (vorr. April 2023)
• Dokumentation und Nachbearbeitung

Grundkenntnisse in Robotik und Programmieren in C++ sind von Vorteil.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23 Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-5
Projektauftakt: 01.11.2022
Anmeldung bis: 28.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner (frank.kirchner@informatik.uni-bremen.de) Betreuer:in: Dr. rer. nat. Teena Hassan (thassan@uni-bremen.de); Fabian Maas genannt Bermpohl (Fabian.Maas_genannt_Bermpohl@dfki.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes HelloRic wurden in den vergangenen zwei Jahren die Grundlagen für den Aufbau eines robotischen Empfangsteams gelegt. Mehrere Roboter vom Typ TurtleBot2 wurden für die Interaktion mit Besuchern und Personal des DFKI Robotics Innovation Centers mit Komponenten wie Display, Sensoren und Lautsprecher ausgestattet (vgl. Bild links). Auch entsprechende Basisfunktionalitäten für die Zustandserfassung, dynamische Navigation und verschiedene Interaktionsszenarien wurden realisiert.
Während Serviceroboter, bzw. robotische Assistenten z.B. in Museen und Einkaufszentren scheinbar bereits im echten Leben angekommen sind, haben die im Projekt gemachten Erfahrungen gezeigt, dass die zur Verfügung stehenden Werkzeuge in bestimmten Problemfeldern – wie menschengerechter Navigation -- durchaus noch ausbaufähig sind (Demovideo aus dem Projekttag 2021).
Bei der Navigation in sozialen Umgebungen geht es nicht nur darum, einen Weg zu finden und ihm ohne Kollisionen zu folgen, sondern auch darum, sich während der Navigation sozial höflich zu verhalten. Für die Berücksichtigung von Menschen, bzw. dynamischen Hindernissen bei der lokalen Pfadplanung wurden bereits Grundlagen in Form eines speziellen Costmap-Plugins in Simulation geschaffen, die weiterentwickelt und verbessert werden sollen, um mehr Menschengerechtigkeit und Kontextadaptivität in Echtzeit zu schaffen. Speziell zur Navigation durch Menschengruppen könnte zusätzlich ein interaktionsbasierter Ansatz für ein Rückfallverhalten bei der Pfadverfolgung entwickelt werden.
Durch dieses Projekt können die Studierenden Kenntnisse und praktische Erfahrung über die folgenden Kerntechnologien in der Robotik erwerben:
• Aufbau und Integration von Robotersystemen mit ROS 2
• Simultane Positionsbestimmung und Kartierung (SLAM) • Umgebungswahrnehmung mit Detektion, Klassifikation und Tracking von Objekten
• Adaptive Pfadplannung und Pfadverfolgung
• Modellierung von Menschenverhalten
• Menschenzentrierte KI und Robotik

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

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

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

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)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In der Automatisierungstechnik gewinnt die bildgebende Sensorik, insbesondere durch die Vielfalt der potentiellen Anwendungen, zunehmend an Bedeutung. Kameras werden überall dort eingesetzt, wo einfache Sensoren an ihre Grenzen stoßen, sowohl im Bereich der Qualitätskontrolle als auch in der Positionsbestimmung. Raue Umgebungsbedingungen, wechselnde Lichtverhältnisse oder auch die Bauteilvarianz können der Bildverarbeitung dabei jedoch zu schaffen machen.
In diesem Forschungsprojekt sollen verschiedene KI- bzw. Deep-Learning Modelle recherchiert, erprobt und optimiert werden, mit denen Bilder aus dem Bereich der industriellen Bildverarbeitung aufbereitet werden können, ohne dabei die relevanten Merkmale zu verändern. Dazu soll ein beispielhafter Datensatz erzeugt werden, mit dem die Modelle trainiert, getestet und gegenübergestellt werden können. Im Rahmen des Projektes soll dabei eine benutzerfreundliche Softwareumgebung unter Verwendung etablierter Bibliotheken entstehen, in der die verschiedenen Modelle und Datensätze geladen, das Training gestartet und überwacht sowie Parameter optimiert werden können.

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

The date for the initial organisational meeting of this lab, including grouping, will be advertised shortly. Room NW1 N1250.

