Projektarbeit | Forschungsgruppe Mobile Robotik — Prof. Dr. Christian Pfitzner

Markerlose Indoor-Lokalisierung einer Drohne ohne GNSS

Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 +0000

Beschreibung

Die im AerodrOHM eingesetzte Drohne bestimmt ihre Position bisher über ein externes, markerbasiertes Trackingsystem. Dieses liefert sehr genaue Posen, setzt jedoch einen fest installierten, instrumentierten Flugraum voraus. Ziel dieser Arbeit ist eine markerlose, GNSS-freie Indoor-Lokalisierung allein auf Basis der Onboard-Sensorik, sodass die Drohne unabhängig vom externen Tracking fliegen kann. Die Arbeit baut auf der vorhandenen Drohne und der bestehenden ROS-Systemarchitektur auf.

Arbeitspakete

Einarbeitung in die bestehende Drohnen-Plattform und das markerbasierte Trackingsystem im AerodrOHM
Auswahl und Integration geeigneter Onboard-Sensorik (Kamera, IMU, ggf. Optical-Flow- oder Tiefensensor)
Implementierung eines markerlosen, GNSS-freien Lokalisierungsverfahrens (z. B. Visual-Inertial Odometry oder Visual SLAM)
Integration in die bestehende ROS-Systemarchitektur und Flugregelung
Evaluation der Genauigkeit und Robustheit gegen das markerbasierte Tracking als Ground Truth
Flugversuche und Dokumentation der Ergebnisse im AerodrOHM

Voraussetzungen

Kenntnisse in Programmierung (Python und/oder C++)
Idealerweise erste Erfahrungen mit ROS / ROS 2
Grundkenntnisse in Computer Vision und/oder Zustandsschätzung (z. B. Kalman-Filter)
Interesse an Drohnen, Sensorintegration und Lokalisierung
Selbstständige und sorgfältige Arbeitsweise

Das Thema kann nach Abstimmung als Projekt- oder Bachelorarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Entwicklung eines mobilen Mini-Roboters

Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000

Beschreibung

Im Rahmen dieser Projektarbeit entsteht ein fahrbarer Mini-Roboter, der als Entwicklungs- und Schulungsplattform eingesetzt werden kann. Der Prototyp deckt alle Kernfunktionen ab; auf seiner Basis lassen sich weitere Roboter für unter 1.000 € Materialkosten replizieren. Gesucht wird ein interdisziplinäres Team aus vier Studierenden, das den Roboter vollständig konzipiert, aufbaut, in Betrieb nimmt und dokumentiert.

Arbeitspakete

Konstruktion des mechanischen Aufbaus (mehrstöckige Aluminiumstruktur, Montage aller Komponenten mit niedrigem Schwerpunkt)
Auswahl, Beschaffung und elektrische Integration der Komponenten (Antrieb, Energieversorgung mit DC-DC-Wandlung, Ladekonzept)
Inbetriebnahme der Motorsteuerung und des omnidirektionalen Fahrantriebs (Mecanum-Räder, modulare Treiberplatinen)
Integration und Test der Sensorik und Ausgabemedien (360°-LiDAR, Display, Lautsprecher, optional Tiefenkamera)
Implementierung der Bedienschnittstellen (Bluetooth-Controller, Web-Interface, Datenspeicherung auf externem Datenträger)
Dokumentation für den Nachbau sowie Kostenanalyse für die spätere Serienfertigung

Voraussetzungen

Interesse an mobiler Robotik und praktischem Systemaufbau
Grundkenntnisse aus Elektrotechnik (Schaltungsaufbau, Energieversorgung)
Grundkenntnisse CAD
Grundkenntnisse in Programmierung (Python oder C++ hilfreich)

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Mensch-Roboter-Interaktion am UR12e – Tic-Tac-Toe als interaktive Demo

Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000

Motivation

Kollaborative Roboterarme wie der UR12e machen Robotik unmittelbar erlebbar — besonders dann, wenn Menschen direkt mit ihnen interagieren können. Ein Spiel wie Tic-Tac-Toe ist dafür ideal: Die Regeln kennt jeder, der Spielausgang ist nachvollziehbar, und der Roboter zeigt Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und präzise Bewegung in einem einzigen, anschaulichen Ablauf.

