Analyse und Entwicklung von Methoden zur Reduzierung von Unsicherheiten in robotischen Systeme

Unsicherheiten sind in jedem mechatronischen System vorhanden und können, wenn nicht berücksichtigt, die Effizienz und Effektivität des Systems stark negativ beeinflussen. Diese Unsicherheiten spielen für eine einwandfreie Funktionsweise von Robotern eine noch wichtigere Rolle, insbesondere, wenn die Roboter in der Nähe von Menschen agieren.

Du kannst im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit die Software- und Hardware-Unsicherheiten für eine der folgenden zwei Arten von Robotern untersuchen, modellieren und Methoden entwickeln, um diese zu reduzieren:

• Mobile Roboter für Innenbereiche, die mit LiDAR Sensoren ausgestatten sind oder
• Serielle Roboter.

Die Unsicherheiten für mobile Roboter fangen bei den LiDAR Daten an, werden durchgereicht und mit weiteren Software- (z.B. Lokalisierungsalgorithmen) und Hardware-Unsicherheiten (z.B. Schlupf) kombiniert. Diese Unsicherheiten beeinflussen somit den gesamten Navigationsprozess. Die Unsicherheiten für serielle Roboter entstehen in Motoren und Getrieben, aber auch durch die elastische Deformation der Armglieder und beeinflussen somit die Positionierungsgenauigkeit. Alle diese Unsicherheiten müssen reduziert werden, um die Robustheit der robotischen Systeme sicherzustellen.

Art der Abschlussarbeit

• Bachelorarbeit
• Masterarbeit

Anforderungen

• CES, Automatisierungstechnik, Maschinenbau oder ähnliches Studium
• Grundkenntnisse in C++ oder Python
• Grundwissen zu mathematischen Unsicherheiten (Modellierung und Algorithmen)

Wir bieten:

• Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
• Einblick in aktuelle Forschungsthemen der Robotik
• Mitarbeit in einem Team von Studierenden

Ansprechpartner

• Stefan Bezrucav - bezrucav(at)igmr.rwth-aachen.de - Tel.: 0241 80 98997