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by two departments: the RF department and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 02,04,2023

If there are questions, please contact H. Köhler (0421 218 62430).
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstherie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 02.04.2023

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler (Telefon: 0421 218 62430).

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Raum S1210

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

The ICT lab consists of multiple parts, which are organized by three departments: the RF department, ComNets and the dept. of communications engineering. Please refer to the individual departments for further information:

http://www.hf.uni-bremen.de/
http://www.comnets.uni-bremen.de/
http://www.ant.uni-bremen.de/courses/ictlab/

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe 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 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, in laufenden Forschungsprojekten mit Industriepartnern mithilfe der Infrarottechnologie definierte Fragestellungen zu beantworten.
Die Anwendungsfelder reichen vom Aufbau von Prüfständen über die Entwicklung von elektronischen und mechatronischen Systemkomponenten bis zur Realisierung von Systemlösungen mit dem Schwerpunkt der Infrarottechnologie und der multivariaten Datenanalyse. Die genauen Aufgabenstellungen zum Master-Projekt werden in der Auftaktveranstaltung vorgestellt.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: bis zu 2
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 vorliegende Datensatz enthält Schwingungssignale eines Radantriebs mit unterschiedlich beschädigten Lagern im lastfreien Prüfstandsversuch.
Im Rahmen des Projektes sollen folgende Arbeitsschritte erfolgen:
• Entwicklung eines initialen Klassifikators inklusive vorgelagerter Signalverarbeitung zur Vorhersage der Lagerschäden
• Ermittlung des Forschungsstands zu synthetischen Daten und Ableitung für den vorliegenden Anwendungsfall
• Generierung von synthetischen Daten
• Prüfung der Anwendung von synthetischen Daten durch den Vergleich der Klassifikationsergebnisse des Klassifikators basierend auf realen oder synthetischen Daten

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 6-10
Projektauftakt: 01.11.22
Anmeldung bis: 28.10.22
Hochschullehrer:in: Prof. Dr. Dr. h.c. Frank Kirchner, Frank.Kirchner@dfki.de
Betreuer:in: Andreas Bresser, andreas.bresser@dfki.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Katastrophenszenarien wie Gebäudeeinstürze, Waldbrände oder nukleare Störfälle stellen eine enorme Herausforderung für Rettungskräfte dar. In diesem Forschungsprojekt wird ein mobiles Robotersystem entwickelt, welches sich autonom durch anspruchsvolles Gelände bewegen und die Rettungskräfte unter-stützen kann, z.B. bei der Erkundung schwer zugänglicher oder kontaminierter Gebiete. Dabei soll auf einer existierenden Roboter-plattform des DFKI Robotics Innovation Center (https://robotik.dfki-bremen.de) aufgesetzt werden, wie z.B. Asguard oder Coyote.
Ein Ziel des Projektes ist die Teilnahme am RoboCup Rescue, einem Roboterwettkampf bei dem mobile Robotersysteme verschiedene Katatrophenszenarien bewältigen müssen.

Die Aufgaben der Studierenden umfassen unter anderem:
• Einarbeiten in die Hard- und Software des genutzten Robotersystems
• Entwicklung bzw. Integration einer Softwarelösung zur autonomen Navigation in schwierigem Gelände
• Ggfs. Erweiterung der Sensorik des Roboters, z.B. durch eine zusätzliche 3D Kamera
• Aufbau einer Teststrecke
• Evaluierung des Robotersystems auf der Teststrecke entsprechend der Anforderungen des RoboCup Rescue
• Teilnahme am Robocup Rescue (vorr. April 2023)
• Dokumentation und Nachbearbeitung

Grundkenntnisse in Robotik und Programmieren in C++ sind von Vorteil.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll der Einfluss der relativen Drehzahl auf das Rundkneten ermöglicht werden. Hierfür soll ein Versuchsstand aufgebaut werden, der er ermöglicht das Werkstück (Rohre und Stäbe) in einer vorgegebenen Drehzahl rotieren zu lassen. Durch das Wechselspiel aus Werkstückdrehzahl und Knetwellendrehzahl resultiert so die relative Drehzahl. Nach Referenztests ohne Werkstück, folgt die Erprobung des Aufbaus in der Umformmaschine.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-6
Projektauftakt: Semesterbeginn
Anmeldung bis: 31.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Dr.-Ing. K. Tracht, tracht@bime.de
Betreuer:in: Dr.-Ing. L. Langstädtler, langstaedtler@bime.de
Anmeldung bei: ☒ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

