Schwerpunkte der Forschung
Die Forschung an der Professur für Robotik widmet sich der Schnittstelle von Physical AI, Netzsoftwarisierung und maschinellem Lernen. Unser Fokus liegt auf der Entwicklung adaptiver Regelungsverfahren, deterministischer Algorithmen und multimodaler Kommunikationssysteme, um eine Echtzeitinteraktion zwischen Mensch und Roboter zu ermöglichen. Aus der Überzeugung heraus, dass echte Innovation erst durch das Zusammenspiel von Theorie, Software und Hardware entsteht, werden unsere Ansätze auf hochmodernen Testbeds rigoros evaluiert. In enger Zusammenarbeit mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie überführen wir Spitzenforschung in verlässliche Schlüsseltechnologien für die zukünftige Automatisierung und kollaborative Robotikumgebungen.
Schwerpunkte der Forschung
An der Professur für Robotik treiben wir die Forschung an intelligenten, vernetzten und physisch physisch verankerten (physically embodied) Systemen in fünf zentralen Themenfeldern voran:
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Skill-Transfer & -Akquisition: Entwicklung intuitiver Schnittstellen und Lernmethoden, die es Robotern ermöglichen, komplexe Manipulationsfertigkeiten direkt aus menschlichen Demonstrationen zu erlernen, anzupassen und zu verfeinern.
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Kollaborative (aktive) Perzeption: Nutzung von Multi-Roboter-Kommunikation und zielgerichteter Sensorplanung zum Aufbau eines gemeinsamen Echtzeit-Lagebildes für mobile autonome Flotten.
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Reinforcement Learning für optimale Regelung: Synthese aus datengetriebenen RL-Verfahren und modellbasierter Regelungstheorie für eine stabile, hochperformante Ausführung unter strengen Sicherheits- und Zeitnebenbedingungen.
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Softwarisierte Infrastruktur für Physical AI: Entwicklung latenzarmer, softwarisierter Netzwerktechnologien (z. B. eBPF, P4, OpenWrt), um rechenintensive KI-Workloads nahtlos an der physischen Edge auszuführen.
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Simultaneous Localization & Mapping (SLAM): Weiterentwicklung robuster, multimodaler Merkmalsfusion und verteilter räumlicher Kartierung für die präzise Echtzeit-Navigation in dynamischen oder unkartierten Umgebungen.