Zentrum für angewandte Forschung an Fachhochschulen  
Autonome mobile Serviceroboter
Standort Ravensburg-Weingarten
 
  Intranet Kontakt Impressum  
 
Masterarbeiten

Weitere Themen gibt es im Robotik-Labor K002A bei Benjamin Staehle (staehle@hs-weingarten.de). Eine kurze Voranmeldung ist gern gesehen, aber nicht zwingend notwendig. Eigene Ideen sind ebenfalls sehr willkommen!

Postwachstumsökonomie

Unser auf ständigem Wachstum basierendes Wirtschaftssystem steht in direktem Widerspruch zur Tatsache, dass die Grenzen des Wachstums auf der Erde schon seit etwa 1980 überschritten sind. Das heißt, wir leben derzeit auf Kosten unserer Nachfahren.

Die hier ausgeschriebene Arbeit kann sich nach Abstimmung mit dem Betreuer auf eines oder mehrere der folgenden Themen konzentrieren:

* Stand der Forschung zum Thema Postwachstumsökonomie

* Ist Wohlstand ohne Wirtschaftswachstum möglich? Wenn ja, wie? Was müssten wir an unserem Wirtschaftssystem ändern?

* Recherche und evtl. auch Arbeit mit (exoistierenden) Simulationssystemen zur Simulation von Wirtschaftssystemen.

* Politische Umsetzung einer Postwachstumsökonomie: Ist es in einer Demokratie möglich, Mehrheiten und politische Akteure für eine Wirtschaft ohne Wachstum zu bekommen? Falls ja, wie und wie schnell? Falls nein, wie müssten wir das politische System verändern?

...

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 25.04.2017
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Nachhaltiges Energiemanagement an der Hochschule

An unserer Hochschule gibt es ein großes Potential zum Einsparen von Energie,
zum Einsatz erneuerbarer Energien und somit zur Verminderung von Treibhausgasen sowie
der Reduzierung von Kosten für das Land. In [BK08] wurde gezeigt, dass Hochschulen im täglichen Betrieb bis zu 70% der verbrauchten Energie einsparen können. Energiesparen bringt
neben dem ökologischen auch einen ökonomischen Gewinn. Die Energiekosten für Heizung
und Strom an der Hochschule Ravensburg-Weingarten (HRW) beliefen sich im Jahr 2013 auf
426.900 – C. Bei einer (durch das beantragte Projekt mit Sicherheit mindestens erreichbaren)
Einsparung von nur 20% der Energiekosten würde dies eine Kostenersparnis von 85.380 – C pro
Jahr für die HRW bedeuten.

Ziel der ausgeschriebenen Arbeit ist es, ein Energiemanagementkonzept für die HRW zu entwerfen und einfache, kurzfristig erreichbare Aufgaben umzusetzen.

Voraussetzung für diese Arbeit ist ein technisches Studium und möglichst auch solides Vorwissen im Bereich Energiemanagement.

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 25.04.2017
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Automatic Labeling of Images for Driver Assistance

Labeling vast amounts of video data is a costly and time consuming task. To train and validate
Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) a large number of scenarios have to be recorded
and labeled to provide a ground truth to train and validate algorithms. At ADASENS we want to
develop an automatic labeling tool based on modern scientific findings in the area of machine
learning. This tool aims to automatically create bounding boxes around interesting objects in
videos.

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 24.11.2016
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Marvin Visual Feedback System

Unser Assistenzroboter Marvin hat momentan keine Möglichkeit optisch Rückmeldung zu geben.

Ähnlich wie in diesem Care O Bot Video 

Ideen:

  • Verschiedene Zustände von Marvin: Bereit, Höre zu, Führe Aufgabe aus, Fehler...
  • Anzeigen in welcher Richtung Marvin Hindernisse erkannt hat.
  • ein VU-Meter mit dem Umgebungsgeräusche optisch angezeigt werde können. Damit würde man besser sehen ob Marvin wirklich auf Sprachbefehle hört. 

Arbeitspakete:

  1. Recherche: Was für Systeme werden bei anderen Roboter eingesetzt?
  2. Entwurf eines z.B. WS2812 basiertes LED Systems (Jede LED kann komplett in RGB angesteuert werden)
  3. Hardware Implementierung
  4. Software Implementierung Lowlevel (Mikrocontroller)
  5. Software Implementierung Highlevel (ROS, Python oder C++)

 

Ein Projekt das zur Orientierung verwendet werden kann ist: http://wiki.ros.org/cob_light

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 25.10.2016
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Erkennung von Menschen (Gesicht und Körper) mittels Kinect und Laserscanner + Verfolgung

Auf Basis dieses ROS Projekts:

http://wiki.ros.org/cob_people_detection

Sollen Menschen erkannt werden um es Marvin zu ermöglich besser auf sie zu reagieren. Z.B. durch ausreichend Abstand halten, gezieltes ins Gesicht schauen oder durch Folgen.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 25.10.2016
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Lernfähiges Greifen von Objekten mit Deep-Learning

Das Greifen von beliebigen Objekten in komplexen Szenarien ist eine sehr schwierige Aufgabe. Die vorhandenen Algorithmen verwenden Eingabeattribute, die mit klassischer Bildverarbeitung berechnet werden. In letzter Zeit haben sich Deep-Learning-Algorithmen bei dieser Aufgabe als erfolgsversprechend gezeigt, weil diese aus aufgenommenen Beispiel-Greifszenarien die relevanten Parameter generalisieren. Ein solcher Algorithmus wird bescrieben in:

Paper: Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection (http://arxiv.org/pdf/1603.02199.pdf)

Die Trainingsdaten, die vom Algorithmus benötigt werden, wurden von den Autoren des Papers veröffentlicht und sind verfügbar.

