Diplomandenseminar

 -  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
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
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
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
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
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...

 -  13:00 Uhr
Kolloquium
RH1 A 1.03

Active Reward Learning für Gesten

von: Simon Leohold  (Universität Bremen)
Das zentrale Ziel autonomer Roboter ist die Fähigkeit, selbständig in neuen unbekannten Situation agieren zu können. Häufig ist es wünschenswert, dass der Roboter sein Verhalten online durch Erfahrungen mittels Interaktion anpasst. Ein beliebtes und in diesem Kontext sehr wichtiges Verfahren ist Rei...

 -  13:30 Uhr
Exposé
RH1 A 1.03

Solar Array Integration on SherpaTT Rover Considering Mars and Lunar Deployments

von: Georges Labrèche  (Luleå University of Technology)
The rover SherpaTT has been deployed in several field experiments where it was put under test within natural and unstructured Mars analogue terrain with respect to general morphology and geology. The rover displayed the ability to cope with natural terrain and to fulfill the task of being an explo...

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zuletzt geändert am 30.07.2019
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