Worum geht es?

Das Beladen von Maschinen mit Hilfe von Robotern erfolgt bisher häufig über starre Pick-and-Place-Anwendungen. Die Positionen zum Greifen und Platzieren der Bauteile sind fest vorgegeben. Dieses Vorgehen ist bei der Montage von verschiedenen Varianten limitiert. Abweichende Montagepositionen der einzelnen Varianten erfordern eine Anpassung des Roboters an das jeweilige Bauteil.

Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zur Montage von Buchsen oder Steckern mittels Roboter entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Betrachtung von visuellen und kraftbasierten Verfahren ist einzeln oder kombiniert möglich.

Der gefundene robotische Montageansatz kann zuerst in einem Peg-In-Hole, ein häufig herangezogenes Testszenario, getestet und anschließend in komplexeren realen Szenarien geprüft werden.

Aufgaben/Arbeitspakete

Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zur Montage von Buchsen oder Steckern mittels Roboter entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Betrachtung von visuellen und kraftbasierten Verfahren ist einzeln oder kombiniert möglich.

Der gefundene robotische Montageansatz kann zuerst in einem Peg-In-Hole, ein häufig herangezogenes Testszenario, getestet und anschließend in komplexeren realen Szenarien geprüft werden.

Gerne kann auch an die Erkenntnisse des Wettbewerbs “AI for Industry Challenge” von Intrinsic angeknüpft werden. Ziel war die Entwicklung eines Ansatzes zur adaptiven Montage von SFP- und SC-Steckern.

Zur praktischen Validierung der gefundenen Erkenntnisse kann eine Roboterzelle mit einem kollaborativen Roboter von Universal Robots am Technologietransferzentrum Nürnberger Land in Lauf genutzt werden.

Voraussetzungen

• Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt Python und/oder C++)
• Idealerweise erste Kenntnisse in ROS
• Interesse an robotischen Montageaufgaben

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit oder eines MAPR zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zur Motivation. Auch Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Kabel sind in einer großen Anzahl an elektronischen Produkten relevant. Das Handling und die Montage von Kabeln ist damit eine essentielle Aufgabe für Roboter zur automatisierten Herstellung der Produkte. Kabel stellen durch die Biegeschlaffheit eine Herausforderung für die Robotik dar. Aufgrund dieser Eigenschaft können sich Kabel verknoten, Schäden am Kabel entstehen oder Schwierigkeiten bei der Montage auftreten.

Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zum Vereinzeln der Kabel entwickelt und anschließend mit anderen Ansätzen verglichen werden. Der Ansatz soll Stecker lokalisieren und Greifpositionen ermitteln. Ein Konzept zum Umgang mit Verdeckungen der Kabel untereinander soll ausgearbeitet werden.

Ein weiteres Ziel besteht darin, die Steckerposition während des Handlingvorgangs zu tracken, um zuverlässige Koordinaten für die nachfolgende Montage zu liefern.

Kabel werden bisher einzeln in einem geordneten Zustand dem robotischen Montageprozess zugeführt. Dies ermöglicht dem Roboter das leichte Greifen und Lokalisierung der Stecker. Gerade bei kurzen Kabeln ist hierfür eine Vorsortierung notwendig. Einen deutlich geringeren Aufwand hat die Zuführung der Kabel in einer Kiste. Um die Kabel für die Montage zu separieren, führt der Roboter den Griff in die Kiste, das sogenannte Bin Picking, aus. Bei der Vereinzelung ergeben sich jedoch zahlreiche Herausforderungen. Kabel können sich mit ihren Steckern beim Greifen verhaken, die Kabel können sich verknoten und die Stecker aufgrund von Überlappungen nicht eindeutig identifiziert werden.

Aufgaben/Arbeitspakete

Kabel sind in einer großen Anzahl an elektronischen Produkten relevant. Das Handling und die Montage von Kabeln ist damit eine essentielle Aufgabe für Roboter zur automatisierten Herstellung der Produkte. Kabel stellen durch die Biegeschlaffheit eine Herausforderung für die Robotik dar. Aufgrund dieser Eigenschaft können sich Kabel verknoten, Schäden am Kabel entstehen oder Schwierigkeiten bei der Montage auftreten.

Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zum Vereinzeln der Kabel entwickelt und anschließend mit anderen Ansätzen verglichen werden. Der Ansatz soll Stecker lokalisieren und Greifpositionen ermitteln. Ein Konzept zum Umgang mit Verdeckungen der Kabel untereinander soll ausgearbeitet werden. Ein weiteres Ziel besteht darin, die Steckerposition während des Handlingvorgangs zu tracken, um zuverlässige Koordinaten für die nachfolgende Montage zu liefern.

