Abschlussarbeiten

Vorbemerkungen

Sie haben an unserem Lehrstuhl die Möglichkeit, Ihre Abschlussarbeit (Bachelor, Master, Lehramt) im Bereich der Robotik, Computersehen oder einen anderen verwandten Bereich anzufertigen.

Dazu können Sie gerne eines der unten aufgeführten Themen wählen oder auch einen eigenen Themenvorschlag den wissenschaftlichen Mitarbeitern am Lehrstuhl vorschlagen. Falls Sie kein passendes Thema finden, besteht auch die Möglichkeit einen wissenschaftlichen Mitarbeiter zu kontaktieren, um zu besprechen, ob in seinem Forschungsprojekt ein passendes Thema und eine Betreuung verfügbar sind.

Die im Folgenden aufgeführten Themen oder Themengebiete sind nicht unbedingt die endgültigen Aufgabenformulierungen, sondern beschreiben lediglich das Themengebiet:

Intentionserkennung in der Mensch-Roboter-Kooperation

Motivation:
Im Rahmen flexibler Fertigungsprozesse sollen Menschen und Roboter zunehmend gemeinsam an einer Aufgabe arbeiten. Zu den Herausforderungen zählt dabei, sich dynamisch zu koordinieren, wer welchen Schritt unternimmt.
Ansprechpartner:
Nico (Nico.Hoellerich@uni-bayreuth.de)
Mögliche Themenfelder:

• Erkennen von Intentionen
• Visualisierung von Intentionen (auch mit Augmented Reality)
• Roboterbewegungen komfortabel gestalten

Natürlich-sprachliche Roboterprogrammierung

Motivation:
Um die Roboterprogrammierung der Allgemeinheit zugänglich zu machen, soll die Schnittstelle der natürlichen Sprache genutzt werden. Hierdurch sollen die Robotersysteme der Zukunft genau wie menschliche Mitarbeitende in die nächsten Arbeitsschritte eingewiesen werden können. In diesem Kontext sind fortlaufend studentische Arbeiten aus verschiedenen Themenfeldern zu vergeben (siehe unten).

• Themen für Bachelorarbeiten: PDF
• Topics for Master Theses: PDF

Ansprechpartner:
Sascha Sucker (sascha.sucker@uni-bayreuth.de)

Intuitive Roboterprogrammierung hybrider kraft- und positionsgeregelter Bewegungen

Motivation:
Um eine immer flexiblere Roboternutzung zu ermöglichen, ist es nötig, dass auch Nicht-Experten komplexe Aufgaben, welche hybride kraft- und positionsgeregelte Bewegungen (beispielsweise zur Oberflächenbearbeitung) benötigen, am Roboter programmieren können. Basierend auf einer erweiterten Playback-Programmierung und einer intuitiven Nutzeroberfläche soll deshalb ein Konzept für eine einfache und schnelle Programmierung geschaffen werden.

• Themenfelder: PDF

Ansprechpartner:
Johannes Hartwig (johannes.hartwig@uni-bayreuth.de)

Intuitive Roboterprogrammierung für Faserspritzprozesse

Motivation:
Mit Hilfe eines Faserspritzprozesses können schadenstolerante Bauteile hergestellt werden, die beispielsweise für die Luft- und Raumfahrt relevant sind. Da das Material für diese Bauteile sehr teuer ist, sollte die Herstellung präzise über eine roboterbasierte Automatisierung erfolgen. Um Flexiblität zu gewährleisten, soll ein Konzept zur einfachen und schnellen Programmierung entwickelt werden.

• Themenfelder: PDF

Ansprechpartner:
Fabian Vießmann (fabian.viessmann@uni-bayreuth.de)

Intuitive Roboterprogrammierung durch visuelle Gesten

Motivation:
Um die Roboterprogrammierung für kleinere und mittelständische Unternehmen kostengünstig zugänglich zu machen, sollte die Programmierung von Robotern vereinfacht werden. Gesten haben sich in industriellen Anwendungsgebieten als eine effektive Schnittstelle bewährt. Im Rahmen dieses Projekts werden kontinuierlich Abschluss- und Projektarbeiten angeboten.

• Themenfelder: PDF

Ansprechpartner:
Fabian Mikula (fabian.mikula@uni-bayreuth.de)

Analytische und simulative Untersuchung von Bewegungsmöglichkeiten des Menschen in Kooperation mit der FIMB

Motivation:
Bei der Beurteilung von Unfallverletzungen, insbesondere bei der Bewertung von Funktionsstörungen, ging
man bisher davon aus, dass eine Versteifung des Mittelgelenks der Extremität (Knie- bzw. Ellenbogengelenk)
funktionell einschneidendere Folgen hat als die Versteifung des stammnahen Gelenks (Hüft- oder
Schultergelenk). Diese These scheint falsch zu sein und soll im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit widerlegt werden

• Themenbeschreibung: PDF

Ansprechpartner:
Fabian Mikula (fabian.mikula@uni-bayreuth.de)