Entwicklung eines digitalen Strukturmodells für Elektroaltgeräte als Grundlage einer automatisierten Demontageplanung. Im Mittelpunkt stehen die strukturierte Abbildung realer Bauteile, Verbindungen und Demontageabhängigkeiten sowie die prototypische Umsetzung an einem ausgewählten Referenzgerät.

• Digitale Strukturmodelle für die automatisierte Demontage von Elektroaltgeräten (735 KB)
  Bachelor-, Master- oder Projektarbeit

Entwicklung eines Simulationsprototyps für die automatisierte Demontage von Elektroaltgeräten in NVIDIA Omniverse und Isaac Sim. Ausgewählte Demontageschritte werden virtuell umgesetzt und hinsichtlich Zugänglichkeit, Kollisionen und technischer Durchführbarkeit untersucht.

• Simulation automatisierter Demontageschritte in NVIDIA Omniverse und Isaac Sim (764 KB)
  Bachelor-, Master- oder Projektarbeit

Untersuchung unterschiedlich detaillierter digitaler Modelle für die Simulation automatisierter Demontageprozesse. Mehrere Modellierungsstufen werden entwickelt, simuliert und hinsichtlich Aussagekraft, Aufwand und Handhabbarkeit verglichen, um eine geeignete Modellierungstiefe abzuleiten.

• Modellierungsstufen digitaler Zwillinge für die automatisierte Demontage (413 KB)
  Masterarbeit

Entwicklung einer Softwareschnittstelle, über die erfasste Daten eines realen Elektroaltgeräts in einen Digitalen Zwilling übertragen werden. Die Schnittstelle wird exemplarisch für eine ausgewählte Datenquelle umgesetzt, in Isaac Sim integriert und anhand eines definierten Demontageszenarios erprobt.

• Entwicklung einer Schnittstelle zur Integration externer Daten in einen Digitalen Zwilling (751 KB)
  Bachelor-, Master- oder Projektarbeit

Ein realer UR5e und sein digitaler Zwilling synchron, in Echtzeit. Sie koppeln den Roboter über RTDE mit NVIDIA Isaac Sim, machen die Verbindung bidirektional und integrieren sie in LeRobot. Sie Analysieren und Erproben verschiedenen Kommunikationsmöglichkeiten und entwickeln einen Demo-Usecase.

• Echtzeitnahe Kopplung eines UR5e mit NVIDIA Isaac Sim über die RTDE-Schnittstelle und LeRobot für Imitation Learning (297 KB)
  Bachelor- oder Masterarbeit

Roboter lernen von Menschen – aber wie führt man sie am besten? Sie implementieren verschiedene Teleoperationsansätze von VR bis Leader-Follower, binden sie in LeRobot ein und stellen sie in einem einheitlichen Benchmark gegeneinander. Ihr Ergebnis zeigt, welcher Ansatz für welche Aufgabe taugt.

• Umsetzung und Vergleich von Teleoperationsätzen zur Steuerung industrieller Cobots für das Imitation Learning mit LeRobot (297 KB)
  Bachelor- oder Masterarbeit

In dieser Ausschreibung soll ein realer Use-Case der Zahn Pinsel GmbH untersucht werden. Diese sind Premium-Hersteller für eine Vielzahl unterschiedlicher Pinsel. Für die Anbringung einer Schutzhülle an der Pinselspitze sind vor dem Hintergrund der Nachhaltigkeit Werkstoffe auszulegen, die diesen Kriterien entsprechen. Es soll eine Wertschöpfungskette entstehen, die eine erneute Verwertung der Materialien ermöglicht oder biologisch abbaubar sind.

• Auslegung von nachhaltigen Werkstoffen für Schutzhüllen von Pinselspitzen (297 KB)
  Bachelor-, Master-, oder Projektarbeit

Als Teil der Automatisierungstechnik werden häufig reale Anwendungsfälle von Industriepartnern für die Forschung und Entwicklung in Betracht gezogen. In dieser Ausschreibung soll ein realer Use-Case der Zahn Pinsel GmbH untersucht werden. Diese sind Premium-Hersteller für eine Vielzahl unterschiedlicher Pinsel. Alle haben allerdings gemeinsam, dass nach der Herstellung eine Schutzhülle nur um die Pinselspitze angebracht werden muss. Diese ist insbesondere für den Transport vorgesehen und wird aktuelle per Hand angebracht.

• Entwicklung von Methoden zum Anbringen einer Schutzhülle auf einen Pinsel (341 KB)
  Bachelor-, Master-, oder Projektarbeit

Entwicklung und Integration einer Vision-Language-Action Models (VLA) Pipeline (LeRobot) zur Steuerung von Industrierobotern (Universal Robots). Umsetzung, Erprobung und Auswertung.

• Implementierung einer Vision-Language-Action-Pipeline zur KI-Steuerung von Robotern (302 KB)
  Masterarbeit

Ziel dieser Arbeit ist es, ein Konzept für die Informationsextraktion aus multimodalen Datenquellen zu entwerfen, um diese in einer Datenbank für Retrieval-Augmented Generation (RAG) bereitstellen zu können. Zu diesem Zweck sollen verschiedene Konzepte entwickelt und erprobt werden.

• Informationsextraktion aus Ton- und Bilddaten für Retrieval-Augmented Generation (365 KB)
  Bachelor- oder Masterarbeit

Ziel der Abschlussarbeit ist die Optimierung von Wissensbasen für Large Language Models (LLMs) durch strukturierte Aufbereitung von Dokumenten für Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dabei werden Extraktionstechnologien und ein Referenzsystem entwickelt, um relevante Informationen effizient zugänglich zu machen. Die Ergebnisse werden im Forschungsprojekt KIHelpSys integriert.

• Strukturierte Wissensintegration für RAG mit intelligenter Verweisung (160 KB)
  Abschluss- oder Projektarbeit