Zur praktischen Validierung der gefundenen Konzepte stehen kollaborative Roboter von Universal Robots und demnächst auch ein Dual Arm Roboter zur Verfügung. Letzterer ist ein humanoider Roboter ohne Beine. Die Roboter befinden sich am Technologietransferzentrum Nürnberger Land in Lauf.

Voraussetzungen

• Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt Python und/oder C++)
• Idealerweise erste Kenntnisse in ROS
• Interesse an Bin Picking

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit oder eines MAPR zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zur Motivation. Auch Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Die häufige Anpassung von Bauteilen führt zu Herausforderungen in industriellen Montageprozessen. Mit jedem Änderungszyklus können sich Konstruktion, Farbe und Material des Bauteils ändern. In der robotischen Montage ergibt sich aufgrund dieser Herausforderung die Nachfrage nach adaptionsfähigen Robotern.

Im Rahmen der Arbeit soll die Limitierung auf bereits bekannte Objekte überwunden werden. Ein Ansatz zur Erkennung unbekannter Objekte sowie der Berechnung der Greifpositionen soll entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden.

Die Adaptionsfähigkeit kann durch die Kombination visueller Sensorik und Methoden der künstlichen Intelligenz erreicht werden. RGB- und Tiefenkameras stellen die Schnittstelle des robotischen Systems zur Umgebung dar. Die resultierenden Bilddaten können mit Hilfe der Methoden der künstlichen Intelligenz, z. B. neuronale Netze, analysiert werden, um unbekannte Bauteile zu erkennen und anschließend zu greifen.

Zur Montage verfügt des Robotersystem über einen hinterlegten Montageplan. In diesem Plan sind Bezeichnungen für das Bauteil, die Montagereihenfolge und der Bereich hinterlegt. Letzterer dient zur groben Lokalisierung der Montagestelle. Um mit diesen Randbedingungen die Bauteile montieren zu können, müssen die vorliegenden Bauteile erkannt, einer Bauteilbezeichnung zugeordnet und deren Greifposition bestimmt werden. Bisher werden neuronale Netze auf bereits bekannte Objekte trainiert. Die sind bezüglich der Erfassung neuer, unbekannter Bauteile limitiert.

Aufgaben/Arbeitspakete

Im Rahmen der Arbeit soll die Limitierung auf bereits bekannte Objekte überwunden werden. Ein Ansatz zur Erkennung unbekannter Objekte sowie der Berechnung der Greifpositionen soll entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden.

Die Adaptionsfähigkeit kann durch die Kombination visueller Sensorik und Methoden der künstlichen Intelligenz erreicht werden. RGB- und Tiefenkameras stellen die Schnittstelle des robotischen Systems zur Umgebung dar. Die resultierenden Bilddaten können mit Hilfe der Methoden der künstlichen Intelligenz, z. B. neuronale Netze, analysiert werden, um unbekannte Bauteile zu erkennen und anschließend zu greifen.

Zur praktischen Validierung der gefunden Erkenntnisse kann eine Roboterzelle mit einem kollaborativen Roboter der Marke Universal Robots am Technologietransferzentrum Nürnberger Land in Lauf genutzt werden.

Voraussetzungen

• Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt Python und/oder C++)
• Idealerweise erste Kenntnisse in ROS und neuronalen Netzen
• Interesse an Robotik und Deep Learning

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit oder eines MAPR zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zur Motivation. Auch Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Metallbauteile werden für den Korrosionsschutz mit einer Ölschicht überzogen. Diese Ölschicht führt zu einer Verschmutzung von Behältern, die für den Transport eingesetzt werden. Um die Verschmutzung und den damit verbundenen Reinigungsaufwand zu reduzieren, werden Folien als Zwischenlage eingesetzt. Diese trennen die öligen Bauteile vom Behälter.

Im Rahmen der Arbeit soll ein Konzept zum Einlegen von Zwischenlagen in eine Box entwickelt und mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Zwischenlage soll gegriffen und für das Einlegen in die Box vorbereitet werden. Dies umfasst das Entfalten sowie die Anpassung an die Box. Anschließend soll der Roboter die Zwischenlage einsetzen und die korrekte Positionierung überprüfen.

In der ersten Stufe soll ein Konzept für eine Papierzwischenlage entwickelt werden. Anschließend erfolgt der Übertrag auf Kunststofffolien.

Das Einlegen der Zwischenlagen ist durch die Flexibilität der dünnen Folien und Papierschichten herausfordernd. Wichtig ist das richtige Einlegen der Zwischenlagen. Hierfür ist ein gezieltes Falten notwendig, um die Zwischenlage an die Box anzupassen. Während des Vorgangs kann es zu unfreiwilligen Faltungen der Zwischenlage kommen. Diese müssen entfaltet werden, um die Zwischenlage glatt einzulegen. Eine weitere Herausforderung, insbesondere bei Folien, ist das elektrostatische Anhaften der Folienflächen. Die anhaftenden Folienflächen müssen durch den Roboter wieder getrennt werden.

