Ausgeschriebene Arbeiten
Auf dieser Seite halten wir Themen für Ihre Studien- und Diplomarbeit bereit.
Sollte Interesse an einem der vorgeschlagenen Themen bestehen, kontaktieren Sie einfach den zuständigen Mitarbeiter. Die Bearbeitungszeit für die Diplomarbeit beträgt 23 Wochen. Eine Verlängerung der Bearbeitungszeit kann im Einzelfall auf begründeten Antrag um höchstens dreizehn Wochen verlängert werden.
--> Unbedingt die am Institut gültige "Richtlinie zur Anfertigung wissenschaftlicher und studentischer Arbeiten" beachten !
Weitere Hinweise (Diplomprüfungsordnung, Empfehlung für die Ausarbeitung wissenschaftlicher Arbeiten...) finden Sie auf den Info-Seiten zum Studium an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik.
(Diplomarbeit und Masterarbeit)
Die Navigation in der mobilen Robotik umfasst sowohl die Bestimmung der Position und Orientierung eines mobilen Roboters (Lokalisierung) als auch die Bestimmung einer Karte der Umgebung.
Der Cartographer ist ein GraphSLAM-Algorithmus zur Kartenerstellung und zur gleichzeitigen Lokalisierung unter Verwendung von Laserscans als primären Eingangsdaten (engl. SLAM – Simultaneous Localisation and Mapping). Für den Algorithmus gibt es eine Open Source Implementierung in C++ sowie ein Package für das Robot Operating System (ROS).
Die Aufgabe der Arbeit besteht in Analyse, Erprobung und notwendiger Anpassung des implementierten Algorithmus mit Schwerpunkt auf die Lokalisierung eines mobilen Roboters.
Im Rahmen der Arbeit sind die folgenden Aufgaben zu bearbeiten:
- Ein ausführlicher Überblick zum Stand der Technik bzgl. des GraphSLAM-Algorithmus Cartographer anhand verfügbarer Literatur sowie Abgrenzung des eigenen Beitrags.
- Eine strukturierte Anforderungsdefinition für ein Testsystem zur Erprobung des Cartographers.
- Systementwurf inkl. einer Darstellung möglicher und Auswahl geeigneter Entwurfsvarianten zur Umsetzung der Anforderungen.
- Eine prototypische Entwicklung des Testsystems unter ROS.
- Integration des Algorithmus Cartographer in das Testsystem und Erprobung des Algorithmus in Hinblick auf die Lokalisierung sowie notwenige Anpassung.
- Der Nachweis der Funktionstüchtigkeit und der Leistungen des Algorithmus anhand einer Fallstudie.
- Detaillierte Dokumentation.
Voraussetzungen (alle obligatorisch!): Sehr gute Kenntnisse in: Navigation mobiler Roboter; Programmierung in C, C++; Programmierung unter Linux.
Ansprechpartner:
Dr.-Ing. E. Dueblenk, Tel. 463-31913
MOBATSim is a simulation framework based on MATLAB Simulink that allows the user to assess vehicle level and traffic level safety by a 3D traffic simulation. It is used to simulate urban city traffic, design intersection management algorithms for the infrastructure or path planning algorithms for vehicles and test the efficiency of autonomous driving functions by PC-based simulations. Simulink 3D Animation with V-Realm are used to visualize the driving scenarios.
MOBATSim is still being developed to make it a complete tool for comprehensive testing. Its main task is to test autonomous vehicles and their functions in the presence of various faults. New fault libraries are being defined. An automatic report generator is being developed in accordance with the ISO 26262 standard. Possible Studien- and Diplomarbeit topics can be given to the students who are interested in autonomous vehicle modeling, simulation and safety assessment. The students who want to be a part of the project should know coding and modeling in MATLAB and Simulink, and be highly proficient in both spoken and written English. Detailed information about MOBATSim can be obtained from: https://mobatsim.com.
The students who want to be a part of the project should know coding and modeling in MATLAB and Simulink, and be highly proficient in both spoken and written English. Detailed information about MOBATSim can be obtained from: https://mobatsim.com.
To watch the award winning video of MOBATSim for the worldwide Simulink Competition 2018:
https://www.youtube.com/watch?v=rG8B0ip4dpk
Contact: Mustafa Saraoğlu, M.Sc.
Mustafa.saraoglu (at) tu-dresden.de
(Studienarbeit, Diplomarbeit und Masterarbeit)
Die Navigation in der mobilen Robotik umfasst sowohl die Bestimmung der Position und Orientierung eines mobilen Roboters als auch die Bestimmung einer Umgebungskarte. Die modernen Ansätze der Künstlichen Intelligenz mit künstlichen neuronalen Netzen (KNN) werden heutzutage zunehmend zur Lösung verschiedener Teilaufgaben in der Navigation mobiler Roboter verwendet. In Rahmen dieser Aufgabe, des vielversprechenden Ansatzes Deep Learning und auf dem Anwendungsgebiet der Navigation von Raumfahrzeugen möchten wir Ihnen eine Reihe von Themen für Studien-, Diplom- und Masterarbeiten anbieten, vor allem:
- Objekterkennung in 2D- und 3D-Daten verschiedener Auflösungen mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen (Diplomarbeit oder Masterarbeit)
- Hochauflösende Segmentierung von 2D- und 3D-Daten verschiedener Auflösungen mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen (Diplomarbeit oder Masterarbeit)
- Analyse und Optimierung eines künstlichen neuronalen Netzes für semantische Segmentierungen von Objekten in 2D-Bildern (Studienarbeit), Entwurf der Aufgabenstellung
- Entwicklung einer Konvertierungssoftware von künstlichen neuronalen Netzen zwischen unterschiedlichen KI-Frameworks (Studienarbeit), Entwurf der Aufgabenstellung
Voraussetzungen:
- Sehr gute Kenntnisse: in MATLAB/Simulink; in einem KI-Framework wie z.B. Tensorflow, PyTorch, MATLAB Deep Learning Toolbox; in Programmierung in Python, MATLAB, C, C++; in Programmierung unter Windows und Linux für PC und für eingebettete Rechner.
Ansprechpartner:
Dr.-Ing. V. Chernykh, Dr.-Ing. S. Dyblenko
SafeTown project shows how Lego EV3 Robots, UDP and a detector camera can be used to simulate a SafeTown using Simulink models. SafeTown is a project where we only use Simulink and Add-on Toolboxes to control a group of autonomous vehicle robots (LEGO EV3) and manage the traffic on a small scale map using image recognition with a camera and a workstation. We use all of them in coordination using real-time communication (UDP). The challenge in this project is to apply the developed models on Simulink to real life where the hardware components cause a lot of unexpected troubles, such as noisy sensors, changing environmental conditions, and the effect of the changing states of batteries on the vehicles. The goal is to have a "SafeTown" where autonomous vehicle robots drive freely without colliding with each other. This project is open to innovations from multidisciplinary fields such as: sensor fusion, computer vision, deep learning and reinforcement learning.
The traffic should be controlled using a camera mounted on top, trying to recognize vehicles and send pass/wait commands through a workstation to the vehicles using UDP. The students who want to be a part of the project should know coding and modeling in MATLAB and Simulink, and be highly proficient in both spoken and written English.
To watch the award winning video of SafeTown for the worldwide Simulink Competition 2019:
https://www.youtube.com/watch?v=Vsq4WfuFVyE
Contact: Mustafa Saraoğlu, M.Sc.