Diese Masterarbeit untersucht die Integration von physikalischen Gesetzen und Beschränkungen in graphenbasierte geometrische Rekonstruktionsprozesse. Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Optimierungsrahmen, die nicht nur geometrische Strukturen rekonstruieren, die als Graphen dargestellt werden, sondern auch sicherstellen, dass die resultierenden Strukturen grundlegende physikalische Prinzipien einhalten. Ziel ist es, eine stabilere und zuverlässigere Optimierung zu erreichen. Durch die Einbeziehung von physikalischen Einschränkungen wie strukturelle Stabilität und physikalische Machbarkeit führt der Rekonstruktionsprozess zu Ergebnissen, die sowohl geometrisch genau als auch physikalisch plausibel sind.
Du entwickelst einen mathematischen Rahmen für die physikbeschränkte Graphenoptimierung, der relevante physikalische Eigenschaften in den Rekonstruktionsprozess einbezieht. Der Rahmen wird anhand einer FEM-Fallstudie evaluiert.
- Kenntnisse der mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens.
- Beherrschung von mindestens einem Graphenverarbeitungssystem (PyG, DGL, GraphScope).
- Erfahrung mit neuronalen Netzwerkarchitekturen.
- Gutes Englisch -> Die Arbeit sollte auf Englisch geschrieben werden.
- Programmierkenntnisse in Python, C++ oder Zig.
Sebastian Baum
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Der Trend zum autonomen Betrieb industrieller Anlagen erfordert neue Ansätze für Inspektions- und Wartungsprozesse. Während der Betrieb vieler Systeme bereits weitgehend automatisiert erfolgt, werden Wartungs- und Inspektionsaufgaben meist noch manuell durch Fachpersonal ausgeführt und tragen erheblich zu den Lebenszykluskosten bei. Neben hohen Personalkosten entstehen Sicherheitsrisiken sowie potenzielle Fehlerquellen durch menschliches Eingreifen, insbesondere in schwer zugänglichen oder gefährlichen Umgebungen.
Ein besonders relevantes Anwendungsfeld ist der autonome Betrieb von Offshore-Plattformen, etwa zur Erzeugung von Power-to-X-Produkten aus Windenergie wie beispielsweise im H2Mare-Projekt. Große Distanzen, raue Umweltbedingungen und begrenzte Transportmöglichkeiten erschweren dort den Personaleinsatz erheblich. Hier können Laufroboter, wie Humanoide, oder Roboterhunde einen entscheidenden Beitrag leisten. Durch ihre Beweglichkeit und Anpassungsfähigkeit können sie sich in komplexen, für Menschen konzipierten Umgebungen fortbewegen, Ventile bedienen, Sensoren prüfen oder Leckagen detektieren. So lassen sich Wartungspersonal entlasten, Gefährdungen reduzieren und Stillstandszeiten durch schnellere Reaktionen auf Störungen minimieren.
Ziel der Arbeit ist die Untersuchung und konzeptionelle Entwicklung von Anwendungsszenarien für Laufroboter im industriellen Umfeld, insbesondere im Bereich von Inspektions- und Wartungstätigkeiten.
Im Rahmen einer Literaturrecherche sollen zunächst die technischen Grundlagen von Laufrobotern in der Industrie aufgearbeitet werde. Dabei soll eine Identifikation der sensorischen, motorischen und kognitiven Fähigkeiten dieser Systeme sowie eine Erfassung des aktuellen Stands der Technik erfolgen. Anschließend sollen verschiedene Robotertypen und deren industrielle Einsatzmöglichkeiten klassifiziert.
Parallel dazu soll eine Analyse der Tätigkeitsprofile und Anforderungen von Inspektions- und Wartungsaufgaben für menschliches Personal durchgeführt werden. Diese Analyse dient als Grundlage für eine Gegenüberstellung der Fähigkeiten von Laufrobotern mit den Anforderungen realer Inspektions- und Wartungsaufgaben, um die Machbarkeit und Eignung für potenzielle Einsatzszenarien zu bewerten. Die Bewertung und Analyse von Tätigkeitsprofilen soll anhand Wissenschaftlicher Methoden wie bspw. Hierarchical Task Analysis erfolgen. Für die Identifikation von Tätigkeitsprofilen und Anforderungen sollen die Arbeiten der Bundesagentur für Arbeit und die ESCO-Klassifikation als Ausgangspunkt verwendet werden.
Darauf aufbauend sollen umsetzbare Anwendungsszenarien identifiziert und ein Konzept für die technische Umsetzung entwickelt werden. Dabei soll die Umsetzung der Anwendungsfälle mithilfe des Unitree Go1 Roboterhunds und dem Unitree G1 Humanoiden untersucht werden. Ebenso soll der notwendige Softwarestack für die Realisierung der Anwendung konzipiert werden.
In Rahmen der Realisierung soll eine 3D Simulationsumgebung aufgebaut werden. Dafür sollen in einem 3D Modellierungsprogramm (bspw. Blender, FreeCAD) Assets erstellt werden um eine simulative Untersuchung der konzipierten Anwendungsszenarien zu ermöglichen. Die 3D Modelle sollen in gängige Roboter Simulationsumgebungen wie Gazebo, Isaac Sim oder MuJoCo einbindbar sein. Optional soll die Einbindung der 3D Modelle und eines fertigen Modells des Unitree Go1 und G1 Roboters in eine der Simulationsumgebungen erfolgen.
- gut Englisch Kenntnisse (für die Literaturrecherche muss viel englische Literatur gelesen werden)
- Erfahrung im Bereich Robotik (ROS) sowie 3D-Modellierungsprogrammen (bspw. Blender) von Vorteil.
- Hohes Maß an Selbstständigkeit, Eigeninitiative und Motivation
Peter Frank
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