Lehrprojekte

In der Lehre setzt das BIBA auf einem starken Bezug zu aktuellen Forschungen und zur Praxis sowie auf interdisziplinäre Denk- und Betrachtungsweisen. Das spiegelt sich auch in den Themen der zahlreichen Lehrprojekte wieder, die es den Studierenden in den Studiengängen des Uni-Fachbereiches Produktionstechnik – Maschinenbau und Verfahrenstechnik anbietet.

Übersicht Lehrprojekte:

Bachelorprojekte

Entwicklung einer Deep Learning - basierten Sprachsteuerung für einen mobilen Roboter mit Manipulator

Projektinhalt:

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

Laufzeit: WiSe 2022/2023 - SoSe 2023
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
Zielgruppe: Bachelorstudiengang Systems Engineering (Automatisierungstechnik und Robotik, Eingebettete Systeme und Systemsoftware)

Anmeldung bis zum 28.10.2022

Ansprechpartner:

M. Sc. Axel Börold
E-Mail: bor@biba.uni-bremen.de

M. Sc. Burak Vur
E-Mail: vur@biba.uni-bremen.de

Entwicklung eines Navigationssystems für FTF auf Basis von optischen MarkernIn der Produktion und Logistik werden Objekte in sich stetig ändernden Umgebungen gehandhabt. Hierbei können FTF Systeme in vielfältigen Anwendungen unterstützen, ob als fahrerlos

Projektinhalt:

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

Laufzeit: WiSe 2022/2023 - SoSe 2023
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-6
Zielgruppe: Bachelorstudiengang Systems Engineering (Automatisierungstechnik und Robotik, Eingebettete Systeme und Systemsoftware)

Anmeldung bis zum 28.10.2022

Ansprechpartner:

M. Sc. Axel Börold
E-Mail: bor@biba.uni-bremen.de

M. Sc. Jasper Wilhelm
E-Mail: wil@biba.uni-bremen.de

Netzwerkbasierte Steuerung omnidirektionaler Transportfahrzeuge

Projektinhalt:

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

Laufzeit: WiSe 2022/2023 - SoSe 2023
Dauer: 2 Semester
Gruppengröße: 4-8
Zielgruppe: Bachelorstudiengang Systems Engineering (Automatisierungstechnik und Robotik, Eingebettete Systeme und Systemsoftware, Produktionstechnik)
Projektauftakt: 01.11.2022

Anmeldung bis zum 01.11.2022

Ansprechpartner:

Dario Niermann
E-Mail: nie@biba.uni-breme.de

Nils Hoppe
E-Mail: hpp@biba.uni-breme.de

3D-Demonstrator zur Darstellung von MicroPorts in Augmented Reali

Motivation:

  • 3D-Demonstratoren können dafür genutzt werden, Konzepte visuell darzustellen und hierbei Diskussionen anzuregen. Besonders interessant für das Konzept der MicroPorts (Kleinsthäfen) sind Visualisierung, die mittels Augmented Reality in die reale Umgebung eingeblendet werden können.

Zielstellung:

  • Für die Umsetzung eines solchen Demonstrators, soll mittels eines 3D-Modellierungsprogramms einfache 3D-Modelle erstellt werden und diese, z.B. in einer Game Engine, zu einer Augmented Reality Anwendung zusammenfügt werden.

Informationen & Hinweise:

  • Vorerfahrung in 3D-Modellierung und Programmierung werden nicht benötigt.

Laufzeit: WiSe 2022/2023 - SoSe 2023
Zielgruppe: Bachelor Studiengänge Produktionstechnik, Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechink (ingenieurwissenschaflicher Schwerpunkt)
Gruppengröße: 3-4 Studierende
Projektauftakt: KW 43

Anmeldung bis zum 09.10.2022

Ansprechpartner:

Rieke Leder
E-Mail: led@biba.uni-bremen.de

Mobile Untersuchung von Bauteilzuständen anhand von Wärmebildern

Projektinhalt:

  • Beurteilung von Bauteilzuständen anhand von Wärmebildern mit Hilfe einer mobilen Wärmebildkamera, welche den Funktionsumfang eines Handhelds (Tablet/Smartphone) erweitert. Die wärmebildbasierte Bauteilbewertung soll in ein mobiles Assistenzsystem für die Unterstützung von Servicetechniker*innen in der Instandhaltung eingesetzt werden.