In dem geplanten Projekt soll auf einem bestehenden Laboraufbau eine experimentelle Untersuchung der Einflüsse einzelner Komponenten des Seilroboters auf das Schwingverhalten untersucht werden. Dabei wird das Schwingverhalten durch hochdynamische Positionssensoren sowie eine Highspeed-Kamera aufgenommen und ausgewertet. Im Anschluss folgt unter Heranziehung der gewonnenen Erkenntnisse eine konzeptionelle Untersuchung sowie praktische Erprobung von Maßnahmen zur Reduktion bzw. Bedämpfung der Schwingungen.

Beginn: WiSe 22/23, Ende: SoSe 23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4
Projektauftakt: nach Absprache
Anmeldung bis: 31.10.2022
Dozent:in: Dr.-Ing. Christian Schenck
Betreuer:in: M.Sc. Björn Beckschwarte, bbeckschwarte@uni-bremen.de
Anmeldung beim Betreuer

Das elektrohydraulische Umformen ist ein Verfahren der wirkmedienbasierten Hochgeschwindigkeitsumformung, welches auf dem impulsartigen Druckanstieg innerhalb eines Mediums basiert. Der Druckanstieg kann durch Lichtbögen oder Drahtexplosionen innerhalb des Mediums erzeugt werden, wobei beide Prinzipien aus der elektrischen Entladung einer Kondensatorbank resultieren.
Zielstellung des Projekts ist die zunächst die Analyse des vorliegenden Gesamtsystems und die Definition von Teilsystemen. Im Anschluss soll für ausgewählte Teilsysteme eine Optimierung im Hinblick auf Automatisierung und Reproduzierbarkeit der elektrohydraulischen Umformung durchgeführt werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Personen
Projektauftakt:
Anmeldung bis:
Hochschullehrer Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer Ann-Marie Parrey, am.parrey@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Im Rahmen des Projektes „PreciWind“ werden Bilder von Rotorblättern von Windenergieanlagen mit optischen Kameras sowie mit Thermografiekameras aufgenommen. Zusätzlich wird die Geometrie der Rotorblätter mit Lasern gemessen. Um perspektivische Verzerrungen zu minimieren und die Strömungen auf der Oberfläche darzustellen, sollen die Bild- und Geometriedaten fusioniert werden, indem die Bilder auf den entsprechenden Abschnitten der Rotorblattoberfläche zugeordnet werden. Entsprechende Algorithmen sollen recherchiert bzw. entwickelt und verglichen werden, um eine möglichst geringe Unsicherheit der Zuordnung zu erreichen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Marina Terlau, m.terlau@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Zur Ressourcen- und Energieeinsparung wird ein Konzept von Leichtbauzahnrädern für Getriebe von Windenergieanlagen verfolgt. Um die hohen Anforderungen an die Lebensdauer der Getriebe von über 20 Jahren unter dynamischen Belastungen zu erfüllen, wird ein Inside-Sensor-System zur Lastüberwachung erarbeitet.
Ziel des Projekts ist es, eine automatisierte Detektion von Lastspitzen auf Basis der Daten des Inside-Sensor-Systems zu entwickeln und zu validieren. Dazu müssen zuerst die Signale des Inside-Sensor-Systems im Normalbetrieb an einem Prüfstand kalibriert und charakteristische Merkmale von Lastspitzen identifiziert werden. Abschließend soll eine Validierung der Lastspitzendetektion am dynamisch belasteten Leichtbauzahnrad erfolgen.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 14.10.2022
Hochschullehrer:in: Prof. Karpuschewski
Betreuer:in:
Dr.-Ing. Oltmann Riemer (oriemer@lfm.uni-bremen.de)
Dr.-Ing. Kai Rickens (rickens@lfm.uni-bremen.de)
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Die Analyse und Justierung eines Lasersystems zur laserunterstützen Diamantbearbeitung sprödharter Werkstoffe wird derzeitig visuell erfasst und manuell justiert. In diesem Projekt soll ein optisches Bildanalysesystem entwickelt und etabliert werden, Software-basiert ausgewertet und schließlich eine semi-/ vollautomatische, Aktor-basierte Justierung des Lasersystems zur Lage- und Prozessoptimierung vorgenommen werden. Dazu sollen Recherchen bezüglich geeigneter Bildanalysesysteme zur Laserfokus- und Intensitätserfassung und geeignete, adaptierbare Aktoren zur Lagejustierung des Lasersystem durchgeführt und eine Software zur Bildauswertung und Aktoren-Steuerung zur Laserjustierung programmiert werden.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Björn Espenhahn, b.espenhahn@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, allerdings nur, wenn genügend Lichtenergie von der Objektoberfläche zur Fotodetektionseinheit reflektiert wird. Aus diesem Grund müssen für jeden Oberflächentyp spezifische Messverfahren entwickelt werden. Um dieses Problem zu umgehen, soll in diesem Projekt ein neuartiger Ansatz einer indirekten Geometriemessung erarbeitet werden.
Der Ansatz beruht darauf anstatt die Objektoberfläche zu messen die Geometrie einer umgebenden Atmosphäre zu erfassen. Dabei wird die die Atmosphäre mit Hilfe von fluoreszierenden Partikeln mit einem Laser angeregt und das Fluoreszenzlicht mit einem Mikroskop erfasst. Es soll dabei untersucht werden, wie gut der Ansatz für verschiedene Atmosphären und Materialien geeignet ist.

