Modellfreie Objektlageschätzung - Studien-/Abschlussarbeit

Kennziffer IPA-2020-106

Themenfeld: Depalettierung
Die Abteilung „Roboter- und Assistenzsysteme“ gestaltet Automatisierungslösungen für industrielle Anwendungen. Das Greifen von Objekten von Paletten mit Robotern ist eine wiederkehrende Aufgabe. Die Firma „Premium Robotics“ (Ausgründung des Fraunhofer IPA) hat hierfür einen speziellen Greifer entwickelt (https://www.youtube.com/watch?v=xB5pJRsk7xc und https://www.youtube.com/watch?v=q0KfOrrWDxQ). Durch die nicht definierte Bereitstellung der Objekte muss zuvor deren Lage ermittelt werden. Auf Basis hiervon erfolgt die Generierung eines Pfades für den Roboterarm und anschließend das Greifen der Objekte.

Herausforderungen:
Aktuelle Lösungen benötigen ein manuelles einlernen für jedes Gebinde durch Experten. Der hohe Konfigurationsaufwand limitiert die Skalierbarkeit und somit Wirtschaftlichkeit der Lösungen. Auch muss die Konfiguration bei Änderungen im Aufdruck der Gebinde angepasst werden und aktuelle Verfahren haben Limitationen in Bezug auf Robustheit.

Ausschreibung für die Fachrichtungen:

• Automatisierungstechnik; Informatik; Maschinenbau; Mathematik; Mechatronik; Softwareengineering

Was Sie mitbringen

• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
• Erfahrungen im Umgang mit Simulationssoftware vorteilhaft
• Gute Programmierkenntnisse (idealerweise C++)
• Faszination für Robotik
• Hohes Maß an Selbstständigkeit, Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft
• Team- und Kommunikationsfähigkeit

Was Sie erwarten können

Ihr Beitrag:
Im Rahmen der Arbeit sollen daher KI-basierte modellfreie Ansätze zur Objektlageschätzung implementiert und evaluiert werden. Unter anderem soll untersucht werden, inwiefern sich 3D Bounding Boxen (3D Object Detection: https://www.youtube.com/watch?v=Q1f-s6_yHtw) zur modellfreien Lageschätzung von Gebinden auf Paletten eignen. Für die Evaluierung ist die Erstellung und Annotation von synthetischen und realen Daten notwendig. Ferner ist die Generalisierung der Modelle auf neue im Training nicht gesehene Objekte die Performance auf unterschiedlichen Sensordaten (RGB-Bilder, Tiefenkarte, …) zu evaluieren. Auch ist ein Vergleich mit anderen State-of-the-Art Verfahren zur Objektlageschätzung vorgesehen. Der Umfang ist je nach Art der Arbeit (Bachelor-, Studien- oder Masterarbeit) anpassbar.
(keine Angaben)

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Herr Ferdinand Bohne
Recruiting
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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
Stuttgart

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