1 Beschreibung

Hinweis: Dieses Praktikum ist der Nachfolger der Veranstaltung „Praktikum Forschungsprojekt: Anthropomatik praktisch erfahren“, welche zuletzt im Sommersemester 2020 als am besten beurteiltes Praktikum von der Fakultät für Informatik ausgezeichnet wurde.

Das Ziel des „Projektpraktikum maschinelles Lernen und intelligente Systeme“ ist die Bearbeitung von aktuellen, forschungsnahen Fragestellungen aus den Bereichen

• Extended Reality,
• Robotik,
• Zustandsschätzung sowie
• Mess- und Regelungssysteme.

Die Aufgaben sollen dabei in Kleingruppen von bis zu drei Studierenden gelöst werden, indem geeignete Hard- und/oder Softwarekomponenten konzipiert, ausgearbeitet und getestet werden. Damit die Studierenden nicht auf sich alleine gestellt sind, erfolgt eine kontinuierliche und persönliche Beratung durch eine feste Betreuungsperson. Darüber wird der Zugang zu benötigter Hardware und der Ausstattung des ISAS ermöglicht. Dazu gehören unter anderem:

• GPU-Server
• Telepräsenzlabor mit HTC Vive, Microsoft Hololens und raumgroßer haptischer Schnittstelle
• 3D-Drucker (Ultimaker S5)
• mechanische und elektronische Werkstätten

Hauptziel des Praktikums ist die Umsetzung von theoretischen Methoden in realen Anwendungen. Hierfür folgt nach einer theoretischen Einarbeitungs- und Ideenfindungsphase eine umfangreiche Praxisphase, bei der neben der reinen Implementierungsarbeit auch die Fähigkeiten zum Projekt- und Zeitmanagement trainiert werden. Parallel dazu findet eine ständige Dokumentation der Zwischen- und Endergebnisse in Form von Präsentationen und einem Abschlussbericht statt.

Das Praktikum wird insgesamt mit 8 ECTS bewertet. Optional kann in Verbindung mit dem Praktikum ein zusätzlicher Seminarschein erworben werden. Information hierzu finden sich in der Beschreibung „Seminar zum Projektpraktikum maschinelles Lernen und intelligente Systeme“.

1.1 Themenbeispiele

In der Vergangenheit wurde bereits eine Vielzahl von Projekten bearbeitet. Exemplarisch sollen hier einige vorgestellt werden:

Schätzung der Endeffektorkräfte eines Hydraulikbaggers: Für die Fernsteuerung eines Baggers ist es hilfreich, die wirkenden Kräfte an der Schaufel zu kennen. Allerdings gibt es hierfür keine geeigneten Sensoren. Im Praktikum wurde daher ein Verfahren, das die Endeffektorkräfte basierend auf Hydraulikdruckdaten und Gelenkwinkelsensoren schätzt, entwickelt und auf einem realen 24-Tonnen-Bagger getestet.
Entwicklung eines Klassifikators für prädiktive Störungserkennung: In industriellen Anwendungen sind Getriebe und Lager hohen Belastungen ausgesetzt und beim Ausfall kommt es zu kostspieligen Stillstandszeiten. Im Zuge des Praktikums wurde daher ein datengetriebener Klassifikator entwickelt. Die dafür notwendigen Daten wurden mit einer zur Verfügung gestellten Versuchsplattform aufgezeichnet.
Entwicklung eines Reglers für die Rückführung eines Schüttgutsortierers: Schüttgutsortierer sind ein wichtiger Bestandteil in vielen industriellen Prozessoren und zielen naturgemäß auf eine möglichst gute Trennung von Gut- und Schlechtpartikeln ab. Um die Reinheitsgrade eines solchen Sortierers einstellen zu können, wurde im Praktikum eine geeignete Mehrgrößenregelung entworfen und simulativ evaluiert.

1.2 Passende Vertiefungsfächer

Diese Lehrveranstaltung passt zu folgenden Vertiefungsfächern:

• Theoretische Grundlagen
• Robotik und Automation
• Anthropomatik und Kognitive Systeme

2 Voraussetzungen

Neben einem hohen Interesse an einem der angebotenen Themen setzen wir folgendes voraus:

• Immatrikulation im Masterstudiengang Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Mechatronik (Andere Studiengänge sind grundsätzlich nicht ausgeschlossen, bedürfen aber eine Sondergenehmigung des jeweiligen Prüfungsamtes.)
• Ein hohes Maß and Teamfähigkeit und Selbstständigkeit
• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
• Vorzugsweise Programmiererfahrung in einer Hochsprache (Python, C++, C# oder Ähnliches)