Hochschule Ravensburg-Weingarten | Zurück zur Startseite


Bachelor-, Master- und Projektarbeiten

Weitere Themen gibt es im Robotik-Labor K002A bei Benjamin Staehle (staehle@hs-weingarten.de). Eine kurze Voranmeldung ist gern gesehen, aber nicht zwingend notwendig. Eigene Ideen sind ebenfalls sehr willkommen!

Recognnize Non-ergonomic Postures in Nursing care

In the Project ERTRAG, we aim at developing a system that helps the nursing staff to carry out the daily activities, such as tranferring a patient from bed to wheelchair, in an ergonomic way. The labeled RGB images and corresponding skeleton data of the caregiver is already availale. The labels are the different error categories that represent the problem in the posture of the caregiver at a particular time instance. An example image is as shown below, where the caregiver is transferring a patient to the wheelchair.

Umbetten

The task in this project/thesis is to analyze the dynamic time series for the specified error categories in order to  give correct feedback to the caregiver. The following has to be done:
1. Find an appropriate representation of labels for the time-series problem, since the labels are available for static images).
2. Apply dynamic time warping to the sequences because an activity can differ in length for each individual caregiver.
3. Different machine learning algorithms like recuurent neural networks have to be implemented and compared.
This project offers a hands-on experience in the field of machine learning.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 23.04.2019
Betreuer: Ankita Agrawal, agrawala@hs-weingarten.de

Grasping Unknown Objects

  • Find a simple Segmentation Algorithm for 3D Pointclouds 
  • Generate one or multiple Grasping Positions 
  • Execute pickup on real robot (assistence from robolab sta ff)
  • May be combined with Deeplearning semantic segmentation on 3D Pointclouds

Typ: Bachelor-Projektarbeit/Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 18.04.2019
Betreuer: Benjamin Staehle, staehle@hs-weingarten.de

Deeplearning Semantic Segmentation on 3D Pointclouds

Deeplearning Semantic Segmentation on 3D pointclouds - Use pre-trained Deeplearning Network to Segment a 2D Scene - Transform Segmentation into 3D Space - Evaluate Quality in Dfferent Scenarios

Typ: Bachelor-Projektarbeit/Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 18.04.2019
Betreuer: Benjamin Staehle, staehle@hs-weingarten.de

Natural language semantic analysis

Natural language semantic analysis
 - evaluate current frameworks for
 - natural speech analysis
 - implement basic prototype
 - perform experiments

Typ: Bachelor-Projektarbeit/Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 18.04.2019
Betreuer: Benjamin Staehle, staehle@hs-weingarten.de

Nachhaltigkeit von Servicerobotern

Serviceroboter werden als universelle Helfer im Haushalt unser Leben stark vereinfachen und bequemer machen. Bals werden viele Haushalte solch einen "Maschinensklaven" haben. In dieser Arbeit soll untersucht werden, welche Auswirkungen solche Roboter auf unser Leben und vor allem auf die Umwelt haben. Unter anderem soll untersucht werden welche Ressourcen für den Bau und den Betrieb der Roboter verbraucht werden und ob bzw. wie sich der Reboundeffekt auswirken wird.

Typ: Bachelorarbeit, ausgeschrieben seit: 04.04.2019
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Anomalienerkennung in Gangdaten (RABE)

Im Rahmen des Forschungsprojekts RABE wird ein intelligenter Rollator für die stationäre Pflege entwickelt. Dieser Rollator soll unter anderem Notsituationen erkennen und melden. Im Speziellen soll der Rollator auch Abweichungen/Anomalien im Gangmuster des Nutzers erkennen. Solche Abweichungen können jedoch sehr vielfältig sein und ihr Eintreten ist i. A. auch nicht erwünscht (z. B. Stürze), daher ist ein entsprechender Trainingsdatensatz mit anomalen Daten nicht verfügbar. Diese Art der Problemstellung erfordert Algorithmen, welche den Normalzustand eines Systems (aus einem Datensatz welcher fast ausschließlich Normaldaten enthält) lernen und so Abweichungen von diesem Normalzustand klassifizieren können. Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit sollen verschiedene Verfahren zur Anomalienerkennung (z. B. LOF, iForest, XGB) implementiert und verglichen werden.
Da die zugrundeliegenden Daten Zeitreihen sind, müssen außerdem geeignete Methoden zur Feature-Extraktion gewählt werden (z. B. symbolische/spektrale und/oder statistische Repräsentationen). Neben der Analyse gegebener Daten wird auch die Aufzeichnung neuer Zeitreihen erforderlich sein.

