StudiumStudien- und Abschlussarbeiten
Aktuell ausgeschriebene studentische Arbeiten

NACHBILDUNG DES ABROLLVERHALTENS BEIM GEHEN VON PATIENTEN MIT VORFUßAMPUTATION MIT EINEM 6-ACHS-INDUSTRIEROBOTER

 

Bereich Betreuer Art 
Robotik (extern, LBB)Moritz Schappler

Masterarbeit

Beschreibung der Arbeit, siehe PDF-Aushang.

 

 

DATENBASIERTE SCHÄTZUNG DES MAXIMALEN REIBWERTS MITTELS AUTOENCODER NETZEN

Bereich Betreuer Art 
Identifikation & RegelungNicolas LampeStudien- oder Masterarbeit

Beschreibung

Für die Verbesserung von Fahrerassistenzsystemen bietet die  frühzeitige Kenntnis des maximalen Reibwerts des Reifen-Fahrbahn-Kontakts ein erhebliches Potential. Im Rahmen des Projekts werden  datenbasierte Verfahren für die Reibwertschätzung untersucht. Bisherige Ansätze haben gezeigt, dass sich rekurrente neuronale Netze für die Schätzung des maximalen Reibwerts eignen. Ein Nachteil der bisherigen Ansätze ist die fehlende Interpretierbarkeit. Folglich ist nicht garantiert, ob das neuronale Netz die Dynamik des Fahrzeugs abbildet. Dementsprechend sollen im Rahmen dieser Arbeit Autoencoder Netze trainiert und getestet werden. Datenbasis für die Durchführung der Arbeit sind simulativ und experimentell durchgeführte Versuchsfahrten mit einem Dacia Duster.

Aufgaben

  • Literaturrecherche zu datenbasierten Verfahren für die Reibwertschätzung
  • Trainieren und Testen von Autoencoder Netzen zur Schätzung des maximalen Reibwerts
  • Test und Analyse des entwickelten Autoencoder Netzes im Vergleich zu den bestehenden Ansätzen

Voraussetzungen

  • Engagierte und selbstständige Arbeitsweise
  • Sehr gute Python Kenntnisse
  • Vorkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens (vorzugsweise mit künstlichen neuronalen Netzen)
  • Vorkenntnisse im Bereich der Fahrdynamik wünschenswert

Beginn: September/Oktober 2022

Laufzeit: 6 Monate

MODELLPRÄDIKTIVE REGELUNG (MPC) EINES SOFTEN, PNEUMATISCHEN SCHLANGENROBOTERS

Bereich Betreuer Art 
Robotik & autonome Systeme Tim-Lukas HabichMasterarbeit

Beschreibung

Im Haley Projekt wird derzeit ein neuartiger Schlangenroboter für die Endoskopie erforscht. Dieser besteht aus einer Vielzahl von soften, fluidisch aktuierten Rotationsaktoren. Die Masterarbeit thematisiert die modellprädiktive Regelung (MPC) des Einzelaktors und darauf aufbauend des gesamten Roboters bestehend aus einer Vielzahl von Aktoren. Die dafür erforderliche Modellierung und Identifikation des pneumatischen Mehrkörpersystems ist Teil der Arbeit. 

Aufgaben

  • Literaturrecherche zur modellprädiktiven Regelung softer Roboter
  • Modellierung und Identifikation der Aktordynamik
  • Modellprädiktive Regelung des Einzelaktors
  • Erweiterung der Modelle und modellprädiktive Regelung des pneumatischen Schlangenroboters

Voraussetzungen

  • Selbstständiges und engagiertes Arbeiten
  • Sehr gute Matlab/Simulink Kenntnisse
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in der Regelungstechnik (idealerweise im Bereich Model Predictive Control)
  • Erste Prüfstandserfahrung (Auslesen von Sensoren, Ansteuern von Aktoren)

Beginn: August/September 2022

Laufzeit: 6 Monate

BESTIMMUNG FAHRDYNAMISCHER ZUSTÄNDE AUS ROUTEN-DATEN ZUR PRÄDIKTIVEN VERSCHLEIßABSCHÄTZUNG IM LKW

Bereich Betreuer Art 
Identifikation & RegelungSimon Ehlers & Zygimantas ZiaukasStudien- und Masterarbeit

Beschreibung

Durch diverse Vorarbeiten am imes bestehen validierte Modelle unterschiedlicher Detailgrade sowie Zustands-beobachter, die eine echtzeitfähige Simulation und Schätzung fahrdynamischer Zustände im LKW ermöglichen. In einem nächsten Schritt sollen Ansätze erforscht werden, um gezielt fahrdynamische Systemzustände (z.B. Reifenkräfte, Knickwinkel, Gierraten etc.) bereits vor Fahrtantritt auf Basis der geplanten Route vorherzusagen. Damit kann perspektivisch der Verschleißzustand ausgewählter Fahrwerkskomponenten prädiziert und somit entsprechende Maßnahmen zur Verhinderung von sicherheitskritischen Situationen oder Ausfällen abgeleitet werden. Ansätze dieser Art sind u.a. als Condition Monitoring & Predictive Maintenance bekannt.  