Laufzeit: SoSe 2022
Zielgruppe: Bachelorstudiengänge Produktionstechnik und Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik
Projektauftakt: nach Absprache

Anmeldung bis zum: 22.04.2022

Ansprechpartner:

Waldemar Zeitler
E-Mail: zei@biba.uni-bremen.de

Gestaltung eines Assistenzsystems für industrielle Arbeitsprozesse mit einer Datenbrille

Projektinhalt:

  • Viele Arbeitsprozesse in der Industrie, z.B. bei der Montage, erfordern viele komplexe Einzelschritte oder sind aufgrund hoher Variantenvielfalt oft anders als beim vorherigen Produkt. Hierbei kann ein Assistenzsystem in Form einer Datenbrille den Mitarbeiter*innen helfen, indem sie eine digitale Arbeitsanleitung einblendet. Im Lehrprojekt soll ein solche Datenbrille mit Hilfe eines Smartphones und Google Cardboard gestaltet werden.
  • Hierfür soll zunächst das Assistenzsystem konzipiert und unter Nutzung geeigneter Software mit Mock-Ups geplant werden (z.B. Adobe XD). Anschließend folgt eine Entwicklung der App für das Smartphone (z.B. mit Vuforia und Unity), so dass dieses in Verbindung mit Google Cardboard als Datenbrille eingesetzt werden kann. Abschließend soll die Datenbrille im Labor getestet werden. Die Teilnehmer*innen lernen im Lehrprojekt, wie ein Assistenzsystem menschzentriert entwickelt und evaluiert werden kann.
  • Erste Programmierkenntnisse und Erfahrungen mit der genannten Software sind von Vorteil jedoch keine Voraussetzung.

Laufzeit: SoSe 2022
Zielgruppe: Bachelorstudiengänge Produktionstechnik
Projektauftakt: 27.04.2022

Ansprechpartner:

Dr.-Ing. Hendrik Stern
E-Mail: ste@biba.uni-bremen.de

Netzwerkbasierte Echtzeit-Steuerungssoftware für omnidirektionale Transportfahrzeuge

Projektinhalt:

  • Im Rahmen dieses Lehrprojekts soll eine Software entwickelt werden, welche (zusammen mit einem Hardwareinterface) die Steuerung eines fahrerlosen Transportfahrzeuges (FTF) per Smartphone oder Desktop-Computer ermöglicht. Die zu entwickelnde Software soll in Echtzeit über drahtlose Netzwerkverbindung mit dem Hardwaremodul kommunizieren und so eine Fernsteuerung ermöglichen.
  • Die Implementierung erfolgt am Beispiel des omnidirektionalen FTFs DJI Robomaster, an dem ein Raspberry Pi als Hardwareinterface angeschlossen ist.

Laufzeit: SoSe 2022
Zielgruppe: Bachelorstudiengänge Produktionstechnik
Projektauftakt: 25.04.22

Anmeldung bis zum: 22.04.2022

Ansprechpartner:

Dario Niermann
E-Mail: nie@biba.uni-bremen.de

Echtzeitfähiges LIDAR Ortungssystem zur Steuerung von omnidirektionalen Transportfahrzeugen

Projektinhalt:

  • Im Rahmen dieses Lehrprojekts soll eine Steuerung für ein fahrerloses Transportfahrzeug (FTF) entwickelt werden. Zum Einsatz kommen soll ein Lidar und SLAM. Für die Kommunikation soll eine externe Schnittstelle bereitgestellt werden. Die Implementierung erfolgt am Beispiel eines omnidirektionalen FTF (DJI Robomaster), an dem ein Raspberry Pi afür die Steuerung angeschlossen ist.

Laufzeit: SoSe 2022
Zielgruppe: Bachelorstudiengänge Produktionstechnik
Projektauftakt: 25.04.2022

Anmeldung bis zum: 22.04.2022

Ansprechpartner:

Nils Hendrik Hoppe
E-Mail: hpp@biba.uni-bremen.de

Entwicklung einer Deep Learning - basierten Sprachsteuerung für Roboter

Projektinhalt:

  • Sprachsteuerungen werden immer populärer. Die meisten aktuellen Systeme basieren derzeit auf Clouddiensten. Freie Datensätze sowie Algorithmen ermöglichen die Erstellung eigener, offline funktionierender, Systeme. In diesem Lehrprojekt soll eine (deutschsprachige) Sprachsteuerung für einen in ROS Melodic / Gazebo simulierten UR5 Roboter sowie ein simuliertes FTF entwickelt werden. Der Fokus liegt dabei auf der Spracherkennung und -steuerung. Die Steuerung kann später auf reale Roboter übertragen werden.