Am TTZ Nürnberger Land soll auf dieser Basis ein Demonstrator entstehen, der das Thema Robotik für ein breites Publikum greifbar macht — bei Familienfesten, Tagen der offenen Tür und Besuchergruppen. Gleichzeitig dient das Projekt als Plattform, um Konzepte der sicheren Mensch-Roboter-Interaktion praktisch zu erproben.

Arbeitspakete

Wahrnehmung

Kamerabasierte Erkennung des Spielfeldes und der gesetzten Spielsteine
Kalibrierung zwischen Kamera- und Roboterkoordinatensystem (Hand-Auge-Kalibrierung)

Spiellogik

Implementierung der Tic-Tac-Toe-Logik (z. B. Minimax) zur Zugberechnung
Erkennung von Spielende, Sieg, Niederlage und Unentschieden

Roboteransteuerung

Ansteuerung des UR12e über vorhandene Schnittstellen (ROS oder URScript)
Greifen und sicheres Platzieren der Spielsteine
Funktionale Sicherheit im kollaborativen Betrieb (Kraft-/Geschwindigkeitsbegrenzung)

Interaktion & Demo

Intuitive, für Laien verständliche Spielführung und Nutzerführung
Robustheitstests und Aufbereitung als vorführbare Demo
Optionaler Ausblick: konzeptionelle Erweiterung auf Schach

Voraussetzungen

Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
Idealerweise erste Berührungspunkte zur Robotik
Interesse an Bildverarbeitung, Spiellogik und Mensch-Roboter-Interaktion
Freude an praktischer Arbeit mit realer Roboterhardware

Das Thema wird als Projekt- oder Bachelorarbeit ausgeschrieben und kann bei guter Eignung als Grundlage für aufbauende Arbeiten (z. B. Erweiterung auf Schach) dienen.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de
Co-Betreuer	M. Sc. Patrick Fußy	patrick.fussy@th-nuernberg.de

Ort: TTZ Nürnberger Land / TH Nürnberg Georg Simon Ohm

Emergente Systeme in der Produktion

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000

Projektbeschreibung

Das M-APR-Projekt (3 Semester, Start WiSe 2026/2027) vergleicht zentrale und dezentrale Koordinationsstrategien für heterogene Roboterflotten in simulierten und realen Produktionsszenarien. Der wissenschaftliche Beitrag liegt in der empirischen Charakterisierung des Übergangs zwischen beiden Koordinationsformen unter variierten Adversitätsbedingungen.

Grobstruktur über drei Semester

Semester 1 — Grundlagen und Simulation

Literaturrecherche zu dezentraler Koordination und Multi-Agent Reinforcement Learning
Aufbau der ROS-2-basierten Simulationsumgebung (mind. zwei Agententypen: mobil und stationär)
Implementierung einer zentralen Baseline und eines einfachen dezentralen Verfahrens

Semester 2 — Vergleichsstudie und lernbasierte Koordination

Implementierung lernbasierter dezentraler Koordination (MARL)
Systematischer Vergleich unter variierten Störbedingungen (Kommunikationsausfall, Maschinenausfall, dynamische Auftragswechsel)
Statistische Auswertung und Identifikation von Übergangspunkten

Semester 3 — Validierung und Publikation

Transfer ausgewählter Szenarien auf reale Hardware am TTZ
Auswertung der Sim-to-Real-Übertragbarkeit
Anfertigung der Masterarbeit und Vorbereitung einer Konferenzpublikation (MAPR-Konferenz)

Voraussetzungen

Bachelorabschluss in Elektro- und Informationstechnik, Informatik, Mechatronik, Robotik o. ä.
Programmierung in C++ und/oder Python
Grundkenntnisse in Machine Learning / Reinforcement Learning
Erfahrung mit ROS 2 und Simulation (Gazebo o. ä.) von Vorteil
Interesse an Multi-Agenten-Systemen und Produktionsrobotik

Das Thema kann nach Abstimmung auch als Projekt- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de
Co-Betreuer	Waldemar Haag	waldemar.haag@th-nuernberg.de