Aufgaben/Arbeitspakete

Im Rahmen der Arbeit soll ein Konzept zum Einlegen von Zwischenlagen in eine Box entwickelt und mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Zwischenlage soll gegriffen und für das Einlegen in die Box vorbereitet werden. Dies umfasst das Entfalten sowie die Anpassung an die Box. Anschließend soll der Roboter die Zwischenlage einsetzen und die korrekte Positionierung überprüfen.

In der ersten Stufe soll ein Konzept für eine Papierzwischenlage entwickelt werden. Anschließend erfolgt der Übertrag auf Kunststofffolien. Zur Validierung stehen Roboterzellen mit kollaborativen Roboter des Herstellers Universal Robots zur Verfügung. Versuche zur Validierung des Konzeptes können im Technologietransferzentrum Nürnberger Land in Lauf durchgeführt werden.

Voraussetzungen

• Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt Python und/oder C++)
• Idealerweise erste Kenntnisse in ROS
• Interesse am Greifen textiler Materialien

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit oder eines MAPR zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zur Motivation. Auch Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Eine gute Raumakustik ist eine wesentliche Voraussetzung für verständliche Sprache und konzentriertes Lehren und Lernen. Zu lange Nachhallzeiten, hohe Hintergrundgeräuschpegel oder eine ungünstige Schallverteilung können die Sprachverständlichkeit beeinträchtigen und zu einer erhöhten Belastung von Lehrenden und Lernenden führen.

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die akustischen Bedingungen in ausgewählten Unterrichtsräumen messtechnisch zu erfassen und den Ergebnissen die subjektive Wahrnehmung der dort tätigen Lehrenden gegenüberzustellen. Untersucht werden beispielsweise Nachhallzeit, Hintergrundgeräuschpegel und weitere Kenngrößen der Sprachverständlichkeit. Die Messungen werden auf Grundlage einschlägiger raumakustischer Messverfahren geplant, durchgeführt und ausgewertet.

Ergänzend wird ein standardisierter Fragebogen entwickelt beziehungsweise ein bestehendes Befragungsinstrument angepasst. Damit soll erfasst werden, wie Lehrende die Sprachverständlichkeit, Lautstärke, Nachhallwirkung und allgemeine akustische Belastung in den untersuchten Räumen wahrnehmen. Abschließend werden objektive Messwerte und subjektive Bewertungen miteinander verglichen. Auf dieser Grundlage sollen mögliche akustische Schwachstellen identifiziert und Empfehlungen für Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet werden.

Aufgaben/Arbeitspakete

Grundlagen und Versuchsplanung

• Literaturrecherche zur Raumakustik von Unterrichtsräumen
• Einarbeitung in raumakustische Messgrößen und einschlägige Regelwerke
• Auswahl geeigneter Unterrichtsräume und Festlegung des Messkonzepts
• Entwicklung beziehungsweise Anpassung eines Fragebogens für Lehrende

Akustische Messungen

• Durchführung von Messungen in ausgewählten Unterrichtsräumen
• Bestimmung der Nachhallzeit und des Hintergrundgeräuschpegels
• Optional: Ermittlung weiterer Kenngrößen, beispielsweise Sprachübertragungsindex oder Deutlichkeitsmaß
• Dokumentation der Raumgeometrie, Nutzung und akustisch relevanten Ausstattung

Befragung und Auswertung

• Durchführung einer standardisierten Befragung von Lehrenden
• Statistische Auswertung der Mess- und Befragungsdaten
• Untersuchung möglicher Zusammenhänge zwischen objektiven Messgrößen und subjektiver Wahrnehmung
• Ableitung und Priorisierung möglicher Verbesserungsmaßnahmen

Voraussetzungen

• Interesse an technischer Akustik und empirischer Forschung
• Sorgfältiger Umgang mit akustischer Messtechnik
• Bereitschaft zur Durchführung von Messungen vor Ort
• Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse
• Eigenständige, strukturierte und kommunikative Arbeitsweise

Interessiert?

Sie haben Interesse, die akustischen Bedingungen in Unterrichtsräumen praktisch zu untersuchen und objektive Messungen mit den Erfahrungen von Lehrenden zu verbinden? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zu Ihrer Motivation.

Worum geht es?

Industrieroboter erzeugen während ihrer Bewegungen charakteristische Geräusche und Schwingungen. Deren Ursachen können unter anderem in Antrieben, Getrieben, Lagern, Lüftern sowie in den jeweils ausgeführten Bewegungsprofilen liegen. Neben dem Schalldruckpegel beeinflussen ggf. auch tonale, impulsartige oder zeitlich schwankende Geräuschanteile, wie der Betrieb eines Roboters vom Menschen wahrgenommen wird.

