Kalksandstein ist ein Mauerwerkstein, der aus den natürlichen Rohstoffen Kalk, Sand und Wasser besteht.

Die Herstellung erfolgt in mehreren Prozessschritten: Die Rohstoffe werden dosiert, gemischt und verdichtet, zu Rohlingen geformt und anschließend hydrothermal im Autoklaven unter gesättigtem Wasserdampf bei etwa 200 °C und ca. 16 bar gehärtet. Die resultierenden Steineigenschaften (u. a. Druckfestigkeit, Rohdichte) hängen sowohl von der Rohstoffqualität als auch von den Prozessparametern (Mischungsverhältnis, Pressdruck, Feuchtegehalt, Härtungsregime) ab. Diese Parameter bestimmen zugleich den CO₂-Fußabdruck der Produktion. Insbesondere die Autoklavierung stellt den größten Emissionshebel im KS-Werk dar. Beispielweise senkt eine Reduktion der Härtungsintensität (Temperatur, Druck, Dauer) den Energieeinsatz und damit die CO₂-Emissionen, kann jedoch die Materialeigenschaften beeinflussen. Vor diesem Hintergrund soll die vorliegende Arbeit die Wechselwirkungen zwischen Prozessführung, Produkteigenschaften und Umweltwirkungen zeigen, dadurch können Optimierungsspielräume für eine emissionsärmere KS-Herstellung abgeleitet

Das Institut für Mechatronische Systeme erforscht den Einsatz von parallelen Robotern in einer Mensch-Roboter-Kollaboration.

Für unser Projekt suchen wir immer engagierte Studierende, die im Rahmen ihrer studentischen Arbeiten einen Beitrag zur Forschung leisten möchten.

Mögliche Themengebiete:

• Konstruktion & Hardware-Aufbau
• Regelung
• Maschinelles Lernen

Entwicklung eines mobilen Schweißroboters

Das Institut für Mechatronische Systeme erforscht die Automatisierung von mobilen Schweißrobotern.

Für unser Projekt suchen wir immer engagierte Studierende, die im Rahmen ihrer studentischen Arbeiten einen beitrag zur Forschung leisten möchten.

Innerhalb des Projektes sind Arbeiten in folgenden unterschiedlichen Themenbereichen möglich:

• Bahnplanung von Robotern mit redundantem Freiheitsgeraden
• Online Bahnkorrektur von 6-Achs Robotern
• Sensorfusion und SLAM
• Entwicklung und Programmierung eines Versuchsstandes mit Mecanum Rädern
• Maschinelles Lernen
• Entwicklung einer Simulationsumgebung für einen mobilen Roboter

Development of a Mobile Welding Robot

The Institute of Mechatronic Systems is researchingg the automation of mobile welding robots.

For our project, we are always looking for motivated students who want to contribute to our research through their student projects of theses.

Within the project, work is possible in the following areas:

• Trajectory planning for robots with redundant degrees of freedom
• Online trajectory correction for 6-axis robots
• Sensor fusion and SLAM
• Development and programming of a test bench with Mecanum wheels
• Machine learning
• Development of a simulation environment for a mobile robot

Das Institut für Mechatronische Systeme erforscht die Automatisierung von mobilen Schweißrobotern.
Für dieses und weitere Projekte entwickeln wir maßgeschneiderte Inertialsensorik. Ziel ist ein modulares System, das modernste Sensor-Chips mit einem robusten Bussystem für den industriellen Einsatz kombiniert.

Deine Aufgaben:
▪ Entwurf eines Sensor-PCBs in KiCad (Integration neuester ST-IMU-Generationen).
▪ Implementierung eines CAN-Bus Systems zur Vernetzung mehrerer Sensoren
(Daisy-Chain).
▪ Entwicklung des Treibercodes in STM32 CubeIDE (C/C++)
▪ Validierung der Performance im Vergleich zu bestehenden Lösungen.
 

Am Standort Duderstadt (nahe Göttingen) betreibt der Prothesenhersteller Ottobock SE & Co. KGaA zu Forschungs- und Entwicklungszwecken einen robotischen Gangsimulator. Dieser wird eingesetzt, um die funktionellen Eigenschaften von Fußprothesen mittels biomechanischer Simulationen zu erfassen und zu bewerten.

Eine neue Herausforderung für die Regelungstechnik des Prüfstands stellt die Testung mikroprozessorgesteuerter Fußprothesen dar. Diese reagieren mit einem eigenständigen Regelgesetz auf die äußeren kinematischen und kinetischen Bedingungen und passen ihre Wirkelemente (aktive Motoren oder passive Dämpfer) situativ an. Im Rahmen der Arbeit soll eine Methodik zur Testung derartiger Prothesenfüße auf dem Prüfstand gefunden werden.

