Vergleich von Methoden zur Echtzeit-Hinderniserkennung in Forward-Looking-Sonardaten für die Kollisionsvermeidung

Kameras sind unter Wasser nur eingeschränkt für die Hinderniserkennung einsetzbar. Die Bachelorarbeit erkundet daher die Verwendung eines Forward-Looking-Sonars (FLS) auf dem „Sonobot-5“ der Firma EvoLogics. Verglichen werden zwei klassische, ein probabilistischer und ein Deep-Learning-basierter Ansatz mit dem Ziel, eine echtzeitfähige Hinderniserkennung zur Kollisionsvermeidung zu ermöglichen.

Forward-Looking Sonar (FLS): Ein FLS sendet Schallimpulse kegel­förmig nach vorne aus; reflektierte Echos werden empfangen und als zweidimensionale Abbildung der Umgebung (Strahlenwinkel, Entfernung) dargestellt.

Ausgewählte Ansätze:

• BG-Detektor (lokales adaptives Thresholding mit Integralbildern und Vergleich von Hintergrund- und Echomaske),
• PEAK-Detektor (Suche nach lokalen Intensitätsspitzen entlang der Strahlen, Region-Growing, Rauschkompensation),
• OGM-Detektor (Übertragung in eine zellenbasierte Occupancy-Grid-Map, CFAR-Filterung, Bayes’sche Aktualisierung),
• NN-Detektor (YOLOv3-basiert; anschließende adaptive Schwellwertsegmentierung zur Konturgewinnung).

Vorgehensweise: Am Werbellinsee wurden mit dem Sonobot-5 FLS-Daten verschiedener Objekte aufgenommen. Die Ansätze wurden implementiert, parametrisiert und in ROS2 (C++) getestet. Anschließend wurden alle Verfahren in einem Praxistest am Werbellinsee hinsichtlich Erkennungsleistung und Stabilität evaluiert.

Evaluationsmetriken: TP, FP, FN sowie Precision, Recall, F1, IoU und Laufzeit (ms).

Ergebnisse:

• Der OGM-Detektor erzielt die höchste Erkennungsquote (81 %), den besten F1-Wert (0,80) und die geringste Laufzeit (0,92 ms).
• Das Deep-Learning-Verfahren liefert die präzisesten Konturen (IoU = 0,50).

Fazit: Vier Methoden zur Hinderniserkennung in FLS-Daten wurden erfolgreich implementiert. Der probabilistische Ansatz ist aufgrund geringer Laufzeit, hoher Erkennungsquote und Stabilität am besten für die Echtzeit-Hinderniserkennung geeignet. Das Deep-Learning-Verfahren zeigt eine hohe Genauigkeit bei der Konturerkennung und eignet sich potenziell eher für präzise Konturen/Klassifikation.

Kolloquium: 06.10.2025

Betreuer: Prof. Dr. Emanuel Kitzelmann, Technische Hochschule Brandenburg; Iván Santibañez Koref, EvoLogics GmbH

Download: A1-Poster, Abschlussarbeit

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Lange Nacht der Wirtschaft 2025

Bei der 6. Langen Nacht der Wirtschaft in der Kleeblattregion präsentierte sich das KI-Labor der Technischen Hochschule Brandenburg mit einem eigenen Stand im KMG-Klinikum in Kyritz. Vor Ort waren Professor Dr. Emanuel Kitzelmann sowie die Masterstudierenden Albert Zacher und Max Tepper, die Einblicke in ihr aktuelles Projekt zur Verbindung von KI und Robotik gaben.

Im Mittelpunkt stand der vierbeinige Roboter Unitree Go2 EDU, der mit dem Open-Source-Framework ROS 2 für autonome Navigation und Interaktion ausgestattet wurde. Die Besucherinnen und Besucher konnten sich vor Ort davon überzeugen, wie der Roboter seine Umgebung wahrnimmt und sich fortbewegt. Das Projekt wurde im Masterstudiengang Informatik durchgeführt und adressiert reale Anwendungsszenarien wie Rettungseinsätze und Wartungsaufgaben.

Der Stand war Teil einer Kooperation mit der Präsenzstelle Prignitz und bot Wissenschaft zum Anfassen für alle Altersgruppen.