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Betriebsgeräusche eines oder mehrerer Industrieroboter systematisch zu messen, räumlich zuzuordnen und hinsichtlich ihrer physikalischen und psychoakustischen Eigenschaften auszuwerten. Hierzu werden unterschiedliche Bewegungsabläufe und Betriebszustände unter reproduzierbaren Bedingungen untersucht.

Eine Akustikkamera soll eingesetzt werden, um dominante Schallquellen am Robotersystem zu lokalisieren. Ergänzend werden Körperschallschwingungen mit einachsigen und dreiachsigen Beschleunigungssensoren erfasst. Messmikrofone dienen zur Bestimmung des zeitlichen Schalldruckverlaufs und des Frequenzspektrums. Durch die gemeinsame Betrachtung von Luft- und Körperschall sollen auffällige Geräuschanteile bestimmten Bauteilen, Achsen oder Bewegungsphasen zugeordnet werden.

Neben klassischen akustischen Größen werden psychoakustische Kennwerte betrachtet. Dadurch soll beurteilt werden, welche Betriebszustände nicht nur messtechnisch auffällig sind, sondern auch als besonders laut, scharf, rau oder tonal wahrgenommen werden könnten.

Aufgaben/Arbeitspakete

Versuchsplanung

• Literaturrecherche zur Geräusch- und Schwingungsentstehung bei Industrierobotern
• Auswahl charakteristischer Bewegungsabläufe und Betriebszustände
• Entwicklung eines reproduzierbaren Mess- und Auswertungskonzepts
• Festlegung geeigneter Messpositionen und Sensoranordnungen

Schall- und Schwingungsmessungen

• Aufnahme der Betriebsgeräusche mit kalibrierten Messmikrofonen
• Lokalisierung dominanter Schallquellen mithilfe einer Akustikkamera
• Messung des Körperschalls mit einachsigen und dreiachsigen Beschleunigungssensoren
• Zeitsynchrone Erfassung von Roboterbewegung, Luftschall und Körperschall
• Untersuchung unterschiedlicher Geschwindigkeiten, Beschleunigungen, Achsbewegungen und Lastzustände

Signalverarbeitung und Auswertung

• Analyse von Schalldruckpegeln, Zeitverläufen und Frequenzspektren
• Durchführung von Terz-, FFT- und gegebenenfalls Ordnungsanalysen
• Vergleich der Mikrofon-, Akustikkamera- und Beschleunigungsmessungen
• Berechnung ausgewählter psychoakustischer Größen wie Lautheit, Schärfe, Rauigkeit, Schwankungsstärke und Tonalität
• Identifikation und Bewertung der maßgeblichen Geräusch- und Schwingungsquellen
• Ableitung möglicher Ansätze zur akustischen Optimierung

Voraussetzungen

• Interesse an technischer Akustik, Schwingungen und Robotik
• Grundlagen in Signalverarbeitung und Messtechnik
• Bereitschaft zur praktischen Arbeit an Industrierobotern
• Kenntnisse in MATLAB oder Python sind von Vorteil
• Sorgfältige, systematische und eigenständige Arbeitsweise

Interessiert?

Sie haben Interesse, die akustischen Bedingungen in Unterrichtsräumen praktisch zu untersuchen und objektive Messungen mit den Erfahrungen von Lehrenden zu verbinden? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zu Ihrer Motivation.

Worum geht es?

Roboter können ihre Zustände, Absichten und Handlungsaufforderungen nicht nur durch Anzeigen oder Sprache, sondern auch durch kurze nonverbale Signaltöne vermitteln. Gut gestaltete Sounds lassen sich schnell erfassen, funktionieren unabhängig von der Blickrichtung und können die Sicherheit, Verständlichkeit und Akzeptanz der Mensch-Roboter-Interaktion unterstützen. Ungeeignete oder mehrdeutige Signale können dagegen irritieren, unnötig alarmieren oder im Betriebsgeräusch einer Umgebung untergehen.

Ziel dieser Bachelorarbeit ist die Entwicklung und systematische Evaluation eines Soundkatalogs für typische Situationen der Mensch-Roboter-Interaktion. Mögliche Szenarien umfassen beispielsweise Betriebsbereitschaft, Bewegungsbeginn, Bestätigung einer Eingabe, Ankündigung einer Übergabe, Aufforderung zum Freigeben eines Fahrwegs, Warnung vor einer Gefahr, Abbruch einer Handlung oder das Auftreten einer Störung.