Beginn: WiSe22/23, Ende: SoSe23
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 3-4
Projektauftakt: 17.10.2022
Anmeldung bis: 09.10.2022
Hochschullehrer:in: Andreas Fischer, andreas.fischer@bimaq.de
Betreuer:in: Gert Behrends, g.behrends@bimaq.de
Anmeldung bei: ☐ Hochschullehrer:in, ☒ Betreuer:in

Optische Messtechniken ermöglichen schnelle und präzise Geometriemessungen, jedoch werden die Messungen von den optischen Eigenschaften der Messobjekte selbst beeinflusst. Um Messungen zu ermöglichen, die unabhängig von den Messobjekteigenschaften sind, wird ein neuartiger Ansatz der indirekten Geometriemessung verfolgt.
Statt der Geometrie des Messobjektes wird bei diesem Ansatz die Geometrie des umgebenden fluoreszierenden Fluids mikroskopisch gemessen. Hierbei ist zu untersuchen, inwieweit die Interaktionen des Fluoreszenzlichts und des fluoreszierenden Fluids mit der Messobjektoberfläche die indirekte Geometriemessung beeinflussen.

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

2 SWS Vorlesung, 1 SWS Hörsaalübung, 2 SWS Labortermine nach Vereinbarung

Profil: KIKR, DMI, MC.
Schwerpunkt: IMK-VMC, IMAP-DMI, IMVP-AI
Keine Doppelanerkennung mit Anwendungen der Bildverarbeitung (ABV)

Zusammen mit 04-326-IM-006-Ü Systemanalyse - Übungen

Zusammen mit 04-326-IM-006 Systemanalyse

Registration for this lab must be done via Stud.IP.
The selection of participants will be done based on their grade in Control Theory I.
Please remember that this lab is in English. The preparation tasks therefore also have to be answered in English. Answers in German can not be accepted.
Registration period until 02,04,2023

If there are questions, please contact H. Köhler (0421 218 62430).
-
Anmeldung ausschließlich über Stud.IP..
Die Auswahl der Studenten erfolgt nach den Noten der Vorlesung Regelungstherie I.
Bitte denken Sie daran, dass dieses Labor in Englisch ist. Die Vorbereitungsaufgaben müssen daher auch auf Englisch beantwortet werden. Antworten auf Deutsch können nicht akzeptiert werden.
Anmeldezeitraum bis zum 02.04.2023

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte H. Köhler (Telefon: 0421 218 62430).

Diverse Lehrprojekt-Themen des FB01 - Elektrotechnik, siehe 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