Poster und Impression

Umgebung vor Start

Masterprojekt von Arne Allwardt: Autonomer Lagerroboter mit ROS2 und Manipulator

Im Rahmen seines Masterprojekts im WS24/25 entwickelte Arne Allwardt einen autonomen mobilen Roboter auf Basis des TurtleBot3 mit einem OpenManipulator-X-Arm. Ziel des Projekts war es, einen Prototypen zu realisieren, der selbstständig bestimmte Objekte an definierten Lagerplätzen aufsucht, greift und zurückbringt.

Der Roboter kartiert mit Hilfe der SLAM Toolbox seine Umgebung, lokalisiert sich über AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) und steuert mit Nav2 gezielt Positionen an, an denen blaue oder rote Bälle liegen. Mit Hilfe von OpenCV erkennt das System die blauen Bälle und nutzt den Manipulator, um sie zu greifen. Rote Bälle werden ignoriert.

Der Pfad zum Ziel wird über die navigate_to_pose-Action generiert, wobei Costmaps aus Laserdaten entstehen. Für die Interaktion von Bewegung, Wahrnehmung und Greifoperationen wurde ein MultiThreadedExecutor verwendet. Die Steuerung basiert auf einem Zustandsautomaten, der mit der Python-Bibliothek transitions umgesetzt wurde.

Für die Objekterkennung wurde eine Hue-basierte Farberkennung mit Erosion eingesetzt. Die größte erkannte Kontur wird als Ziel angenommen. Der Greifvorgang erfolgt blind, basierend auf Segmentierung und Kameraanalyse.

Greifarm in Warteposition

System initialisiert

Die Navigations- und Greifvorgänge wurden in umfangreichen Szenarien getestet. Die Robustheit hängt von Faktoren wie Startposition und Beleuchtung ab – die automatische Lokalisierung konnte aber viele Störungen kompensieren. Das Video zeigt einen typischen Durchlauf.

Das Video zeigt einen typischen Durchlauf

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KI-Labor begrüßt Laufroboter NOVA

Das KI-Labor der Technischen Hochschule Brandenburg hat mit NOVA einen neuen Laufroboter in Betrieb genommen. Bei NOVA handelt es sich um ein Modell vom Typ Go2 EDU Plus des Herstellers Unitree, ausgestattet mit modernster Sensorik wie LIDAR, der Middleware ROS 2 und frei programmierbar in Python.

NOVA kann Treppen steigen und unwegsames Gelände meistern. Er erreicht eine Geschwindigkeit von bis zu 3,7 m/s und trägt Lasten bis 8 kg. Der Roboter kann sowohl ferngesteuert als auch autonom agieren und wird im Masterprojekt im Sommersemster 2025 zum Einsatz kommen.

Damit ist er ideal für Forschungsvorhaben zu Feldrobotern, Assistenzrobotern oder Such- und Rettungseinsätzen geeignet. Die vielseitige Plattform wird Studierenden und Forschenden neue Projektmöglichkeiten in der intelligenten Robotik eröffnen.

Autonome Intelligente Roboter – KI-Projekt im Wintersemester 2024/25

Im Projekt Künstliche Intelligenz des Wintersemesters 2024/25 entwickelten Studierende in 2- bis 3-köpfigen Teams kreative Robotiklösungen, bei denen autonome und intelligente Handlungen im Vordergrund standen. Ziel war es, Demonstratoren zu realisieren, die nicht nur technisch funktionieren, sondern auch einen Showcase-Charakter haben.

3 Anforderungen

• Autonom intelligent handeln
• Nützlich (perspektivisch)
• Showcase, Demonstrator

Ausgangspunkt war eine Auswahl verschiedener Robotersysteme: Turtlebots, NAOs, AKSEN-Boards, OpenManipulator-X und das leistungsstarke NVIDIA AGX Orin. Nach einer dreiwöchigen Konzeptionsphase mit intensiven Technik-Demos, individueller Betreuung und Feedback entwickelten die Teams eine eigene Projektvision mit intelligentem Verhalten – z. B. Navigation, Sprachausgabe, Objekterkennung, Planung oder Lernen.