Auf Grundlage einer Literatur- und Anforderungsanalyse werden unterschiedliche Soundkonzepte gestaltet und technisch umgesetzt. Dabei können abstrakte Signaltöne, klangliche Metaphern und sogenannte Auditory Icons miteinander verglichen werden. Anschließend werden die entwickelten Sounds in einer Probandenstudie hinsichtlich ihrer Verständlichkeit, Angemessenheit und emotionalen Wirkung bewertet.

Für die Versuchsplanung und Auswertung kann das auf der DAGA vorgestellte Framework zur Bewertung affektiver Klänge angewendet werden. Vorgesehen ist insbesondere eine Bewertung in den Dimensionen Valenz und Arousal. Ergänzend können wahrgenommene Dringlichkeit, Eindeutigkeit, Angemessenheit, Vertrauen und subjektive Gefälligkeit erhoben sowie psychoakustische Kennwerte der Signale bestimmt werden. Geeignete und vollständig dokumentierte Klänge können anschließend in die UX Sound and Auditory Stimuli Database (UXSAS) aufgenommen werden.

Aufgaben/Arbeitspakete

Anforderungsanalyse

• Literaturrecherche zur nonverbalen akustischen Kommunikation in der Mensch-Roboter-Interaktion
• Auswahl und Beschreibung typischer Interaktionsszenarien
• Ableitung funktionaler und gestalterischer Anforderungen an die Signaltöne
• Untersuchung bereits eingesetzter Roboter-, Maschinen- und UX-Sounds

Sounddesign

• Entwicklung eines konsistenten gestalterischen Konzepts
• Produktion mehrerer Soundvarianten für ausgewählte Szenarien
• Variation geeigneter Klangparameter wie Tonhöhe, Klangfarbe, Rhythmus, Dauer und Dynamik
• Technische Aufbereitung, Pegelabgleich und Dokumentation der Signale
• Optional: Implementierung der Sounds auf einer Roboterplattform des TTZ

Probandenstudie und Auswertung

• Planung und Durchführung eines Bewertungsversuchs
• Anwendung des DAGA-Frameworks zur Bewertung affektiver Klänge
• Erhebung von Valenz und Arousal sowie gegebenenfalls Dringlichkeit, Verständlichkeit und Angemessenheit
• Statistische Auswertung und Vergleich der Soundvarianten
• Berechnung psychoakustischer Größen wie Lautheit, Schärfe, Rauigkeit und Tonalität
• Ableitung von Gestaltungsempfehlungen für akustische Robotersignale

Soundkatalog und Veröffentlichung

• Auswahl der am besten bewerteten Signale
• Zusammenstellung eines strukturierten Soundkatalogs für typische Interaktionssituationen
• Dokumentation der Gestaltung, technischen Eigenschaften und Versuchsergebnisse
• Optional: Veröffentlichung geeigneter Klänge in der UXSAS Database

Voraussetzungen

• Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion, Sounddesign und Psychoakustik
• Kreativität und ein gutes auditives Vorstellungsvermögen
• Erste Erfahrungen mit Audioaufnahme oder digitaler Audiobearbeitung sind von Vorteil
• Interesse an der Planung und Durchführung von Probandenstudien
• Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse
• Strukturierte, sorgfältige und eigenständige Arbeitsweise

Interessiert?

Sie möchten Klänge entwickeln, mit denen Roboter ihre Zustände und Absichten verständlich vermitteln können, und deren Wirkung gemeinsam mit Probandinnen und Probanden untersuchen? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zu Ihrer Motivation.

Fachliche Grundlagen für dieses Thema liefern unter anderem die aktuelle Übersicht zur nonverbalen auditiven Kommunikation in der Mensch-Roboter-Interaktion sowie das an der Ohm entwickelte Framework zur Bewertung affektiver Klänge. Zudem stehen bei der virtuellen Hochschule Bayern Lerneinheiten zur Einarbeitung in die modulare Klangsynthese bereit.

Worum geht es?

Am TTZ Nürnberger Land steht ein UR12e-Roboterarm von Universal Robots zur Verfügung, der sich hervorragend für die Erforschung und Demonstration von Mensch-Roboter-Interaktion (MRI) eignet. Ziel dieser Projektarbeit ist es, mit diesem bestehenden Roboterarm eine spielbasierte Interaktion zu realisieren, bei der Mensch und Roboter gegeneinander Tic-Tac-Toe spielen.

Der Roboter soll dabei den Spielzustand über eine Kamera erfassen, den nächsten Zug berechnen und seine Spielsteine eigenständig und sicher auf dem Spielfeld platzieren. Im Vordergrund steht eine robuste und für Laien intuitive Interaktion: Besucherinnen und Besucher sollen ohne Vorkenntnisse gegen den Arm antreten können. Die fertige Demo wird anschließend genutzt, um das Thema Robotik bei Familienfesten, Tagen der offenen Tür oder bei Besuchergruppen anschaulich und greifbar zu präsentieren.

