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Masterarbeit im Bereich Machine Learning

Standort Augsburg

1. August 2022


Die genaue Schätzung von externen Kräften, die auf den Roboter wirken, ist eine Grundvoraussetzung für die zuverlässige und sichere Verwendung des Roboters in einem sensitiven Modus wie dem Handführen. Beim LBR Med wird kontinuierlich ein Modell berechnet, das masseinduzierte Trägheits-, Zentrifugal- und Corioliskräfte sowie die Schwerkraft berücksichtigt. Die Differenz zwischen erwarteten und internen Drehmomenten der Gelenke kann dann verwendet werden, um die am Flansch aufgebrachten äußeren Kräfte und Drehmomente abzuschätzen. Die Genauigkeit dieser Schätzung hängt stark von den aktuellen Gelenkwinkeln des Roboters ab, was zu hohen Fehlern führen kann. Außerdem werden Fertigungs-Ungenauigkeiten und spezielle Eigenschaften des Robotermodells oder gar des einzelnen Roboters in der Regel nicht berücksichtigt. Es hat sich gezeigt, dass maschinelle Lernalgorithmen, z. B. künstliche neuronale Netze, verwendet werden können, um einen Algorithmus zu erlernen, der die Schätzung der von außen angewendeten Kräfte signifikant verbessern kann. Dies resultiert in einem reduzierten Fehler für die geschätzten Kräfte am Flansch. 

Short Facts

  • Augsburg
    Augsburg, Deutschland
  • KUKA
    KUKA
  • Abschlussarbeit
    Abschlussarbeit

Tätigkeitsbeschreibung

  • Vorteile eines maschinellen Lernansatzes für die Abschätzung der auf den Flansch ausgeübten externen Kräfte im Vergleich zum aktuellen Ansatz von Sunrise.OS Med zu evaluieren

  • Algorithmus in den Sunrise.Core integrieren, um die verbesserten Daten in Echtzeit bereitstellen zu können

  • Evaluieren, ob der Algorithmus ohne zusätzlichen Trainingsschritt auf einen anderen Roboter des gleichen Typs (LBR Med 7kg -> LBR Med 7kg) oder sogar auf einen anderen Typ (LBR Med 7kg -> LBR Med 14kg) übertragen werden kann

  • Neu entwickelten Algorithmus mit anderen Algorithmen des maschinellen Lernens vergleichen

Bewerberprofil

  • Masterstudent/-in (m/w/d) mit gutem Verständnis für Machine Learning Algorithmen, z.B. Künstliche Neuronale Netze

  • Sehr gute Kenntnisse in C++

  • Grundkenntnisse in Robotik sind hilfreich

  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was wir bieten

Besetzungstermin: ab sofort

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