In mehreren Zwischenetappen wurden die Prototypen realisiert, getestet und in einer Generalprobe verteidigt. Die Live-Vorführung am 15. Januar 2025, dem Tag der offenen Projekte der Bachelorstudierenden des 5. Semesters, verlief anschaulich und erfolgreich. Gezeigt wurde eine breite Palette an Anwendungen – von (physisch) mobilen Assistenten über interaktive Lernsysteme bis hin zu Echtzeit-KI auf ressourcenarmer Hardware.

Projektübersicht

Der Sortierroboter zeigt, wie mit minimaler Hardware autonome Navigation und Farbsortierung für logistische Anwendungen realisiert werden kann. Der Roboter fährt auf der Suche nach Objekten ins Lager und bringt Fundstücke je nach Farbe zu definierten Abholpunkten. Die Planung erfolgt per Breitensuche auf einem speicherschwachen AKSEN-Board (7 KB) – eine technische Herausforderung mit großem Potenzial z. B. für die Eingangssortierung in einem Warenlager.

Findus kombiniert Pfadplanung mit Sprachrückmeldung: Der Roboter durchsucht Räume nach verlegten Gegenständen und meldet sie über den NAO-Roboter per Sprache – ein Konzept für Menschen mit eingeschränktem Sehvermögen.

Der Dungeonmaster NAO verwandelt den Roboter in einen interaktiven Spielleiter, der Würfel erkennt und mit Nutzer*innen eine Geschichte durchlebt. Die Spiellogik ist als Automat (Abb. oben) realisiert und deklarativ in einer Excel-Tabelle hinterlegt – ein innovativer Ansatz für Lernspiele mit humanoiden Robotern.

Die Gruppe Drohnenparkour trainierte mit Teachable Machine ein neuronales Netz zur Erkennung visueller Kommandos (z. B. Richtungspfeile), die während des Flugs erkannt und ausgeführt werden. Bei Erkennungsproblemen sorgt ein Spiral-Suchmuster für robuste Ausführung. Die Anwendungsvision: intuitive Drohnensteuerung mit Symbolen statt Programmierung oder Fernbedienung – ideal für Navigation in Innenräumen oder bei Suchszenarien.

Die Projekte

Projektvideos

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THB zu Gast beim Netzwerk "Roboter im Bildungskontext"

Am 01.03.2024 nahmen Prof. Kitzelmann, Prof. Pohl und Ingo Boersch für die Technische Hochschule Brandenburg am Netzwerktreffen "Roboter im Bildungskontext" an der TU Berlin teil. Ziel des Treffens war es, den Austausch über den Einsatz von Robotiksystemen als Lehrmittel zu fördern – etwa zur Vermittlung von KI-Methoden in Studium und Schule.

Die THB setzt Roboter bereits aktiv in der Lehre ein, unter anderem zur Vermittlung praxisnaher Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz. Das Netzwerk bietet dafür eine wertvolle Plattform, um Ideen, Projekte und didaktische Konzepte zu teilen. Neben der THB waren auch Vertreterinnen und Vertreter der Universität Potsdam, der Berliner Hochschule für Technik, der HU Berlin, der HTW Berlin und der Universität Paderborn beteiligt.

Besonders beeindruckend war die Präsentation von Georges A. K. Bonga (BHT), der ein tutorielles Dialogsystem mit dem sozialen Roboter Furhat vorstellte. Das System kombiniert GPT‑3.5-basierte Frage-Antwort-Funktionalität mit Emotionserkennung (DeepFace) und adaptivem Verhalten. Es wird im Rahmen seiner Masterarbeit mit dem Titel "AURALE: Ein tutorielles System für die automatisierte Erstellung adaptiver Lerninhalte" entwickelt. Die Arbeit wird betreut von Prof. Dr. Martin Christof Kindsmüller (THB) und Prof. Dr. Ilona Buchem (BHT).