Model-based state estimation is a key component of modern driver assistance systems, particularly in safety-critical driving scenarios such as emergency braking. During such maneuvers, strong nonlinear vehicle dynamics occur, which challenge the performance and robustness of classical estimation approaches. Particle filter–based methods offer a promising alternative due to their ability to handle nonlinearities and non-Gaussian uncertainties. However, their application to realistic braking scenarios with active control systems has not been sufficiently investigated so far.

This master’s thesis aims to develop and evaluate a particle filter for vehicle state and road friction estimation based on a nonlinear two-track vehicle model extended with simplified ABS logic. By incorporating realistic braking dynamics, unrealistic model states during hard braking maneuvers are to be avoided and the robustness of the estimation significantly improved. The evaluation is performed using real-world measurement data on different road surfaces.

Main tasks

• Literature research on particle filters, friction coefficient estimation, and nonlinear vehicle models

• Implementation of a nonlinear two-track vehicle model with simplified ABS control

• Design and implementation of a particle filter for vehicle state and friction estimation

• Evaluation and analysis of estimation performance using real-world data

Prerequisites

• Highly motivated and independent way of working with strong initiative

• Advanced knowledge in Python and MATLAB

• Basic knowledge of vehicle dynamics and simulation is recommended

In dieser Masterarbeit soll die Zustandsschätzung eines Fahrzeugs mithilfe von Transfer Learning auf Basis simulativ erzeugter Daten und realer Messwerte verbessert werden.

Im TACTiC-Projekt wird ein mechatronischer Applikator zur Injektion von Herzmuskelzellen in das schlagende Herz entwickelt. Dafür soll ein Positioniersystem entwickelt werden, das innerhalb eines begrenzten Bauraumes vorgegebene Punkte präzise anfahren kann.

Deine Arbeit wird sich mit der Umsetzung und der Hardware-nahen Umsetzung dieses Systems beschäftigen. Kernelemente sind dabei die Ansteuerung der Motorik (Schrittmotoren) sowie die Überprüfung der Genauigkeit mit geeigneter Sensorik. Weitere Details können wir gerne in einem gemeinsamen Termin besprechen.

In meinem Forschungsprojekt beschäftige ich mich mit der Reichweitensteigerung von Kontinuumsrobotern für die Triebwerksendoskopie. Das Ziel ist es, dass sich der Roboter im Triebwerk abstützen kann, um an der Spitze eine ausreichende Steifigkeit zu haben. In vorherigen Arbeiten wurde bereits die Bahnplanung zu einer versteiften Pose sowie die Schätzung der Pose und Kontakte entwickelt. Diese Vorarbeiten soll nun zur modellbasierten Online-Regelung der Pose kombiniert werden.

In meinem Forschungsprojekt beschäftige ich mich mit der Reichweitensteigerung von Kontinuumsrobotern für die Triebwerksendoskopie. Das Ziel ist es, dass sich der Roboter im Triebwerk abstützen kann, um an der Spitze eine ausreichende Steifigkeit zu haben. Um den Kontakt auszunutzen, müssen die Kontaktstellen bekannt sein. In dieser Arbeit sollen die Kontaktstellen mit Hilfe eines vorhandenen mechanischen Modells des Roboteres und einer zusätzlichen Kamera an der Spitze geschätzt werden.

The automated detection of bearing damage is a highly researched field. While classical approaches detect bearing damage by vibration measurements, these are not usable for applications e.g. in the automotive sector due to the large disturbing influences. An alternative is the detection of bearing damage based on currents of an electric motor or generator, which has been little investigated so far.

Main tasks

• Literature research on the state of the art for the detection of bearing damage by means of motor currents
• Conception and training of a ML-model for the detection of bearing damages
• Evaluation and comparison with state of the art methods

Prerequisites

• Basic programming knowledge 
• Basic Python and PyTorch knowledge
• Previous knowledge/experience in the area of Machine Learning desirable

This work is part of the RekuTrax project and is carried out in close cooperation with the industrial partners BPW and RefuDrive as well as KIT.

Currently, truck trailers are cooled by a diesel generator. In order to reduce CO2 emissions and transport costs, research is being conducted into hybrid systems that draw most of the required energy from a battery in combination with a generator. These systems need a control system that minimizes CO2 emissions while ensuring the supply security of the genset at all times. The goal of this work is to design such a control system.

Main tasks

• Literature research on the state of the art
• Implementation of an energy demand model of a refrigerated trailer in Matlab/Simulink
• Design of a control strategy for the refrigerated trailer

Prerequisites

• Basic programming knowledge 
• Previous knowledge/experience in Matlab/Simulink desirable

This work is part of the RekuTrax project and is carried out in close cooperation with the industrial partners BPW and RefuDrive as well as KIT.