Laufzeit: WiSe 2021/2022 - SoSe 2022
Zielgruppe: Bachelorstudiengang Systems Engineering

Anmeldung bei einer Ansprechperson bis zum 15.10.2021

Ansprechpartner:

M. Sc. Axel Börold
E-Mail: bor@biba.uni-bremen.de

M. Sc. Christoph Petzoldt
E-Mail: ptz@biba.uni-bremen.de

Entwicklung eines Objektbeschreibungs-Chatbots

Projektinhalt:

  • In der Logistik werden Objekte gehandhabt, die durch eine Vielzahl von Codes oder durch Klarschriften (Labels) beschriftet und identifizierbar sind. Um die weitere Automatisierung zu ermöglichen, ist eine automatische Erkennung und semantische Beschreibung erstrebenswert.
  • In dem Lehrprojekt soll ein Bildverarbeitungssystem entwickelt werden, dass zu der grundlegenden Klassifikation von Objekten Zahlen, Texte und Codes aufspürt, diese entziffert und in einer internen Repräsentation ablegt. Neben diesen Inhalten sollen jeweils Merkmale wie relative Position, Farbe, Schriftgewicht, Erkennungsgrad usw. erfasst werden.
  • Ein ebenfalls im Lehrprojekt zu entwickelndes Chatbot-System erstellt auf Basis der internen Repräsentation eine Beschreibung, kommuniziert diese nach außen und beantwortet zudem einfache Fragen über die erkannten Merkmale.

Laufzeit: WiSe 2021/2022 - SoSe 2022
Dauer: 2 Semester
Zielgruppe: Bachelorstudiengänge Eingebettete Systeme und Systemsoftware, Automatisierungstechnik und Robotik

Anmeldung bei einer Ansprechperson bis zum 15.10.2021

Ansprechpartner:

M. Sc. Axel Börold
E-Mail: bor@biba.uni-bremen.de

M. Sc. Christoph Petzoldt
E-Mail: ptz@biba.uni-bremen.de

Bachelor- und Masterprojekte

Mensa 4.0: Welches Essen gab es sehr häufig? - Eine Auswertung und mögliche Vorhersage

Motivation:

  • Welches Essen ist beliebt? Was war das Top-Essen des Jahres? Welches Essen könnte nächste Woche angeboten werden? Alles dies versuchen wir, in dem Projekt mit Methoden u.a. der Statistik zu beantworten.

Zielsetzung:

  • In diesem EDV-Projekt soll der Speiseplan der Mensa ausgewertet werden. Dazu soll in einem ersten Schritt unter Verwendung des Frameworks openmensa.org ein Parser geschrieben werden, der die Speisepläne der Mensa strukturiert aufbereitet und für Apps wie OpenMensa zu Verfügung stellt. Dann sollen die Speisepläne in einer Datenbank (SQLite, o.ä.) zu Auswertung verschiedener Fragestellungen erfasst werden: Welches Essen gab es wie häufig? Wie oft gab es vegetarisches/veganes Essen? Es sollen Methoden der Datenanalyse und -auswertung, die Python zur Verfügung stellt, angewendet werden. Wenn die Vorkenntnisse der Gruppe und der Arbeitsfortschritt im Semester es ermöglichen, sollen auch Vorhersagen evtl. unter Nutzung von KI-Methoden getroffen werden, welches Essen in der nächsten Woche angeboten wird.

Erster Termin: 12.04.2023
Plätze: 4-6

Ansprechpartner:

Eike Broda
E-Mail: brd@biba.uni-bremen.de

Tobias Sprodowski
E-Mail: spr@biba.uni-bremen.dehpp@biba.uni-bremen.de

„Hands-On Robotics: Entwurf und Implementierung eines hierarchischen prädiktiven Reglers für Pfad- und Trajektorienplanung für autonome mobile Roboter“

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.

Zielsetzung:

  • 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.

 Voraussetzungen:

  • Interessiert an einem Lehrprojekt (Wirt.-Ing., Sys.-Ing. oder andere zugelassene Studiengänge)
  • Programmierkenntnisse hilfreich bzw. Bereitschaft zur Einarbeitung in eine Programmiersprache
  • Grundlegende Deutschkenntnisse hilfreich zur Interpretation der Daten

Ansprechpartner:

Tobias Sprodowski, Jasper Wilhelm
E-mail: spr@biba.uni-bremen.de, wil@biba.uni-bremen.de
Tel.: 0421 / 218 – 50097 bzw. 50113

Masterprojekte

Hands-On Robotics: Entwurf und Implementierung eines hierarchischen prädiktiven Reglers für Pfad- und Trajektorienplanung für autonome mobile Roboter

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.