GPT als Schnittstelle zwischen Menschen und Robotern am Beispiel eines rudimentären Bringe-Roboters im Szenario der Pflege

Im Rahmen des Masterprojektes "Künstliche Intelligenz - ChatGPT in Action" im WS23/24 wurde ein Prototyp einer Robotersteuerung entwickelt. Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Evaluierung eines Systems zur Steuerung eines Pflegeroboters durch Kommunikation mit einem Large Language Model (LLM) am Beispiel eines rudimentären Bringeroboters. Es geht um die Untersuchung der Eignung des LLM als Schnittstelle zwischen einem Roboter und einer körperlich eingeschränkten Person, um einfache Aufgaben in der Sichtweite und unter Kontrolle des Nutzers zu übernehmen.

Die Methode zur Entwicklung des Systems umfasst den Entwurf und die Implementierung einer Testarchitektur, die aus zwei Hauptkomponenten besteht: LLM-Access zur Verwaltung der Kommunikation und RobotAPI Node zur Schnittstelle mit dem Roboter. Die Architektur basiert auf der Verwendung von ROS 2 Humble und beinhaltet ein effizientes Kontextmanagement und die Speicherung von Konversationen. Der Kommunikationsfluss beginnt mit dem Startprompt des LLM und kann iterativ zwischen Benutzeranfragen und Funktionsergebnissen wechseln.

In Praxistests wurde die Benutzbarkeit des Systems anhand eines Hindernisparcours getestet, bei dem ein simulierter turtlebot mit Laserscanner in einem slalom durch Sprachkommandos geführt wurde. Die Wege und Verzögerungen wurden aufgezeichnet.

Die Ergebnisse der Tests zeigen, dass GPT-3.5 als Schnittstelle für die Steuerung von Robotern nur bedingt geeignet ist. Positiv hervorzuheben sind die flexible Verwendung von Funktionsaufrufen und die Fähigkeit, komplexes Verhalten zu erklären. Negativ sind jedoch die hohen Verzögerungen und Missverständnisse. Die Auswertung der Praxistests ergab eine durchschnittliche Reaktionszeit von 2,3 bis 2,4 Sekunden mit Schwankungen zwischen den Durchläufen. Zur Verbesserung des Systems wird die Verwendung von Modellen mit geringerer Verzögerung und sicherheitsrelevanten Sperren empfohlen. Insgesamt zeigt das Projekt das Potenzial und die Grenzen von LLMs als Schnittstelle für die Robotersteuerung im Pflegebereich auf.

Vortrag: 08.02.2024

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Pizzabote 2024 - Breitensuche praktisch

In diesem Bachelorprojekt geht es um die Konstruktion und Programmierung eines Roboters, der Pizzas einzeln an Kunden ausliefert. Die Welt ist formalisiert, nicht wirklich essbar und dennoch real und physisch:

"Ihr Roboter erhält den Auftrag, eine oder mehrere Pizzen auszuliefern. Das Streckennetz ist ein einfaches Gitter, in dem es jedoch zu Störungen und damit zu unpassierbaren Kreuzungen kommen kann. Die gute Nachricht ist, dass Sie über globales Wissen verfügen und die aktuelle Karte der befahrbaren Wege dem Roboter kurz vor dem Start zur Verfügung gestellt wird."

Das ist auf einem Mikrocontroller in C mit einer Breitensuche möglich, wenn man sie denn implementieren kann, alle Sonderfälle berücksichtigt und mit 7000 Byte(!) Speicher ohne Heap auskommt. Der Aktionsplan muss dann "nur" noch ausgeführt werden. Das Acoustic Vehicle Alerting System (AVAS) darf natürlich nicht fehlen.

Die Aufgabe wurde in diesem Projekt von den 4 Teams hervorragend gelöst. Bei vier Runden und drei Lieferadressen sind theoretisch 124 Punkte für ein Team möglich, wenn alle Lieferungen funktionieren und kein anderer Roboter die Adresse zuerst beliefert, wie z.B. im Finale. Die Punktetabelle zeigt, wie nahe die Teams der optimalen Punktzahl gekommen sind.

Die Roboter

Wettbewerb am 17. Januar 2024

Es traten 5 Roboter zum Wettbewerb an: PizzaPronto, Form Follows Function, Name1 und driveReal(Fast).

