Diplomandenseminar

Die AG Robotik von der Universität Bremen bietet in Kooperation mit dem Robotics Innovation Center von der DFKI GmbH eine ganze Reihe von Seminaren und Vorträgen an. In dieser Reihe sind die Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten enthalten. Die Termine werden hier regelmäßig aktualisiert. Externe können in vielen Fällen nach Rücksprache mit dem Sekretariat an den Vorträgen teilnehmen.

Vorträge

 -  13:00 Uhr
Kolloquium

Region of Attraction Estimation for Free-Floating LQR Controllers

von: Lasse Maywald  (TU Braunschweig)
Kolloquium
 -  13:00 Uhr
Exposé

Compact State Space Representation for Quantum Deep Reinforcement Learning with the Help of Auto Encoders

von: Elias Sebastian Brandstetter  (Universität Giesen)
While currently no large and capable quantum computers are available, we would like to utilise the power of smaller quantum devices as efficiently as possible. Current research is limiting itself on small state spaces. For my bachelor thesis I will study a compact state space representation wit…
 -  13:00 Uhr
Kolloquium

Time-based Risk-Estimation for Reconfigurable Multi-Robot Missions as Basis for Proactive Planning

von: Tom Creutz  (Universität Bremen)
Kolloquium
 -  13:00 Uhr
Exposé

Development and Analysis of a Fused Pose Estimator and a Visual Odometry Component for a Robotic Rover

von: Felix Glinka  (Universität Bremen)
Having an accurate, up-to-date estimation of its pose is crucial for any mobile robot. However, different pose estimators can have vastly different update rates and accuracies. They also provide either relative or absolute poses and work best in certain environments. Thus I propose a thesis with the…
 -  13:00 Uhr
Exposé

Mechatronic Design and Control of an Underactuated Brachiation Robot

von: Mahdi Javadi  (Technische Unuversität Kaiserslautern)
Brachiation is a form of locomotion special for monkeys and gibbons, swinging from one handhold to other using arms. In this thesis, we will address the mechatronic design and optimal locomotion of an underactuated brachiation robot. The system was designed as an underactuated system with fewer actu…
 -  13:00 Uhr
Exposé

Deviant Tone Detection in lnfants by P3a ERP Classification

von: Robin Kemmerich  (Universität Bremen)
As part of the Bremer Initiative to Foster Early Childhood Development (BRISE), EEG data were collected from approximately 150 infants aged seven to eleven months. A passive two stimulus auditory oddball paradigm was conducted, consisting of standard (466 Hz) and deviant (554 Hz) piano tone stimuli.…
 -  13:00 Uhr
Exposé

Modular Spacecraft Standard Interconnect Benchmark

von: Jona Saffer  (Technische Hochschule Nürnberg)
As part of the PERIOD operational grand of the European Horizon 2020 PERASPERA project, a standard interconnect for modular spacecraft is to be defined.The standard interconnect (SI) shall provide a unified way to connect spacecraft modules mechanically, electrically and with data buses, also, optio…
 -  14:00 Uhr
Zwischenbericht

Self-supervised Learning for Sonar Images: Enhancing Multimodal Perception for Underwater Applications

von: Alan Preciado  (Hochschule Bonn-Rhein-Sieg)
Neural networks have shown promising results in sonar perception tasks such as object recognition [1], image patch matching [2] and image classification [3]. In the context of autonomous underwater vehicles, it is crucial to develop robust, accurate and efficient models to overcome the challenges of…
 -  13:30 Uhr
Exposé

Tether Simulation für die kooperative robotergestützte Erkundung einer extremen Umgebung

von: Robin Hanik
Im Rahmen des CoRob-X-Projekts wird ein Tether-Mechanismus verwendet, um die kooperative Erkundung eines Lavahöhlen Skylights durch den Mikro Rover Coyote III zu ermöglichen. Dies gelingt durch die Verbindung von Coyote III mit einem größeren Rover Namens SherpaTT, welcher sich außerhalb des Skyligh…
 -  13:00 Uhr
Exposé

Experimenteller Vergleich von Goal-Conditioned Reinforcement Learning und Contextual Policy Search

von: Rami Abdul Wahed  (Universität Bremen)
Generalisierung von Informationen ist weiterhin ein Problem für aktuelle (Deep) Reinforcement Learning Algorithmen. Die Notwendigkeit dafür liegt u.a. in schwer zugänglichen Umgebungen mit spärlichen Belohnungen begründet, bei denen der Agent Schwierigkeiten bekommt sein Ziel zu finden, da er über e…
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zuletzt geändert am 06.09.2024