Laufzeit: SoSe23 - WiSe23/24
Dauer: 2 Semester
Zielgruppe: Masterstudiengang Wirtschaftsingenieurswesen PT (Automatisierungstechnik und Robotik, Eingebettete Systeme und Systemsoftware)
Projektauftakt: April 2023

Anmeldung bis zum 14. April 2023

Ansprechpartner:

Dr.-Ing. Tobias Sprodowski
E-Mail: spr@biba.uni-bremen.de

Jasper Wilhelm
E-Mail: wil@biba.uni-bremen.de



Entwicklung eines echtzeitfähigen machine-vision Systems für Montageprozesse

Projektinhalt:

  • 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.

Laufzeit: SoSe23 - WiSe23/24
Dauer: 2 Semester
Zielgruppe: Masterstudiengang Produktionstechnik (Automatisierungstechnik und Robotik, Eingebettete Systeme und Systemsoftware)
Projektauftakt: 01.05.23
Anmeldung bis: 20.04.23

Ansprechpartner:

Dario Niermann
E-Mail: nie@biba.uni-bremen.de

Entwicklung und Verifikation von Betriebsszenarien für Kleinsthäfen

Projektinhalt:

  • Der Straßen- und Güterverkehr kommt aufgrund des steigenden Transportaufkommens an seine Belastungsgrenze. Binnenschiffe können zusätzliche Transportkapazitäten bereitstellen und zeichnen sich durch eine hohe Klimaverträglichkeit aus.
  • Durch dezentrale Umschlagspunkte (sogenannte MicroPorts) können die Zu- und Ablaufwege zu den Häfen optimiert und Anreize für kombinierte, multimodale Transporte geschaffen werden.
  • Je nach Art der umgeschlagenen Güter und der sonstigen angebotenen Leistungen ergeben sich unterschiedliche Betriebsszenarien für die MicroPorts. Zu deren Entwicklung müssen Stakeholder identifiziert und deren spezifische Anforderungen an die Szenarien abgeleitet werden.

Aufgaben im Rahmen des Projekts:

  • Identifikation von Stakeholdern und den Leistungen, die aktuell in Häfen angeboten werden
  • Systematische Entwicklung von unterschiedlichen Betriebsszenarien
  • Verifikation mittels Expert*inneninterviews (Vorbereitung, Durchführung, Dokumentation von Interviews)
  • Dokumentation und Präsentation der Arbeit

Laufzeit: WiSe 2022/2023 - SoSe 2023
Dauer: 2 Semester
Zielgruppe: Masterstudiengang Produktionstechnik und Wirtschaftsingenieurwesen
Projektauftakt: Oktober 2022
Gruppengröße: max. 6 Personen

Anmeldung:

  • Anmeldung als Gruppe oder Einzelperson per Email Markus Trapp ( tap@biba.uni-bremen.de )
  • Anmeldeschluss: 16.10.2022
  • Mitzusendende Dokumente: aktueller Notenspiegel

Ansprechpartner:

Markus Trapp
E-Mail: tap@biba.uni-bremen.de

Birte Pupkes
E-Mail: pup@biba.uni-bremen.de

Analyse der Röntgenstrahlerproduktion mit Fokus auf den Informationsfluss (Medien- und Systembrüche) bei der Philips Medical Systems DMC GmbH in Hamburg

Motivation:

  • Philips Medical Systems DMC GmbH produziert in Hamburg die Strahler für Röntgenanlagen. Die gewachsenen Informationsabläufe in der Produktion sollen modernisiert werden.

Zielstellung:

  • Ziel des Projekts ist zum einen die Analyse der Informationsflüsse in der Röntgenstrahlerproduktion. Hierbei sollen insbesondere Medien-/ Systembrüche und der Grad der automatischen Messwertübertragung identifiziert sowie deren Fehlerrisiken bewertet werden. Zum anderen soll für einen ausgewählten Bereich der Produktion ein Soll-Konzept für den Informationsfluss erarbeitet und evaluiert werden.