Ort: TTZ Nürnberger Land, Lauf an der Pegnitz

Weitere Informationen: TTZ Nürnberger Land · Labor für Mobile Robotik

Inbetriebnahme und HMI-Entwicklung für den Reachy Mini am TTZ Nürnberger Land

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000

Motivation

Der Reachy Mini ist eine der zugänglichsten Open-Source-Plattformen für die Erforschung von Mensch-Roboter-Interaktion. Seine kompakte Bauform, die ausdrucksstarke Kopfbewegung und die multimodale Ausstattung (Kamera, Mikrofone, Lautsprecher, Antennen) machen ihn ideal für Studien und Demonstrationen, bei denen intuitive Kommunikation zwischen Mensch und Maschine im Vordergrund steht.

Am TTZ Nürnberger Land soll er als lebendige Forschungs- und Demonstrationsplattform eingesetzt werden — für Technologiepräsentationen, Besucherinteraktion und experimentelle MRI-Forschung.

Arbeitspakete

Inbetriebnahme

Aufbau und Einrichtung der Hardware (Reachy Mini Wireless)
Installation und Konfiguration der Software-Umgebung (Python, Web-Dashboard)
Erkundung der verfügbaren APIs, Hugging Face Spaces und Entwicklungsschnittstellen

Anwendungsentwicklung

Auswahl und Ausarbeitung eines konkreten HMI-Anwendungsszenarios
Implementierung der Interaktionslogik (Sprache, Gestik, Mimik, Kamera-Feedback)
Integration von KI-Komponenten (z. B. Spracherkennung, Gesichtserkennung)

Evaluation & Dokumentation

Nutzerstudie oder strukturierte Evaluation der entwickelten Anwendung
Dokumentation des Systems als Grundlage für Folgeprojekte am TTZ

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python
Interesse an Mensch-Roboter-Interaktion, KI oder Servicerobotik
Kreativität bei der Konzeption von Interaktionsszenarien
Idealerweise erste Erfahrungen mit eingebetteten Systemen, Raspberry Pi oder ROS

Das Thema kann je nach Schwerpunkt und Aufwand als Projektarbeit, Bachelorarbeit oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Ort: TTZ Nürnberger Land / TH Nürnberg Georg Simon Ohm

Simulation emergenter Drohnensysteme mit Sim2Real-Validierung im AerodrOHM

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000

Aufgabenpakete

Einarbeitung in bestehende Simulationswerkzeuge für Drohnen- und Mehrrobotersysteme
Aufbau oder Erweiterung einer Simulationsumgebung für emergente Schwarmverhalten
Implementierung und Analyse dezentraler Verhaltensregeln für Drohnensysteme
Durchführung systematischer Simulationsexperimente und Auswertung der Ergebnisse
Auswahl geeigneter Ansätze für die Sim2Real-Übertragung
Experimentelle Erprobung mit bis zu drei realen Drohnen im AerodrOHM
Vergleich von Simulations- und Realverhalten sowie Dokumentation der Abweichungen

Voraussetzungen

Sehr gutes Interesse an Softwareentwicklung, Robotik und algorithmischen Fragestellungen
Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python und/oder C++
Grundkenntnisse in Regelungstechnik, Robotik oder Multi-Agenten-Systemen
Interesse an Schwarmrobotik, verteilten Systemen und experimenteller Evaluation
Idealerweise erste Erfahrungen mit ROS 2, Simulationstools oder Drohnensystemen
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Die Arbeit eignet sich je nach Schwerpunktsetzung als Projektarbeit, Bachelorarbeit oder Masterarbeit.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Ort: TH Nürnberg Georg Simon Ohm / OIC

Wiederinbetriebnahme eines mobilen C-Bogen-Roboters mit Mecanum-Antrieb

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 +0000

Aufgabenpakete

Analyse und Dokumentation des vorhandenen Robotersystems
Sichtung und Bewertung von Hard- und Softwarekomponenten
Fehlersuche und Entwicklung eines Konzepts zur Wiederinbetriebnahme
Implementierung bzw. Anpassung der Ansteuerung des Mecanum-Antriebs
Durchführung kleinerer mechanischer Änderungen und Integrationsarbeiten
Test, Validierung und Dokumentation der Systemfunktion