In dieser Arbeit soll der Student erst die Methode aus dem Paper verwenden, den beschriebenen Erfolg reproduzieren und gegebenenfalls das Verfahren erweitern.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 12.10.2016
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Entwicklung eines Programms zur automatischen Erzeugung und Korrektur von Mathematik-Klausuren

Es soll eine Software entwickelt werden, die für eine Mathematik-Klausur automatisch neue Aufgaben erzeugt, dann das Klausuraufgabenblatt erzeugt, die Lösungen dazu erzeugt und schließlich die abgegebenen Klausuren der Studenten korrigiert. Diese Software soll fongende Anforderungen erfüllen:

1. Es soll eine Datenbank aufgabaut werden, die zu jedem Kapitel der Vorlesungen eine Menge von Multiple-Choice Aufgaben und auch Rechenaufgaben enthält. Zu den Multiple Choice Aufgaben sind jeweils auch die richtigen Lösungen angegeben.

2. Zur Erzeugung einer neuen Klausur werden aus jedem Kapitel eine vorgegebene Zahl von Rechenaufgaben und Multiple Choice Aufgaben ausgewählt und die die Klausur-Maske integriert.

3. Zu der erzeugtn Klausur wird dann ein Programm generiert, welches die Aufgaben korrigiert und die Punkte vergibt.

4. Es muss auch noch eine Verwaltung der Prüflinge implementiert werden, die mit dem LSF gekoppelt wird.

 

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 01.04.2015
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Navigieren und Objekte finden mittels low-cost RFID tags

Ein normaler Haushalt besteht in der Regel aus mehreren Räumen mit mehreren Schränken oder Regalen in oder auf denen sich duzende verschiedene Objekte befinden. Objekte in Schränken oder schubladen sind zudem von außen nicht sichtbar. Der simple Befehl "Bitte bringe mir Taschentücher." wird dadurch für einen Serviceroboter zu einer komplexen Suchaufgabe, denn es gibt schier unendlich viele Möglichkeiten wo sich die Packung Taschentücher befinden könnte.

RFID Tags auf Objekten könnten das Finden der Objekte wesentlich beschleunigen. Die Hardware ist bereits vorhanden und betriebsbereit. Von anderen Studenten wurden bereits Vorarbeiten geleistet.

 

 

Literatur:
Travis Deyle, Matt Reynolds, and Charles C. Kemp, “Finding and Navigating to Household Objects with UHF RFID Tags by Optimizing RF Signal Strength.” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2014.
Dynamic Objects Tracking with a Mobile Robot using Passive UHF RFID Tags. Ran Liu, Goran Huskic, and Andreas Zell.
Hahnel, D.; Burgard, W.; Fox, D.; Fishkin, K.; Philipose, M., "Mapping and localization with RFID technology," in Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004 IEEE International Conference on , vol.1, no., pp.1015-1020 Vol.1, 26 April-1 May 2004


Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 17.02.2016
Betreuer: Benjamin Reiner, reineben@hs-weingarten.de

Learning From Demonstration mit Space Mouse und Jaco Arm

Zu den Kernkompetenzen des IKI zählt unter anderem das Learning from Demonstration (LfD). Die Lernphase der bisherigen Publikationen beruhte immer auf Kinesthetic Teaching. Kinesthetic Teaching ist mit der derzeitigen Firmware unseres Jaco Roboter Arms nicht möglich. Zudem ist die Kinematik des Jaco für Menschen sehr fremd, weshalb das händische Bewegen des Arms sehr umständlich ist. Um dennoch weiter auf dem spannenden Gebiet des LfD zu forschen ist es notwendig den Jaco Arm anderweitig zu bewegen.

In dieser Arbeit soll die Möglichkeit geschaffen werden mittels einer 3D Space Maus den Arm zu steuern und so dem Roboter Bewegungsabläufe beizubringen.

3D mouse

Diese 3D Maus ist im Labor schon vorhanden.

 

Jaco Arm

Kinova Jaco Arm

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 17.07.2014
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Serviceroboter und Nachhaltigkeit

Vor dem möglichen zukünftigen Szenario, dass viele ältere und behinderte Menschen eventuell einen persönlichen Serviceroboter (SR) haben werden, sollen folgende Fragen untersucht werden:

* Wie nachhaltig sind Herstellung, Benutzung und Recycling eines 'SR?