Typ: Bachelorarbeit, ausgeschrieben seit: 21.02.2019
Betreuer: Christopher Bonenberger, bonenbch@hs-weingarten.de

Improving Navigation on Kate

For mobile robots, being what they are, navigation is an important facet! The current state of the navigation framework on Kate, while being operational, is not very responsive and doesn’t execute its movements in a smooth manner. Therefore, this project shall aim to correct these shortcomings by tuning the framework to an optimal degree. 

Work Packages:

  1. Learn how the navigation framework works on Kate (especially tuning the navigation parameters).

  2. Map each stage of the navigation process (for eg. the planning of the trajectory, the velocity commands sent to the mobile base etc) w.r.t their computation times and figure out where optimisations can be made to make the planning process more responsive and the execution of the trajectory more smooth.

  3. Make a study of the move_base_flex package, which is considered to be an upgrade over move_base (the package currently used on Kate) and implement it on Kate if move_base_flex has significant advantages.

Required Skills:

  1. Familiarity with Linux and ROS.

  2. The source code for move_base and for that matter, most packages of ROS are written mostly in C++. At the very least, being able to read C++ code is helpful.

Typ: Bachelor-Projektarbeit/Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 05.12.2018
Betreuer: Benjamin Staehle, staehle@hs-weingarten.de

Lernen durch Demonstration für Serviceroboter

Die am IKI schon vor Jahren entwickelten Algorithmen zum Lernen durch Demonstration für Serviceroboter sollen im Betriebssystem ROS auf einem Roboter implementiert bzw. portiert werden. Wichtig ist hierbei, dass die Demonstration nun direkt mit der Hand des Trainers erfolgen soll. Hierbei sollen moderne Algorithmen für die Kinect zum Erkennen von Greifbewegungen oder ein Datenhandschuh verwendet werden.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 27.11.2018
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Entwicklung eines Kreuzvalidierungsverfahrens für One-Class Learning

Beim One-Class Learning sind in der Lernphase nur Daten einer Klasse verfügbar. Da für die Kreuzvalidierung zur Berechnung des Fehlers Daten beider bzw. aller Klassen benötigt werden, ist diese in der klassischen Form hier nicht anwendbar.

Hier soll ein neues Verfahren zur Kreuzvalidierung basierend auf Daten von nur einer Klasse von Normaldaten entwickelt und getestet werden. Auch soll dieses Verfahren verglichen werden mit der derzeit verwendeten (unfairen) Methode der Kreuzvalidierung mit Daten aller Klassen.

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 03.09.2018
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Postwachstumsökonomie

Unser auf ständigem Wachstum basierendes Wirtschaftssystem steht in direktem Widerspruch zur Tatsache, dass die Grenzen des Wachstums auf der Erde schon seit etwa 1980 überschritten sind. Das heißt, wir leben derzeit auf Kosten unserer Nachfahren.

Die hier ausgeschriebene Arbeit kann sich nach Abstimmung mit dem Betreuer auf eines oder mehrere der folgenden Themen konzentrieren:

* Stand der Forschung zum Thema Postwachstumsökonomie

* Ist Wohlstand ohne Wirtschaftswachstum möglich? Wenn ja, wie? Was müssten wir an unserem Wirtschaftssystem ändern?

* Recherche und evtl. auch Arbeit mit (existierenden) Simulationssystemen zur Simulation von Wirtschaftssystemen.

* Politische Umsetzung einer Postwachstumsökonomie: Ist es in einer Demokratie möglich, Mehrheiten und politische Akteure für eine Wirtschaft ohne Wachstum zu bekommen? Falls ja, wie und wie schnell? Falls nein, wie müssten wir das politische System verändern?

...

