TTZ Nürnberger Land | Forschungsgruppe Mobile Robotik — Prof. Dr. Christian Pfitzner

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

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

Zwei Tage Robotik unter Wettbewerbsbedingungen

Thu, 26 Feb 2026 00:00:00 +0000

Am 23. und 24. Februar 2026 organisierte die Technische Hochschule Nürnberg erstmals ein Qualifikationsturnier des RoboCup Junior Rescue im Technologietransferzentrum Nürnberger Land (TTZ). Insgesamt nahmen über 60 Schülerinnen und Schüler in 23 Teams teil. Der Wettbewerb diente als regionale Auswahlrunde für die Deutsche Meisterschaft, die vom 10. bis 14. März 2026 in Köln stattfand.

Das Turnier umfasste Rettungsrobotik-Szenarien verschiedener Schwierigkeitsstufen. Die selbstentwickelten Roboter der Teilnehmenden mussten dabei Hindernisse überwinden und nach simulierten vermissten Personen suchen. Der erste Wettkampftag beinhaltete Ankünfte, Testläufe und erste Wettbewerbsdurchläufe. Am zweiten Tag folgten zwei weitere Runden pro Disziplin.

Neun der 23 Teams konnten sich für die Deutsche Meisterschaft in Köln qualifizieren. Die Siegerehrung fand unter Teilnahme von Landrat Armin Kroder und dem Bürgermeister der Stadt Lauf statt. Verschiedene regionale Unternehmen und Institutionen unterstützten die Veranstaltung finanziell.

Quelle: TH Nürnberg — Originalmeldung