Auf der Softwareseite sind die Bildverarbeitung zur Erkennung des Spielfeldes und der Spielsteine, eine einfache Spiellogik (z. B. Minimax) sowie die Ansteuerung des UR12e über die vorhandenen Schnittstellen (z. B. ROS oder URScript) zu implementieren. Besonderes Augenmerk gilt der funktionalen Sicherheit im kollaborativen Betrieb, damit ein gefahrloses Spielen direkt neben dem Menschen möglich ist.

Läuft die Demo überzeugend, kann das System konzeptionell auf anspruchsvollere Spiele wie Schach erweitert werden — mit komplexerer Wahrnehmung, Greifaufgaben und Spiellogik. Die Arbeit eignet sich damit auch als Grundlage für aufbauende Folgeprojekte.

Aufgaben und Arbeitspakete

Wahrnehmung

• Kamerabasierte Erkennung des Spielfeldes und der gesetzten Spielsteine
• Kalibrierung zwischen Kamera- und Roboterkoordinatensystem (Hand-Auge-Kalibrierung)

Spiellogik

• Implementierung der Tic-Tac-Toe-Logik (z. B. Minimax) zur Zugberechnung
• Erkennung von Spielende, Sieg, Niederlage und Unentschieden

Roboteransteuerung

• Ansteuerung des UR12e über vorhandene Schnittstellen (ROS oder URScript)
• Greifen und sicheres Platzieren der Spielsteine
• Funktionale Sicherheit im kollaborativen Betrieb (Kraft-/Geschwindigkeitsbegrenzung)

Interaktion & Demo

• Intuitive, für Laien verständliche Spielführung und Nutzerführung
• Robustheitstests und Aufbereitung als vorführbare Demo
• Optionaler Ausblick: konzeptionelle Erweiterung auf Schach

Voraussetzungen

• Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
• Idealerweise erste Berührungspunkte zur Robotik
• Interesse an Bildverarbeitung, Spiellogik und Mensch-Roboter-Interaktion
• Freude an praktischer Arbeit mit realer Roboterhardware

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projekt- oder Bachelorarbeit zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zur Motivation. Auch Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Moderne Produktionsumgebungen setzen zunehmend auf heterogene Roboterflotten – mobile Transportplattformen (AMR), kollaborative Roboterarme und stationäre Bearbeitungsstationen –, die gemeinsam Fertigungs- und Logistikaufgaben bewältigen. Die Koordination dieser Systeme erfolgt heute überwiegend zentral über Leitrechner oder Manufacturing Execution Systems. Bei Störungen, Maschinenausfällen oder kurzfristigen Auftragswechseln ist eine zentrale Koordination jedoch anfällig: Fällt der zentrale Knoten aus, steht die gesamte Prozesskette still.

Das M-APR-Projekt untersucht, ob und unter welchen Bedingungen dezentrale, emergente Koordinationsstrategien – bei denen Agenten autonom auf Basis lokaler Information Rollen übernehmen und Aufgaben verteilen – einer zentralen Steuerung in Produktionsszenarien überlegen sind. Im Fokus steht der systematische Vergleich zentraler und dezentraler Ansätze unter kontrolliert variierten Störbedingungen (Kommunikationsausfälle, Maschinenausfälle, dynamische Auftragslage).

Das M-APR-Projekt (3 Semester, Start WiSe 2026/2027) vergleicht zentrale und dezentrale Koordinationsstrategien für heterogene Roboterflotten in simulierten und realen Produktionsszenarien. Der wissenschaftliche Beitrag liegt in der empirischen Charakterisierung des Übergangs zwischen beiden Koordinationsformen unter variierten Adversitätsbedingungen.

Aufgaben/Arbeitspakete

Semester 1 – Grundlagen und Simulation

• Literaturrecherche zu dezentraler Koordination und Multi-Agent Reinforcement Learning
• Aufbau der ROS-2-basierten Simulationsumgebung (mind. zwei Agententypen: mobil und stationär)
• Implementierung einer zentralen Baseline und eines einfachen dezentralen Verfahrens

Semester 2 – Vergleichsstudie und lernbasierte Koordination

• Implementierung lernbasierter dezentraler Koordination (MARL)
• Systematischer Vergleich unter variierten Störbedingungen (Kommunikationsausfall, Maschinenausfall, dynamische Auftragswechsel)
• Statistische Auswertung und Identifikation von Übergangspunkten

Semester 3 – Validierung und Publikation

• Transfer ausgewählter Szenarien auf reale Hardware am TTZ
• Auswertung der Sim-to-Real-Übertragbarkeit
• Anfertigung der Masterarbeit und Vorbereitung einer Konferenzpublikation (MAPR-Konferenz)