* Welchen Nutzen bringt ein SR?

* Wie schneidet der SR ab im Vergleich zu einem Automobil?

* Wie schneidet der SR ab im Vergleich zu einer/m menschlichen Pfleger/in?

* Wird es in 20 Jahren, wenn wir 2/3 Rentner haben, noch genügend menschliche Pflegekräfte (z.B. aus Polen) geben?

* Rebound-Effekt!?

...

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 12.05.2014
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Persönliches Assistenzsystem

Persönliche Assistenzsysteme (bzw. natürlichsprachliche Dialogsysteme) wie Google Now, Cortana, Siri oder Nuance Nina erzeugen heutzutage schon beeindruckende Ergebnisse. Befehle und Fragen in natürlicher Sprache werden abgearbeitet und es wird in natürlicher Sprache geantwortet.
Siehe auch Kinofilm HER:

 

 Software für Sprach Ein- und Ausgabe ist bereits vorhanden und in Benutzung.

 In der Arbeit soll untersucht werden, ob es bereits offene, wissenschaftliche Assistenzsysteme oder wissenschaftliche Publikationen dazu gibt. Inwiefern lassen sich PDDL Planner, Chat Bots (wie z.B. A.L.I.C.E.) oder andere Software nutzen solch ein System zu bauen. Was gibt es für freie (oder auch kommerzielle) Systeme zum Natural Language Understanding (NLU) wie z.B. von der NLP Stanford oder www.nltk.org, Natural Language Generation (NLG) und Dialog Manager (OpenDial).


Sirius Open Source Projekt  

Einstiegsliteratur: u.a. Natürlichsprachlichkeit in Dialogsystemen, Markus Berg, http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00287-012-0650-3
Johann Hauswald, Michael A. Laurenzano, Yunqi Zhang, Cheng Li, Austin Rovinski, Arjun Khurana, Ron Dreslinski, Trevor Mudge, Vinicius Petrucci, Lingjia Tang, and Jason Mars. Sirius: An Open End-to-End Voice and Vision Personal Assistant and Its Implications for Future Warehouse Scale Computers. In Proceedings of the Twentieth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS), ASPLOS ’15, New York, NY, USA, 2015. ACM.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 09.05.2014
Betreuer: Benjamin Reiner, reineben@hs-weingarten.de

Simulator für Marvin Roboter

Unser Roboter Marvin soll komplett simuliert werden. Dafür gibt es zwei ROS kompatible Physiksimulationstools zur Auswahl:

v-rep und Gazebo

Beispielvideo v-rep:

1. Evaluierung welches Tool besser geeignet ist.

2. Evaluierung des ROS Interfaces.

3. Implementierung auf einem System. Beliebig skalierbar.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 26.02.2014
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Lernfähiges Greifen von Objekten

Das Greifen von Objekten mit einem Roboterarm ist eine sehr komplexe Aufgabe, die von vielen Parametern abhängt. Daher soll mittels maschinellem Lernen die Greifqualität verbessert werden. Inhalte dieser Arbeit sind:

1. Literaturstudium zum Thema Greifen mit und ohne Lernalgorithmen.

2. Anwendung von maschinellem Lernen zum Greifen von Objekten auf dem Jaco Roboterarm. Ein mögliches Szenario könnte wie folgt aussehen: Der Roboter versucht, viele auf einem Tisch stehende Objekte, basierend auf einem klassischen Greifalgorithmus zu greifen. Immer dann, wenn ein Greifvorgang erfolgreich war, wird der Vektor der Attribute (ermittelt aus der 3D-Punktwolke, z.B. Dimension des Objektes in richtung der Hauptkomponenten, ..., der Roboterpose, ...) und die erfolgreiche Greiferpose als Trainingsdaten gespeichert, um dann später einen Klassifikator oder Approximator zu trainieren. Ob ein Greifvorgang erfolgreich war, kann zum Beispiel mittels der Kraftsensoren auf dem Greifer des Jaco Arms ermittelt werden.

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 27.11.2013
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Vergleich von Nearest Neighbour Data Description mit anderen Algorithmen

Oneclass Nearest Neighbour Data Description ist ein Algorithmus zum maschinellen Lernen eines binären Klassifiers, wenn nur Daten einer der beiden Klassen vorliegen. Eine Optimierung dieses Algorithmus soll mit dem bisherigen Algorithmus empirisch verglichen werden.

 

2nntest2-gamma6

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 01.01.2013
Betreuer: Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Die Weingartener ZAFH-Mitarbeiter Tobias Fromm, Richard Cubek, Wolfgang Ertel, Joachim Feßler, Benjamin Stähle (hinten v.l.n.r.), Karl Glatz, Vien Ngo, Martin Bertsche (vorne).

Laufroboter VIDEO (Roboter lernt laufen)
Laufroboter VIDEO (Roboter läuft)

 
 
 
 
Investition in Ihre Zukunft
gefördert durch die Europäische
Union
Europäischer Fonds
für regionale Entwicklung
und das Land
Baden-Württemberg