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 25.04.2017
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Nachhaltiges Energiemanagement an der Hochschule

An unserer Hochschule gibt es ein großes Potential zum Einsparen von Energie,
zum Einsatz erneuerbarer Energien und somit zur Verminderung von Treibhausgasen sowie
der Reduzierung von Kosten für das Land. In [BK08] wurde gezeigt, dass Hochschulen im täglichen Betrieb bis zu 70% der verbrauchten Energie einsparen können. Energiesparen bringt
neben dem ökologischen auch einen ökonomischen Gewinn. Die Energiekosten für Heizung
und Strom an der Hochschule Ravensburg-Weingarten (HRW) beliefen sich im Jahr 2013 auf
426.900 €. Bei einer (durch das beantragte Projekt mit Sicherheit mindestens erreichbaren)
Einsparung von nur 20% der Energiekosten würde dies eine Kostenersparnis von 85.380 € pro
Jahr für die HRW bedeuten.

Ziel der ausgeschriebenen Arbeit ist es, ein Energiemanagementkonzept für die HRW zu entwerfen und einfache, kurzfristig erreichbare Aufgaben umzusetzen.

Voraussetzung für diese Arbeit ist ein technisches Studium und möglichst auch solides Vorwissen im Bereich Energiemanagement.

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 25.04.2017
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Automatic Labeling of Images for Driver Assistance

Labeling vast amounts of video data is a costly and time consuming task. To train and validate
Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) a large number of scenarios have to be recorded
and labeled to provide a ground truth to train and validate algorithms. At ADASENS we want to
develop an automatic labeling tool based on modern scientific findings in the area of machine
learning. This tool aims to automatically create bounding boxes around interesting objects in
videos.

Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 24.11.2016
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Marvin Visual Feedback System

Unser Assistenzroboter Marvin hat momentan keine Möglichkeit optisch Rückmeldung zu geben.

Ähnlich wie in diesem Care O Bot Video 

Ideen:

  • Verschiedene Zustände von Marvin: Bereit, Höre zu, Führe Aufgabe aus, Fehler...
  • Anzeigen in welcher Richtung Marvin Hindernisse erkannt hat.
  • ein VU-Meter mit dem Umgebungsgeräusche optisch angezeigt werde können. Damit würde man besser sehen ob Marvin wirklich auf Sprachbefehle hört. 

Arbeitspakete:

  1. Recherche: Was für Systeme werden bei anderen Roboter eingesetzt?
  2. Entwurf eines z.B. WS2812 basiertes LED Systems (Jede LED kann komplett in RGB angesteuert werden)
  3. Hardware Implementierung
  4. Software Implementierung Lowlevel (Mikrocontroller)
  5. Software Implementierung Highlevel (ROS, Python oder C++)

 

Ein Projekt das zur Orientierung verwendet werden kann ist: http://wiki.ros.org/cob_light

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 25.10.2016
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Erkennung von Menschen (Gesicht und Körper) mittels Kinect und Laserscanner + Verfolgung

Auf Basis dieses ROS Projekts:

http://wiki.ros.org/cob_people_detection

Sollen Menschen erkannt werden um es Marvin zu ermöglich besser auf sie zu reagieren. Z.B. durch ausreichend Abstand halten, gezieltes ins Gesicht schauen oder durch Folgen.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 25.10.2016
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Lernfähiges Greifen von Objekten mit Deep-Learning

Das Greifen von beliebigen Objekten in komplexen Szenarien ist eine sehr schwierige Aufgabe. Die vorhandenen Algorithmen verwenden Eingabeattribute, die mit klassischer Bildverarbeitung berechnet werden. In letzter Zeit haben sich Deep-Learning-Algorithmen bei dieser Aufgabe als erfolgsversprechend gezeigt, weil diese aus aufgenommenen Beispiel-Greifszenarien die relevanten Parameter generalisieren. Ein solcher Algorithmus wird bescrieben in:

Paper: Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection (http://arxiv.org/pdf/1603.02199.pdf)

Die Trainingsdaten, die vom Algorithmus benötigt werden, wurden von den Autoren des Papers veröffentlicht und sind verfügbar.

In dieser Arbeit soll der Student erst die Methode aus dem Paper verwenden, den beschriebenen Erfolg reproduzieren und gegebenenfalls das Verfahren erweitern.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 12.10.2016
Betreuer: Dr. Wolfgang Ertel, ertel@hs-weingarten.de

Erstellung eines Datensatzes für Anomalien/Outlier-Erkennung

Es gibt verschiedene Verfahren um Anomalien oder Auffälligkeiten in Datenmengen zu finden. Immer häufiger wird es wichtig solche Verfahren auf Datenströme wie etwa Video-Streams, Twitter-Nachrichten oder Facebook-Feeds anzuwenden. Bei Datenströmen kann es jedoch sein, dass sich die Definition einer Anomalie mit der Zeit verändert. Zum Beispiel sind Temperaturen unter 0 Grad im August eine Anomalie, wobei dies im Dezember eher normal sein dürfte. Auch das Verhalten von Personen (wie etwa das Kaufverhalten, die finanzielle Situation) kann sich über die Zeit verändern. Dies nennt sich "concept drift".
 
