ROS

Adaptives Handling von Bauteilen für die intelligente Montage
Entwicklung eines adaptiven robotischen Montageansatzes für Buchsen und Stecker auf Basis visueller und kraftbasierter Verfahren. Erprobung zunächst im Peg-In-Hole-Szenario, anschließend in komplexeren realen Szenarien am TTZ Nürnberger Land.
Bin Picking von Kabeln
Entwicklung eines Ansatzes zum Vereinzeln biegeschlaffer Kabel aus der Kiste: Lokalisierung der Stecker, Ermittlung von Greifpositionen, Umgang mit Verdeckungen und Tracking der Steckerposition während des Handlings.
Bin Picking von Kabeln
Greifen unbekannter Bauteile für die robotische Montage
Entwicklung eines Ansatzes zur Erkennung unbekannter Bauteile und zur Berechnung ihrer Greifpositionen mittels RGB-/Tiefenkameras und neuronaler Netze. Validierung an einer Roboterzelle mit kollaborativem Roboter am TTZ Nürnberger Land.
Handling von Folien und Papierzwischenlagen
Entwicklung eines robotischen Konzepts zum Greifen, Entfalten und Einlegen von Papier- und Folienzwischenlagen in Transportboxen. Validierung an Roboterzellen mit kollaborativen Robotern am TTZ Nürnberger Land.
Markerlose Indoor-Lokalisierung einer Drohne ohne GNSS
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.
Mensch-Roboter-Interaktion am UR12e – Tic-Tac-Toe als interaktive Demo
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.
Mensch-Roboter-Interaktion am UR12e – Tic-Tac-Toe als interaktive Demo
Wiederinbetriebnahme eines mobilen C-Bogen-Roboters mit Mecanum-Antrieb
Analyse, technische Überarbeitung und Wiederinbetriebnahme eines mobilen C-Bogen-Roboters mit Mecanum-Antrieb einschließlich möglicher mechanischer Anpassungen und Validierung des Fahr- und Systemverhaltens.
2R-Roboterarm als Praktikumsversuch – Gravity Compensation und Reinforcement Learning
Aufbau eines 2R-Roboterarms mit BLDC-Motoren als Praktikumsversuch für M-IAS: modellbasierte Gravity Compensation und Reinforcement-Learning-Demo mit ROS-Integration und Simulationsanbindung.
Drone Swarm Obstacle Avoidance – Kollisionsfreie Navigation von Micro-Drohnen
Entwicklung eines Systems zur kollisionsfreien Navigation von Crazyflie-Drohnenschwärmen mittels externer 3D-Kamera, ROS-Integration und reaktivem Schwarmverhalten. Erprobung im Flugraum des AerodrOHM.