Nach erfolgreichen Einzeldemonstrationen und den ersten drei Runden qualifizierten sich Form Follows Function und PizzaPronto punktgleich für das Finale. Im Finale waren insgesamt drei Pizzen zu liefern, wobei die entscheidende Frage war, wer die dritte Pizza liefern kann. PizzaPronto war durch eine strategisch bessere Wegplanung (siehe Video) in der Lage abzukürzen, die Pizza schneller als der gleich schnelle Gegener zu liefern und zu verteidigen.

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Puzzle@Home – KI-Projekt im Wintersemester 2022/23

Im besonderen Setting des Wintersemesters 2022/23 arbeiteten zehn Studierende der THB im Rahmen des KI-Projekts an der Lösung eines mechanisch realisierten Schiebepuzzles, das autonom gelöst werden sollte. Dabei wurde eine hybride Projektform umgesetzt: Die Teilnehmenden erhielten LEGO-Technik, Sensoren, Aktoren, AKSEN-Boards, Adapter und weiteres Material zur Ausleihe und entwickelten ihre Projekte zuhause.

Hintergrund war die „Kältepause“, mit der die Hochschule auf drohende Gasengpässe im Winter 2022/23 reagierte und ab Dezember in den Onlinebetrieb wechselte. Die Projekttreffen fanden fortan in Videokonferenzen statt, in denen die Teams ihre Fortschritte diskutierten, Probleme schilderten und live präsentierten.

Ausgeliehenes Materialpaket: LEGO-Technik, AKSEN-Board, Sensoren, Aktoren u. a.

Finale Punktetabelle mit allen Teamwertungen

Dokumentation des Gewinnerteams PotD

Die Aufgabe

Ziel war der Bau eines Systems, das ein 3×3-Schiebepuzzle mechanisch löst. Die Lösung sollte sichtbar und nachvollziehbar sein – das Puzzle wurde also physisch umgesetzt. Die Algorithmen zur Planung und Ausführung mussten auf einem AKSEN-Board laufen. Neben einem Interpreter, der konkrete Zugfolgen umsetzt, sollten die Teams auch einen Planer entwickeln, der aus Anfangs- und Zielstellung automatisch die Zugfolge berechnet. Das ist kompliziert, denn der Suchraum ist riesig und der Suchbaum noch viel größer.

Die vollständige Aufgabenstellung kann hier als PDF heruntergeladen werden. Eine Vorschau ist oben rechts eingebunden.

Abschlusswettbewerb

Der Wettbewerb bildete den Höhepunkt des Semesters. Alle fünf Teams reichten Videos ein, in denen ihre Roboter drei vorgegebene Puzzleaufgaben (P1, P2, P3) autonom lösten. In einer abschließenden Live-Session erhielten die Teams Gelegenheit, ihre Lösungen weiter zu verbessern. Gewertet wurden unter anderem die Lösungsgüte, die Laufzeit sowie die Planungskompetenz.

Alle Puzzles beginnen mit dem gleichen Startzustand: 123456780

5 Punktarten:

• Lebt (1P): Maschine bewegt sich erkennbar zielgerichtet beim Start (1P)
• Plan: Es wird ein korrekter Plan erstellt: auf dem PC (1P), auf AKSEN (2P)
• Opt (1P): Plan ist optimal
• Puzzle (3P): Das mechanische Puzzle wird gelöst, Zielzustand ist erreicht.
• Sieg: kürzeste Ausführungszeit eines Puzzles (3P), zweiter Platz (2P)

3 Puzzles sollen gelöst werden, Zielzustand und Länge sind:

• P1: 152483076, optimal sind 6 Züge
• P2: 213705864, optimal sind 16 Züge
• P3: 876041253, optimal sind 25 Züge

Den Sieg errang das Team PotD (Laurin Jonientz, Camillo Dobrovsky), hier die Dokumentation ihrer Lösung. Die finale Punktetabelle zeigt alle Teams im Wettbewerb.

Die Teams und ihre Wertungsvideos

Projektleitung

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Entwicklung eines Demonstrators im Szenario eines mobilen Pflückroboters auf Basis eines TurtleBots und OpenMANIPULATORs

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Demonstrators für einen mobilen Pflückroboter im Rahmen der Einführung von ROS 2 im Labor für Künstliche Intelligenz.

