Diplomandenseminar

 -  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)
With increased interest for employing robotic manipulators not only in industrial areas but also in everyday life, the dexterity and versatility of the robotic tasks have expanded. Almost always robots have to be able to manipulate objects of different shape, size or weight. Nonetheless, it is not a…
 -  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…
 -  12:00 Uhr
Zwischenbericht
RH5 117

Systematische Analyse maschineller Lernverfahren zur Lösung des Problems der inversen Kinematik

von: Tim von Oehsen  (Universität Bremen)
Obwohl zur Lösung des Problems der inversen Kinematik bereits lange bewährte analytische und numerische Lösungen verfügbar sind, wird aktiv an einem Einsatz maschineller Lernverfahren geforscht, weil sich in bestimmten Anwendungsfällen Vorteile erhofft werden.Da für wissenschaftlich publizierte Lern…
 -  13:00 Uhr
Kolloquium
RH1 A 1.03

Adding new gestures for human-robot interaction using EEG-based reinforcement learning

von: Christoph Naue  (Universität Bremen)
Reinforcement learning applications have evolved rapidly throughout the last decade. Recently the DFKI successfully implemented a reinforcement learning (RL) algorithm that uses error potentials evoked by error recognition in the human brain for human-robot interaction. The algorithm makes it possib…
 -  13:30 Uhr
Exposé
RH1 A 1.03

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

von: Natalie Lawton  (Lulea University of Technology)
The SherpaTT rover wheels were found to become entangled in rocks during the last field deployment in Morocco. As human intervention would be impossible on Mars the aim is to reduce the possibility of rock entanglements by performing a mechanical redesign of the wheels. During this redesign care mus…
 -  12:30 Uhr
Kolloquium
RH1 A 1.03

Untersuchung und Bewertung von Trajektoriegeneratoren bei Greifanwendungen

von: Jannik Klemm  (Universität Bremen)
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist, aktuell verwendete Bewegungsplaner zu evaluieren, um mit den gesammelten Erfahrungen eine Datenbank aufzubauen, die eine situationsbedingte, autonome Auswahl der Planerparameter erlauben würde. Es soll eine Greifaufgabe mit einem Bewegungsplaner gelöst werden. Dab…
 -  13:00 Uhr
Zwischenbericht
RH1 A 1.03

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

von: Dennis Lubczyk  (Universität Bremen)
Mit diesem Vortrag werden bereits durchgeführte Arbeiten und erste Ergebnisse vorgestellt und das weitere Vorgehen erläutert.In der Thesis wurden Leitfäden im Bereich der Data Analytics als Grundlage genutzt und erweitert,um eine Plattform als Rahmenwerk zu entwerfen, der eine Umsetzung des maschine…
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zuletzt geändert am 31.03.2023
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