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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!

Developing a 3D Object Recognition and Segmentation Framework

For a service robot to understand how its immediate surroundings are structured, i.e. what kind of objects are present in each room and where they are located, it is important that they recognise those objects and extract information such as their pose and dimensions from the scenes. 

Work Packages:

1. Capture 3D point clouds of scene using 3D cameras.

2. Train a learning algorithm to recognise a set of objects and use this trained algorithm to recognise those objects in the captured point clouds.

3. Segment each recognised object in the point cloud using a 3D bounding box. An exampe of this is shown in the picture below, where a bounding box has been placed manually over the object plate. 

4. Implement a protocol to export all this information to an XML file.

 

plate

 

Required Skills:

1. Familiarity with Linux.

2. Some basic knowledge of machine learning algorithms, specifically object recognition frameworks. 

Typ: Bachelor-Projektarbeit/Bachelorarbeit/Master-Projektarbeit, ausgeschrieben seit: 07.06.2019
Betreuer: Benjamin Staehle, staehle@hs-weingarten.de

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

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

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

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