Aufgaben

  • Literaturrecherche zum Stand der Forschung und Einordnung des eigenen Vorhabens darin

  • Auswahl eines geeigneten Navigationsdienstes und automatisierte Extraktion relevanter Routeninformationen (z.B. GPS-Positionen, Tempolimits etc.)
  • Erarbeitung & Umsetzung einer Methode zur Überführung der Routendaten in ausgewählte fahrdynamische Zustände
  • Validierung der Methode anhand vorhandener Messdaten aus dem öffentlichen Straßenverkehr

Voraussetzungen

  • Engagierte und selbständige Arbeitsweise
  • Sehr gute Matlab-Kenntnisse
  • Kenntnisse im Bereich der Fahrdynamik von Vorteil
  • Vorkenntnisse mit modellbasierten und datenbasierten Methoden

 Beginn: Ab sofort (Juni 2022)

Laufzeit: 6 Monate

Praediktion_Zustaende_LKW.pdf
PDF, 280 KB

ENTWURF UND IMPLEMENTIERUNG EINES REGELALGORITHMUS FÜR DEN LKW-TRAILER

Bereich Betreuer Art 
Identifikation & RegelungSimon EhlersStudien- und Masterarbeit

Beschreibung

Heutzutage sind Kraftfahrzeuge komplexe mechatronische Systeme, bei denen die Identifikation und Regelung von sicherheitsrelevanten fahrdynamischen Zuständen von großer Wichtigkeit ist. In Kooperation mit unserem Projektpartner BPW Bergische Achsen KG wird eine Arbeit zum Entwurf, Implementierung und Test eines Regelalgorithmus am LKW-Trailer ausgeschrieben.  Im Rahmen der studentischen Arbeit soll die Architektur des Regelalgorithmus auf Basis einer Literaturrecherche entworfen und auf anhand von bereits vorhandenen Messdaten in MATLAB/Simulink implementiert und getestet werden.
Die Arbeit kann sowohl am imes in enger Kooperation mit BPW als auch direkt bei BPW (als externe Arbeit in der Industrie) durchgeführt werden.

Aufgaben

 

  • Literaturrecherche zu bereits vorhandenen Regelsystemen (Stand der Technik)
  • Entwurf und Implementierung des Regelalgorithmus in MATLAB/Simulink
  • Validierung des Regelalgorithmus mit bereits vorhandenen Messdaten
  • Dokumentation der Arbeit

 

 

Voraussetzungen

  • Engagierte und selbständige Arbeitsweise
  • Vorkenntnisse in MATLAB/Simulink wünschenswert
  • Interesse im Bereich der Fahrzeugtechnik

 Beginn: Ab sofort

Aushang_BPW_Relegung2.pdf
PDF, 250 KB

ONLINE OPTIMIERUNG DER FAHRZEUGLÄNGSGESCHWINDIGKEIT AUF WEITEM STRECKENHORIZONT

Bereich Betreuer Art 
Identifikation & RegelungDaniel FinkStudien- oder Masterarbeit

Beschreibung

Um bei der assistierten Fahrzeuglängsführung eine vorausschauende Fahrweise zu gewährleisten und dabei gleichzeitig den individuellen Fahrerwunsch im Zielkonflikt eines geringen Energiebedarfs und einer kurzen Fahrtdauer zu berücksichtigen, bietet es sich an Streckeninformationen des bevorstehenden Routenabschnittes (Longrange) sowie Fahrzeugführungspräferenzen des Fahrers zu berücksichtigen. Im Rahmen dieser Arbeit soll ein, auf dynamischer Programmierung (DP) basierendes, Verfahren zur Planung und Optimierung der Fahrzeuggeschwindigkeitstrajektorie echtzeitfähig umgesetzt und an einem Versuchsfahrzeug implementiert werden. 

Aufgaben

  • Literaturrecherche

  • Umsetzung einer adaptiven Suchraumdiskretisierung in einem
    DP-basiertem Optimierungsverfahren zur Recheneffizienzsteigerung    
  • Analyse und Ermittlung geeigneter Optimierungshyperparameter
  • Einarbeitung in die ETAS-Software INCA und INTECRIO
  • Prototypische Implementierung sowie Test einer Online-Longrangeoptimierung am Fahrzeug
  • Evaluation von Rechenzeit und Echtzeitfähigkeit unter Berücksichtigung von Gütekriterien (wie z.B. mögliche Länge des Streckenhorizontes und Optimierungsergebnis)

Voraussetzungen

  • Führerschein (Klasse B)
  • Sehr gute MATLAB-Kenntnisse
  • INCA / INTECRIO–Kenntnisse wünschenswert   
  • Vorkenntnisse im Bereich der Fahrzeugmechatronik 
  • Selbstständige und verantwortungsvolle Arbeitsweise

 

Beginn: Ab sofort (März 2021)