Voraussetzungen

Interesse an mobiler Robotik, Mechatronik und technischen Systemen
Grundkenntnisse in Robotik, Regelungstechnik oder Fahrzeugsystemen
Praktische Erfahrung in mindestens einem der Bereiche Programmierung, Elektronik oder CAD / mechanische Konstruktion
Idealerweise erste Kenntnisse in ROS, Python oder C++
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Die Arbeit eignet sich je nach Schwerpunktsetzung als Projektarbeit, Bachelorarbeit oder Masterarbeit.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Ort: TH Nürnberg Georg Simon Ohm / OIC

2R-Roboterarm als Praktikumsversuch – Gravity Compensation und Reinforcement Learning

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

Motivation

Im Praktikum “Intelligent Robotics” des Masterstudiengangs M-IAS fehlt bislang ein hands-on Versuch, der die Brücke zwischen klassischer modellbasierter Regelung und modernen lernbasierten Methoden schlägt. Ein 2R-Roboterarm mit Drehmomentsteuerung bietet genau diese Möglichkeit: Studierende erleben zunächst die physikalischen Effekte der Schwerkraft am realen System und lernen anschließend, wie ein RL-Agent dieselbe Aufgabe datengetrieben löst.

Arbeitspakete

Hardware

Auswahl und Inbetriebnahme der BLDC-Motoren und Motortreiber (z. B. ODrive / VESC)
Mechanischer Entwurf und Fertigung der Armsegmente (CAD, 3D-Druck oder Aluminiumprofil)
Integration von Encodern und Verkabelung

Software & Regelung

Implementierung von Vorwärts- und Rückwärtskinematik
Modellbasierte Gravity-Compensation-Regelung (Drehmomentkompensation in Echtzeit)
ROS-Integration: Topics, Services und ggf. ros2_control

Reinforcement Learning

Aufbau einer Simulationsumgebung (Gazebo oder MuJoCo) für das RL-Training
Training eines Agenten (z. B. PPO / SAC) auf eine Zielpositions-Aufgabe
Sim-to-Real-Transfer und Evaluation am realen Arm

Dokumentation

Erstellung von Versuchsanleitungen für den Praktikumseinsatz im M-IAS-Studiengang

Voraussetzungen

Kenntnisse in Regelungstechnik und Robotik (Kinematik, Dynamik)
Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
Idealerweise Erfahrung mit ROS
Interesse an maschinellem Lernen und Reinforcement Learning
Freude an praktischem Hardware-Aufbau und Prototyping

Das Thema kann nach Abstimmung als Projekt- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Drone Charging Setup – Automatisiertes drahtloses Laden von Micro-Drohnen

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

Arbeitspakete

Einarbeitung in die Drohnenplattform und verfügbare Ladeinfrastruktur
Entwicklung einer präzisen Anflug- und Landeplanung auf die Ladepads
Konstruktive Anpassung und Fertigung mechanischer Komponenten (3D-Druck)
Integration der Ladeinfrastruktur in den automatisierten Gesamtablauf
Test und Evaluation des Lade-Setups im Flugraum

Voraussetzungen

Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
Erfahrung oder Interesse im Bereich Konstruktion, CAD oder Prototyping
Freude an der praktischen Arbeit mit Hardware und am Aufbau von Prototypen

Das Thema kann nach Abstimmung als Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Drone Light Painting – Koordinierte Lichtbilderzeugung mit Micro-Drohnen

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

Arbeitspakete

Einarbeitung in die Drohnenplattform und die zugehörige Programmierschnittstelle
Entwurf und Implementierung von Flugbahnen für verschiedene Lichtmuster
Koordination und Synchronisation mehrerer Drohnen im Schwarm
Experimentelle Erprobung und fotografische Dokumentation der Lichtbilder

Voraussetzungen

Gute Programmierkenntnisse in Python
Interesse an autonomem Flug und Mehrrobotersystemen
Grundlegendes Verständnis von Koordinatensystemen und räumlicher Geometrie