Informationen & Hinweise:

  • Teilnahme an den Veranstaltungen „Systemanalyse“ und/oder „Modellierung soziotechnischer Systeme“ sind von Vorteil, da die in den Vorlesungen vermittelten Inhalte sehr gut im Lehrprojekt angewendet werden können.
  • Im Rahmen des Lehrprojekts gibt es die Möglichkeit, Online-Meetings durchzuführen. Trotzdem sind auch Fahrten nach Hamburg zu Vorort-Terminen bei Philips notwendig. Dadurch ggf. entstehende Fahrtkosten können nicht erstattet werden.
  • Bitte schicken Sie ihre Bewerbung mit Motivationsschreiben, Lebenslauf & aktuellem Notenspiegel bis zum 16.10.2022 per E-Mail an Eike Broda, brd@biba.uni-bremen.de

Semester:

  • WiSe: 22/23, SoSe: 23

Vertiefungsrichtung:

  • Industrielles Management (IM)

Verantwortliches Fachgebiet (HL/Prof.):

  • Prof. Dr. Ing. Michael Freitag, FG 20

Betreuende WiMis:

Gruppengröße:

  • 3-4 Studierende
  • Anmeldung bis 16.10.2022
  • Projektauftakt: ca. 01.11.2022

Entwicklung und Integration eines Systemmonitorings für ein modulares, rekonfigurierbares Montagesystem

Projektinhalt:

  • Unternehmen erhöhen ihre Flexibilität, um hohe Produktanpassung bis hin zur "Losgröße Eins" zu ermöglichen. In der Montage wird dies durch den Einsatz einer großen Anzahl von spezialisierten Arbeitssystemen erreicht, was zu hohen Investitionskosten und einem gesteigerten Platzbedarf führt. Auch die notwendige Umrüstung von Arbeitsplätzen erfordert einen hohen Zeitaufwand.
  • Zur Verstärkung der Flexibilität entwickeln wir eine modulare Montagestation, die eine freie Kopplung einzelner Elemente mit einer skill-basierten Steuerung ermöglicht. Einzelne Module stellen verschiedene Kompetenzen dar und können während des Betriebs getauscht werden.
  • Im Rahmen dieses Projektes soll eine Systemmanagement- und Monitoring-Lösung für die zentrale Steuerung dieses Systems entwickelt werden. Die dezentrale Steuerung der Module sowie das zentrale Management des Systems wird in ROS2 realisiert. Diese soll über eine Datenbank zur Modul und Skill-Verwaltung, eine zentrale Überwachung der Module sowie Modulsteckplätze erweitert werden. Eine grafische Oberfläche soll die Darstellung der Zustände sowie die Interaktion mit den Modulen erlauben.

Aufgaben im Rahmen des Projekts:

  • Entwicklung von Datenbankenstrukturen
  • Umsetzung der Datenbanken (z.B. SQlite)
  • Erstellung und Umsetzung grafischer Oberflächen für die Systemüberwachung auf Web-Technologien (z.B. ReactJS, NodeJS)
  • Anbindung des Systems an ROS2 (Erfahrung mit ROS ist nicht zwingend erforderlich)

Laufzeit: SoSe 2022 - WiSe 2022/2023
Zielgruppe: Masterstudiengang Systems Engineering (Automatisierungstechnik und Robotik, Eingebettete Systeme und Systemsoftware)
Dauer:  2 Semester
Projektauftakt: 02.05.2022

Anmeldung bei einer Ansprechperson bis zum 29.04.2022

Ansprechpartner:

Jasper Wilhelm
E-Mail: wil@biba.uni-bremen.de

Entwicklung einer Fahrzeugsteuerung für individuell konfigurierte FTF und MAR-Antriebe mittels Reinforcement Learning

Projektinhalt:

  • Ziel ist die Entwicklung einer Steuerung für FTF/MAR mit individuell angeordneten flächenbeweglichen oder nicht holonomen Antriebskomponenten. Hierfür soll ein Tool entwickelt werden, mit dem eine Konfiguration erzeugt werden kann. Für diese soll anschließend mittels Reinforcement Learning in einer Simulationsumgebung wie Gazebo oder Unity ein Steuerungsmodell erzeugt und evaluiert werden.

Laufzeit: WiSe 2021/2022 - SoSe 2022
Zielgruppe: Masterstudiengang Systems Engineering
Projektauftakt: 15.11.2021

Anmeldung bei einer Ansprechperson bis zum 15.11.2021

Ansprechpartner:

M. Sc. Nils Hendrik Hoppe
E-Mail: hpp@biba.uni-bremen.de

Termine:
Innovationsforum JadeBay 2023
28. September 2023, Wilhelmshaven
Roboter in der Intralogistik - Autonome mobile Roboter und Manipulatoren mit ROS
12. Oktober 2023, Bremen
Herbstpraktikum im Technologiepark
16. – 27. Oktober 2023, Bremen
Industrie 4.0 in der Logistik
18. - 20. Oktober 2023, Berlin
LDIC 2024
14. – 16. Februar 2024, BIBA

Weitere Veranstaltungen