Voraussetzungen

• Bachelorabschluss in Elektro- und Informationstechnik, Informatik, Mechatronik, Robotik o. ä.
• Programmierung in C++ und/oder Python
• Grundkenntnisse in Machine Learning / Reinforcement Learning
• Erfahrung mit ROS 2 und Simulation (Gazebo o. ä.) von Vorteil
• Interesse an Multi-Agenten-Systemen und Produktionsrobotik

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen ihres Masterstudiengangs M-APR zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung. Nach Abstimmung kann das Thema auch als Projekt- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Am TTZ Nürnberger Land wird ein Reachy Mini von Pollen Robotics angeschafft — ein kompakter, quelloffener Desktop-Roboter, der speziell für die Erforschung von Mensch-Roboter-Interaktion (MRI) konzipiert ist. Mit sechs Freiheitsgraden im Kopf, einer Weitwinkelkamera, vier Mikrofonen, einem integrierten Lautsprecher und animierten Antennen bietet der Reachy Mini eine ausdrucksstarke Plattform für intuitive und ausdrucksstarke Interaktionskonzepte.

Ziel dieser Arbeit ist es, den Roboter am TTZ in Betrieb zu nehmen und eine oder mehrere HMI-Anwendungen zu entwickeln, die das Potenzial des Systems im Kontext angewandter Forschung und technologischer Demonstration erlebbar machen. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung natürlicher und ansprechender Interaktionsformen — etwa über Sprache, Blick, Gestik oder einfache emotionale Ausdrücke des Roboters.

Im Rahmen der Arbeit werden zunächst die verfügbaren Software-Schnittstellen analysiert und der Roboter vollständig eingerichtet. Anschließend wird ein konkretes Anwendungsszenario ausgewählt, prototypisch umgesetzt und systematisch evaluiert. Mögliche Szenarien umfassen beispielsweise ein Informations- und Begrüßungssystem für Besucherinnen und Besucher des TTZ, ein interaktives Demonstrationssystem für Technologiepräsentationen oder ein Forschungssetup zur Untersuchung von Interaktionsverhalten.

Die offene Softwarearchitektur des Reachy Mini — basierend auf Python, einem webbasierten Dashboard sowie Integration mit Hugging Face Spaces und modernen KI-Modellen — ermöglicht eine breite Palette an Umsetzungsmöglichkeiten und eignet sich hervorragend für experimentelle und kreative Ansätze in der MRI-Forschung. Der Reachy Mini ist eine der zugänglichsten Open-Source-Plattformen für die Erforschung von Mensch-Roboter-Interaktion. Seine kompakte Bauform, die ausdrucksstarke Kopfbewegung und die multimodale Ausstattung (Kamera, Mikrofone, Lautsprecher, Antennen) machen ihn ideal für Studien und Demonstrationen, bei denen intuitive Kommunikation zwischen Mensch und Maschine im Vordergrund steht.

Am TTZ Nürnberger Land soll er als lebendige Forschungs- und Demonstrationsplattform eingesetzt werden — für Technologiepräsentationen, Besucherinteraktion und experimentelle MRI-Forschung.

Aufgaben/Arbeitspakete

Inbetriebnahme

• Aufbau und Einrichtung der Hardware (Reachy Mini Wireless)
• Installation und Konfiguration der Software-Umgebung (Python, Web-Dashboard)
• Erkundung der verfügbaren APIs, Hugging Face Spaces und Entwicklungsschnittstellen

Anwendungsentwicklung

• Auswahl und Ausarbeitung eines konkreten HMI-Anwendungsszenarios
• Implementierung der Interaktionslogik (Sprache, Gestik, Mimik, Kamera-Feedback)
• Integration von KI-Komponenten (z. B. Spracherkennung, Gesichtserkennung)

Evaluation & Dokumentation

• Nutzerstudie oder strukturierte Evaluation der entwickelten Anwendung
• Dokumentation des Systems als Grundlage für Folgeprojekte am TTZ

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Python
• Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion, KI oder Servicerobotik
• Kreativität bei der Konzeption von Interaktionsszenarien
• Idealerweise erste Erfahrungen mit eingebetteten Systemen, Raspberry Pi oder ROS

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit zu bearbeiten? Dann melden Sie sich mit einer kurzen Mail bei der unten gelisteten Projektbetreuung – gerne mit Studiengang, Semester und einem kurzen Satz zur Motivation. Auch Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Arbeitsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Flexible Materialien wie Folien, Textilien, Kunststoffe, Kabel oder biegeschlaffe Bauteile gewinnen in zahlreichen Industriezweigen zunehmend an Bedeutung – in der Automobil- und Elektronikfertigung, der Verpackungsindustrie sowie in medizinisch-technischen Anwendungen. Mit steigender Automatisierung rückt die zuverlässige und präzise Handhabung dieser Materialien in den Fokus, da herkömmliche Robotersysteme primär für starre Werkstücke ausgelegt sind.

