Die im AerodrOHM eingesetzte Drohne lokalisiert sich bisher über externe Marker. Ziel ist eine markerlose, GNSS-freie Indoor-Lokalisierung allein mit Onboard-Sensorik (Visual-Inertial Odometry / SLAM), aufbauend auf der bestehenden Plattform.

Aufbau eines omnidirektionalen Mini-Roboters mit Mecanum-Antrieb, LiDAR und Web-Bedienung als kostengünstige Schulungsplattform.

Spielbasierte Mensch-Roboter-Interaktion mit dem UR12e am TTZ Nürnberger Land: Tic-Tac-Toe mit kamerabasierter Spielfelderkennung, Spiellogik und sicherer Roboteransteuerung als anschauliche Robotik-Demo — optional erweiterbar auf Schach.

Vergleich zentraler und dezentraler (emergenter) Koordinationsstrategien für heterogene Roboterflotten in Produktionsumgebungen. Simulation in ROS 2 / Gazebo, Multi-Agent Reinforcement Learning, Validierung an realer Hardware am TTZ.

Inbetriebnahme des Reachy Mini (Pollen Robotics) am TTZ Nürnberger Land und Entwicklung einer HMI-Anwendung für natürliche Mensch-Roboter-Interaktion — z. B. Besuchersystem, Sprachinteraktion oder emotionale Ausdrucksformen.

Entwicklung und Untersuchung einer Simulationsumgebung für emergente Drohnenschwärme mit anschließender Sim2Real-Validierung an bis zu drei realen Drohnen im AerodrOHM.

Analyse, technische Überarbeitung und Wiederinbetriebnahme eines mobilen C-Bogen-Roboters mit Mecanum-Antrieb einschließlich möglicher mechanischer Anpassungen und Validierung des Fahr- und Systemverhaltens.

Aufbau eines 2R-Roboterarms mit BLDC-Motoren als Praktikumsversuch für M-IAS: modellbasierte Gravity Compensation und Reinforcement-Learning-Demo mit ROS-Integration und Simulationsanbindung.

Entwicklung eines automatisierten Lade-Setups für Crazyflie-Drohnen: präzise Landeplanung auf drahtlosen Ladepads, konstruktive Anpassung per 3D-Druck und Integration in den automatisierten Schwarm-Betrieb.

Koordinierte Lichtbilderzeugung mit Crazyflie-Drohnenschwärmen durch vordefinierte Flugmuster und Langzeitbelichtung. Trajektorienplanung, Kollisionsvermeidung und Synchronisation im AerodrOHM.