Leider gibt es derzeit noch keinen Datensatz um Verfahren zur Anomalienerkennung under concept drift zu testen. Ziel dieser Arbeit ist es einen solchen Datensatz aus realen (nicht syntetisch erzeugten) Daten zu erstellen.

Typ: Bachelorarbeit, ausgeschrieben seit: 13.01.2016
Betreuer: Markus Schneider, markus.schneider@hs-weingarten.de

Modernes und ansprechendes Webinterface für ein medizinisches Expertensystem

Statistiken zeigen, dass die Durchführung von Blinddarm-OPs sehr häufig unnötig erfolgt. Oftmals
hingegen werden Patienten wieder nach Hause geschickt, bei denen ein Eingriff nötig wäre.
Insbesondere unerfahrene Ärzte sind bei der Diagnose (z.B. auf sich allein gestellt im Nachtdienst)
häufig überfordert.

LEXMED ist ein auf Wahrscheinlichkeitstheorie basierendes medizinisches Expertensystem, das vor einigen Jahren von Mitarbeitern unter der Leitung von Herrn Prof. Ertel und in Zusammenarbeit mit erfahrenen Chirurgen entwickelt wurde. Es ist ein Hilfsmittel für Ärzte, das bei Verdacht auf akute Blinddarmentzündung anhand verschiedener Patienteneigenschaften, Symptome und Blutwerte eine Einschätzung der Lage liefert und eine Empfehlung für das weitere Vorgehen abgibt (z.B. ambulant oder stationär beobachten, Not-OP usw.). Anhand empirischer Daten lässt sich belegen, dass LEXMED mindestens so gut ist wie sehr erfahrene Ärzte und Chirurgen, jedoch besser als unerfahrene Ärzte.

Leider ist das Webinterface von LEXMED nicht mehr zeitgemäß und wenig ansprechend ( lexmed.fh­-weingarten.de), auch lässt es sich mittels Suchmaschinen nur bei direkter Suche finden. Somit wird es leider nur selten eingesetzt, obwohl es oftmals sehr hilfreich wäre.

In der Projektarbeit soll ein modernes und ansprechendes Webinterface für LEXMED entwickelt
werden. Dieses soll LEXMED in einem neuen Gewand erscheinen lassen, seinen Zweck kurz und
prägnant darstellen und dessen Nutzung recht einfach und übersichtlich

Typ: Bachelor-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 18.11.2015
Betreuer: Richard Cubek, richard.cubek@hs-weingarten.de

Telepräsenzroboter mit Notruffuktion

  • Ziel der Arbeit ist die bereits bestehende Telepräsenzaanwendung auf unserem neuen Roboter Marvin in Betrieb zu nehmen.
  • Weboberfläche inkl. Robotersteuerung bereits vorhanden
  • Überarbeitung und Erweiterung um Notruffunktion

 

telebot2

Typ: Bachelor-Projektarbeit/Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 21.10.2015
Betreuer: Benjamin Staehle, staehle@hs-weingarten.de

Automatisierung eines Krans der Firma Baljer und Zembrod

Baljer & Zembrod stellt Maschinen und Kräne zur Holzbearbeitung und zum Handling von Schrott und Recycling Materialien her. Die Firma beabsichtigt, einen stationären Recycling-Kran vollständig zu automatisieren. D.h. der Kran soll autonom Müll aus einem Depot greifen und auf einem Förderband ablegen. Momentan wird der Kran manuell gesteuert.