Der Schwerpunkt der Arbeit wird nach Rücksprache und gemäß den persönlichen Interessen festgelegt. Mögliche Richtungen sind:

Hardware: Entwicklung spezialisierter Greiftechnologien, die sich flexibel an die Nachgiebigkeit des Materials anpassen und eine reproduzierbare Manipulation ermöglichen.

Software / KI: Methoden zur Handhabung des nicht-linearen, stark deformierbaren und schwer vorhersagbaren Verhaltens flexibler Materialien – etwa durch fortgeschrittene Simulation, modellbasierte Regelung oder KI-gestützte Ansätze (Deep Reinforcement Learning, Vision-Language-Action Models).

Das 3-semestrige M-APR-Projekt (Start WiSe 2026/2027) befasst sich mit der Handhabung flexibler Materialien durch Roboterarme. Der genaue Schwerpunkt wird gemeinsam festgelegt und kann sich sowohl auf Hardware-Aspekte (Greiftechnologien) als auch auf Software-/KI-Aspekte (Simulation, lernbasierte Regelung) konzentrieren. Am Ende steht die Umsetzung in einer realen Roboterzelle am TTZ Nürnberger Land.

Mögliche Aufgaben/Arbeitspakete

Hardware-orientiert

• Analyse von Greifprinzipien für flexible Materialien (Vakuum, adhäsiv, formadaptiv)
• Entwicklung und Fertigung eines spezialisierten Greifers
• Experimentelle Evaluation der Reproduzierbarkeit

Software / KI-orientiert

• Aufbau einer Simulationsumgebung für deformierbare Objekte
• Modellbasierte Regelung oder Deep Reinforcement Learning (DRL)
• Vision-Language-Action (VLA) Modelle für flexible Manipulation
• Sim-to-Real-Transfer und Evaluation in der Roboterzelle

Voraussetzungen

• Bachelorabschluss in Elektro- und Informationstechnik, Informatik, Mechatronik, Robotik o. ä.
• Programmierung in C++ und/oder Python
• Grundkenntnisse in Machine Learning
• Grundkenntnisse in Robotik
• Interesse an der Handhabung flexibler Materialien
• Eigenständiges und zielgerichtetes Arbeiten
• Bereitschaft, sich in neue Thematiken einzuarbeiten

Interessiert?

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Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Forschungsgruppe Mobile Robotik.

Worum geht es?

Im Rahmen der Fallstudie sollen primär kleinere und mittlere Unternehmen im Nürnberger Land hinsichtlich der Anwendung neuer Technologien wie Künstlicher Intelligenz, der Verwendung von mobilen und stationären Robotersystemen sowie der Möglichkeit der Automatisierung von Tätigkeiten und Prozessen befragt werden.

Dazu gehört die Ermittlung der bereits genutzten Technologien, der Bereitschaft, neue Technologien in den Bereichen Produktion, Qualitätsmanagement und technische Kommunikation einzusetzen, sowie der dabei auftretenden Herausforderungen und Hürden. Es sollen Umfragen methodisch vorbereitet, Unternehmen gefunden und Entscheidungsträger mit Nähe zu den Engpässen in Interviews befragt und ausgewertet werden.

Das Ergebnis ist eine zusammenfassende Darstellung der gewonnenen Erkenntnisse und eine kurze Einordnung hinsichtlich möglicherweise relevanter Technologien für diesen Bereich. Als Basis dient das gewachsene Netzwerk des TTZ zu Unternehmen in der Region.

Aufgaben/Arbeitspakete

• Methodische Vorbereitung und Durchführung von Unternehmensumfragen
• Identifikation geeigneter Unternehmen im Nürnberger Land
• Durchführung von Interviews mit Entscheidungsträgern
• Auswertung und zusammenfassende Darstellung der Ergebnisse
• Einordnung relevanter Technologien (KI, Robotik, Automatisierung) für den Bereich

Voraussetzungen

• Interesse für Fallstudien
• Breit gefächerter technischer Hintergrund
• Kontaktfreude
• Organisationsfähigkeit
• Eigenständiges und zielgerichtetes Arbeiten

Interessiert?

Sie haben Interesse, dieses Thema im Rahmen einer Projektarbeit zu bearbeiten? Für die Bewerbung werden Lebenslauf und ein Auszug der Noten benötigt – senden Sie diese bitte per Mail an die unten genannte Betreuung. Rückfragen zum Thema sind jederzeit willkommen.

Weiterführende Informationen zu diesem und anderen Themen im Bereich Robotik finden Sie auf der Seite der Arbeitsgruppe Mobile Robotik.