Diplomandenseminar

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 -  13:00 Uhr
RH1 A 1.03

Systematische Analyse maschineller Lernverfahren zur Lösung des Problems der inversen Kinematik

von: Tim von Oehsen  (Universität Bremen)
Kolloquium
 -  13:30 Uhr
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

Solar Array Integration on SherpaTT Rover Considering Mars and Lunar Deployments

von: Georges Labrèche  (Luleå University of Technology)
Zwischenbericht
 -  13:00 Uhr
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

Wheel and lower leg structural design to reduce rock entanglements in a planetary rover

von: Natalie Lawton  (Luleå University of Technology)
Zwischenbericht
 -  13:00 Uhr
Kolloquium
RH1 A 1.03

Konzipierung eines modularen, skalierbaren und generischen Rahmenwerks zur Umsetzung von maschinellem Lernen in großen Organisationseinheiten

von: Dennis Lubczyk  (Universität Bremen)
Kolloquium
 -  14:30 Uhr
RH1 A 1.03

Development of an AUV calibration framework

von: Christophe Stilmant  (Universität Bremen)
In order to increase accuracy and robustness of their state and pose estimations, Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) use a growing number of sensors. All these sensors must be calibrated before being used. This calibration step is essential in order to receive the most reliable data possible: Wit...
 -  14:00 Uhr
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

Development of a Visual Voice Activity Detection

von: Adrian Lubitz  (Universität Bremen)
Technology is integrating more and more into the life of the modern man. A very importantquestion is how are people interacting with technology.The human brain does not react emotionally to artificial objects like computers andmobile phones. However, the human brain reacts strongly to human appearan...
 -  13:00 Uhr
Kolloquium
RH1 A 1.03

In-hand object localisation using multi–sensor fusion

von: Nastasija Markusheska  (Universität Bremen)
Kolloquium
 -  13:00 Uhr
Kolloquium
RH5 117

Integration eines TensorFlow Modells auf einem FPGA

von: Jan-Niklas Schmelzle  (Universität Bremen)
In den vergangenen Jahren wurden große Fortschritte im Bereich des Machine Learnings (ML), insbesondere bei Deep Neural Networks (DNNs), erzielt. Aufgrund dieser Entwicklung hat die Verwendung dieser Algorithmen in vielen verschiedenen Anwendungsfeldern zugenommen. Zum jetzigen Zeitpunkt werden dies...
 -  13:30 Uhr
Exposé
RH5 117

Bioinspired dynamic model adaption for AUVs

von: Jan Wehrmann  (Hochschule Bremen)
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) have received a lot of attention in recent years. To operate independently they have to be able to maneuver securely in often changing environments with changing viscosity and currents or even biofouling and corroded or damaged hulls.Unlike the usually handcraft...
 -  12:30 Uhr
Kolloquium
RH5 117

AUV Lokalisierung in sonarbasierten Tiefenkarten

von: Niklas Pech  (Universität Bremen)
In dem Projekt "Eurex-SiLaNa" wird die Langzeitnavigation von autonomen Unterwasserfahrzeugen untersucht und verbessert. Hierfür ist der Einsatz des Multibeam Echsounders R2 Sonic 2020 zur Kartierung und driftfreier Lokalisierung in diesen Karten vorgesehen. Deshalb sollte in der Masterarb...

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zuletzt geändert am 30.07.2019
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