Bild Kran

Siehe Video Kran

Dazu soll im Voraus in mehreren studentischen Arbeiten (skalierbar Bachelor Projekt, Bachelor Thesis, Master Projekt, Master Thesis) eine technische Machbarkeitsstudie durchgeführt werden. Das Problem lässt sich in getrennt bearbeitbare Teile gliedern:

Für Mechatroniker:

  1. Marktrecherche und Testsystem: In dieser Arbeit soll eine Marktrecherche über Regelungen für Hydrauliksystem durchgeführt werden. Auf Basis dieser Ergebnisse soll ein einfaches Testsystem (z.B. bestehend aus einem einzelnen Zylinder) zunächst in Mathlab/Simulink modelliert und simuliert werden. Danach soll das Testsystem aufgebaut und eine Softwareschnittstelle zur Verfügung gestellt werden.

  1. Steuerung für den gesamten Kran: Auf Basis von 1. soll in Zusammenarbeit mit Baljer und Zembrod ein Kran mit geeigneter Sensorik ausgestattet werden (Encoder an allen Achsen/Zylinder bzw. Zylinder mit integrierter Sensorik). Danach soll eine Softwareschnittstelle erstellt und diese im Rahmen einer einfachen Teach-In Funktion verwendet werden, um Bewegungsabläufe aufzuzeichnen und später wieder abzuspielen. Dies würde den Müll/Schrott Handlingprozess bereits beschleunigen, da z.B. das Schwenken des Krans vom Depot zum Abladeplatz vollautomatisch durchgeführt werden könnte.

Für Informatiker:

  1. Optische Erfassung eines Müllberges:  In diesem Projekt sollen verschiedene Sensoren zur Aufnahme eines 3D-Modells des Müllberges im Depot evaluiert werden. Dabei muss die raue Umgebung, in der sich der Sensor befindet, beachtet werden. Mögliche Sensoren sind z.B.Laserscanner, Tilting Laserscanner, 3D Kamera, PMD/ToF Kameras. Anhand der aufgenommenen Datensätze sollen z.B. mit Hilfe der Bildverarbeitungs-Bibliothek OpenCV und der Point Cloud Library (Verarbeitung von 3D Punktwolken) mögliche Greifpositionen für den Kran ermittelt werden.

  1. Simulation eines autonomen Kransystems: Ein Kran mit Mülldepot soll vollständig in 3D im ROS urdf Format kinematisch modelliert werden (CAD Daten des Krans sind vorhanden, Daten des Depot können entweder von Hand modelliert werden oder auf Basis der Aufnahmen aus 1. generiert werden). Dieses Modell soll dann mit dem Physiksimulator Gazebo simuliert werden. Mit Hilfe von ROS und dem Planer MoveIt! sollen kollisionfreie Pläne für Greif-, Transport- und Ablagevorgänge generiert, im Simulator ausgeführt und evaluiert werden.

 

Typ: Bachelorarbeit, ausgeschrieben seit: 21.10.2015
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Collision detection on a mobile service robot with machine learning

Based on a time series of data from seven sensors (3 accelerometers, 4 electric current sensors in the motors of the wheels), the collision detection module shall detect collisions of the robot with objects. A file with about 16 million data points sampled every 7.5 ms is available. Thus, training of a classifier for multi-dimensional time-series can be started immediately.

Optional extension (e.g. for a master thesis): If the data can be classified to detect collisions  the classifier needs to be implemented on the micro controller of the robot in ANSI C with a footprint of executable code less than 1KB and memory usage of less than 32KB.

Typ: Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 15.10.2015
Betreuer: Markus Schneider, markus.schneider@hs-weingarten.de

Navigieren und Objekte finden mittels low-cost RFID tags

Ein normaler Haushalt besteht in der Regel aus mehreren Räumen mit mehreren Schränken oder Regalen in oder auf denen sich duzende verschiedene Objekte befinden. Objekte in Schränken oder schubladen sind zudem von außen nicht sichtbar. Der simple Befehl "Bitte bringe mir Taschentücher." wird dadurch für einen Serviceroboter zu einer komplexen Suchaufgabe, denn es gibt schier unendlich viele Möglichkeiten wo sich die Packung Taschentücher befinden könnte.

RFID Tags auf Objekten könnten das Finden der Objekte wesentlich beschleunigen. Die Hardware ist bereits vorhanden und betriebsbereit. Von anderen Studenten wurden bereits Vorarbeiten geleistet.