Das Thema kann nach Abstimmung als Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Drone Swarm Obstacle Avoidance – Kollisionsfreie Navigation von Micro-Drohnen

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

Arbeitspakete

Einbindung und Kalibrierung der externen 3D-Kamera
Verarbeitung, Filterung und Transformation der Punktwolkendaten
Entwicklung einer Klassifikation zur Unterscheidung von Personen und Drohnen
Entwurf und Implementierung eines reaktiven Schwarmverhaltens mit Sicherheitszonen
Test und Evaluation im Flugraum mit realen Personen

Voraussetzungen

Kenntnisse in Programmierung (Python und/oder C++)
Idealerweise erste Erfahrungen mit ROS
Interesse an Sensorintegration, Punktwolkenverarbeitung und Wahrnehmungsverfahren

Das Thema kann nach Abstimmung als Projekt- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de

Fallstudie zum Einsatz von neuen Technologien in Unternehmen

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

Über das TTZ Nürnberger Land

Das Technologietransferzentrum Nürnberger Land hat das Ziel, in der Region Nürnberger Land den Wissenstransfer aus der Forschung in überwiegend kleinere und mittlere Unternehmen voranzutreiben. Dadurch verfügt das Technologietransferzentrum über ein breit gefächertes Netzwerk zu Unternehmen aus dieser Region.

Ihre Aufgaben

Methodische Vorbereitung und Durchführung von Unternehmensumfragen
Identifikation geeigneter Unternehmen im Nürnberger Land
Durchführung von Interviews mit Entscheidungsträgern
Auswertung und zusammenfassende Darstellung der Ergebnisse
Einordnung relevanter Technologien (KI, Robotik, Automatisierung) für den Bereich

Voraussetzungen

Interesse für Fallstudien
Breit gefächerter technischer Hintergrund
Kontaktfreude
Organisationsfähigkeit
Eigenständiges und zielgerichtetes Arbeiten

Betreuung

Bei Interesse senden Sie bitte Ihren Lebenslauf sowie einen Auszug Ihrer Noten an:

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Patrick Fußy	patrick.fussy@th-nuernberg.de

Handling von flexiblen Materialien mithilfe von Roboterarmen

Mon, 08 Jun 2026 00:00:00 +0000

Projektbeschreibung

Das 3-semestrige M-APR-Projekt (Start WiSe 2026/2027) befasst sich mit der Handhabung flexibler Materialien durch Roboterarme. Der genaue Schwerpunkt wird gemeinsam festgelegt und kann sich sowohl auf Hardware-Aspekte (Greiftechnologien) als auch auf Software-/KI-Aspekte (Simulation, lernbasierte Regelung) konzentrieren. Am Ende steht die Umsetzung in einer realen Roboterzelle am TTZ Nürnberger Land.

Mögliche Arbeitsschwerpunkte

Hardware-orientiert

Analyse von Greifprinzipien für flexible Materialien (Vakuum, adhäsiv, formadaptiv)
Entwicklung und Fertigung eines spezialisierten Greifers
Experimentelle Evaluation der Reproduzierbarkeit

Software / KI-orientiert

Aufbau einer Simulationsumgebung für deformierbare Objekte
Modellbasierte Regelung oder Deep Reinforcement Learning (DRL)
Vision-Language-Action (VLA) Modelle für flexible Manipulation
Sim-to-Real-Transfer und Evaluation in der Roboterzelle

Voraussetzungen

Bachelorabschluss in Elektro- und Informationstechnik, Informatik, Mechatronik, Robotik o. ä.
Programmierung in C++ und/oder Python
Grundkenntnisse in Machine Learning
Grundkenntnisse in Robotik
Interesse an der Handhabung flexibler Materialien
Eigenständiges und zielgerichtetes Arbeiten
Bereitschaft, sich in neue Thematiken einzuarbeiten

Das Thema kann nach Abstimmung auch als Projekt- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de
Co-Betreuer	M. Sc. Patrick Fußy	patrick.fussy@th-nuernberg.de

Ort: TTZ Nürnberger Land, Martin-Luther-Straße 18, Lauf an der Pegnitz

Weitere Informationen: TTZ Nürnberger Land · Labor für Mobile Robotik