 

 

Literatur:
Travis Deyle, Matt Reynolds, and Charles C. Kemp, “Finding and Navigating to Household Objects with UHF RFID Tags by Optimizing RF Signal Strength.” IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2014.
Dynamic Objects Tracking with a Mobile Robot using Passive UHF RFID Tags. Ran Liu, Goran Huskic, and Andreas Zell.
Hahnel, D.; Burgard, W.; Fox, D.; Fishkin, K.; Philipose, M., "Mapping and localization with RFID technology," in Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004 IEEE International Conference on , vol.1, no., pp.1015-1020 Vol.1, 26 April-1 May 2004


Typ: Masterarbeit, ausgeschrieben seit: 17.02.2016
Betreuer: Benjamin Reiner, reineben@hs-weingarten.de

Learning From Demonstration mit Space Mouse und Jaco Arm

Zu den Kernkompetenzen des IKI zählt unter anderem das Learning from Demonstration (LfD). Die Lernphase der bisherigen Publikationen beruhte immer auf Kinesthetic Teaching. Kinesthetic Teaching ist mit der derzeitigen Firmware unseres Jaco Roboter Arms nicht möglich. Zudem ist die Kinematik des Jaco für Menschen sehr fremd, weshalb das händische Bewegen des Arms sehr umständlich ist. Um dennoch weiter auf dem spannenden Gebiet des LfD zu forschen ist es notwendig den Jaco Arm anderweitig zu bewegen.

In dieser Arbeit soll die Möglichkeit geschaffen werden mittels einer 3D Space Maus den Arm zu steuern und so dem Roboter Bewegungsabläufe beizubringen.

3D mouse

Diese 3D Maus ist im Labor schon vorhanden.

 

Jaco Arm

Kinova Jaco Arm

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 17.07.2014
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Persönliches Assistenzsystem

Persönliche Assistenzsysteme (bzw. natürlichsprachliche Dialogsysteme) wie Google Now, Cortana, Siri oder Nuance Nina erzeugen heutzutage schon beeindruckende Ergebnisse. Befehle und Fragen in natürlicher Sprache werden abgearbeitet und es wird in natürlicher Sprache geantwortet.
Siehe auch Kinofilm HER:

 

 Software für Sprach Ein- und Ausgabe ist bereits vorhanden und in Benutzung.

 In der Arbeit soll untersucht werden, ob es bereits offene, wissenschaftliche Assistenzsysteme oder wissenschaftliche Publikationen dazu gibt. Inwiefern lassen sich PDDL Planner, Chat Bots (wie z.B. A.L.I.C.E.) oder andere Software nutzen solch ein System zu bauen. Was gibt es für freie (oder auch kommerzielle) Systeme zum Natural Language Understanding (NLU) wie z.B. von der NLP Stanford oder www.nltk.org, Natural Language Generation (NLG) und Dialog Manager (OpenDial).


Sirius Open Source Projekt  

Einstiegsliteratur: u.a. Natürlichsprachlichkeit in Dialogsystemen, Markus Berg, http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00287-012-0650-3
Johann Hauswald, Michael A. Laurenzano, Yunqi Zhang, Cheng Li, Austin Rovinski, Arjun Khurana, Ron Dreslinski, Trevor Mudge, Vinicius Petrucci, Lingjia Tang, and Jason Mars. Sirius: An Open End-to-End Voice and Vision Personal Assistant and Its Implications for Future Warehouse Scale Computers. In Proceedings of the Twentieth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems (ASPLOS), ASPLOS ’15, New York, NY, USA, 2015. ACM.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 09.05.2014
Betreuer: Benjamin Reiner, reineben@hs-weingarten.de

Simulator für Marvin Roboter

Unser Roboter Marvin soll komplett simuliert werden. Dafür gibt es zwei ROS kompatible Physiksimulationstools zur Auswahl:

v-rep und Gazebo

Beispielvideo v-rep:

1. Evaluierung welches Tool besser geeignet ist.

2. Evaluierung des ROS Interfaces.

3. Implementierung auf einem System. Beliebig skalierbar.

Typ: Projekt-/Bachelor-/Masterarbeit (skalierbar), ausgeschrieben seit: 26.02.2014
Betreuer: Steffen Pfiffner, pfiffste@hs-weingarten.de

Recherche Körperbehinderten-Assistenzrobotik

Recherche und Übersichsarbeit zu dem Stand der Technik und aktueller Forschungsfelder im

Bereich der Körperbehinderten-Assistenzrobotik.

Typ: Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 07.02.2014
Betreuer: Richard Cubek, richard.cubek@hs-weingarten.de