Hierzu gehören der Hardwareaufbau und insbesondere die Konzeption, Umsetzung und Evaluation einer geeigneten Software-Architektur in ROS 2. Die besondere Schwierigkeit der Arbeit besteht in der notwendigen Erschließung von Anwendungswissen zu ROS 2 und der Lösung vielfältiger Probleme realer Robotik. Das Szenario ist sinnvoll und ausreichend komplex zu definieren und mit seinen Rahmenbedingungen zu beschreiben. Die erstellte Applikation soll geeignet evaluiert und vollständig zur Weiterentwicklung und Inbetriebnahme dokumentiert werden.

Kolloqium: 06.10.2022

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Implementierung als orthogonale Architektur

Funktionsweise und Evaluation der adaptiven probabilistischen Lokalisierung AMCL in NAV2

Diese Arbeit befasst sich mit der Inbetriebnahme eines Turtlebot3-Roboters und der Evaluation eines Moduls der Navigationskomponente NAV2 im Gesamtsystem ROS2/Foxy. Das Modul ist die Lokalisierungskomponente AMCL, das in Open Source einen adaptiven Partikelfilter realisiert. Der Quelltext der zu evaluierenden Komponente liegt also vor und kann zur Einsichtnahme, ggf. sogar durch eigenes Kompilieren herangezogen werden.

Die Arbeit liefert eine eingehende Beschreibung der Funktionsweise und Einbettung von AMCL sowie eine Beurteilung der Leistungsfähigkeit anhand von Experimenten im Simulator Gazebo als auch mit dem realen Roboter. Mit den durch SLAM erstellten Karten werden sowohl das Kidnapped Robot-Problem als auch das Wake Up-Problem evaluiert, jeweils mit korrekter oder leicht fehlerhafter Karte.

Im Ergebnis trat bei jeweils 5fach-wiederholten Versuchen eine maximale Dauer bis zur korrekten Lokalisierung von knapp 3 Minuten auf.

Kolloqium: 30.03.2022

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Wir haben uns daher dazu durchgerungen, zumindest in dieser Saison nicht dabei zu sein.

Inbetriebnahme des OpenMANIPULATOR-X und Handlungsplanung mit Partial Order Planning Forward

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird der Greifarm OpenManipulator-X der Firma ROBOTIS in Betrieb genommen. Der OpenMANIPULATOR-X ist ein Greifarm der Firma ROBOTIS, der mit dem Robot Operating System 2 (ROS2) betrieben wird. Für diese Arbeit wird er auf einer stationären Basisplatte montiert. Alternativ besteht die Möglichkeit ihn auf dem mobilen Roboter TurtleBot3 WafflePi zu montieren.

Es werden ein Überblick über die grundsätzlichen Vorgänge und Prozesse bei dessen Nutzung gegeben sowie die Möglichkeiten der Steuerung erprobt. Weiterhin wird die Steuerung mittels Handlungsplanung ermöglicht. Hierzu ist der Stand der Forschung auf dem Gebiet der automatischen Handlungsplanung dargestellt. Als geeignetes Planungsverfahren wird "Partial Order Planning Forward" implementiert und einem selbstgewählten Szenario (Blöckewelt) praktisch demonstriert.

Kolloqium: 24.02.2022

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster, Abschlussarbeit

Pizzabote 2022

Das Unternehmen Nuro.ai (Kalifornien) entwickelt ein kleines vollautomatisches Lieferfahrzeug und erhält im Jahr 2019 eine Finanzspritze von 940 Millionen Dollar. Geldgeber ist der Investmentfonds des japanischen Technologiekonzerns Softbank. Es folgt eine Kooperation mit Domino’s Pizza: "Once an order is ready to be delivered from a participating location, Domino’s employees will load it into one of several compartments in Nuro’s thin, stout R1, which packs a proprietary combo of laser sensors, cameras, and computers. The vehicles top out at 25 miles per hour and are fully driverless ...".

Ist das schon SAE-Level 4?

Eine Zeitlang werden die Lieferroboter von einer Eskorte begleitet, aber das ändert sich im Jahr 2021: die aktuelle Version R2X fährt ohne Eskorte - allerdings nun mit einer Fernsteuerung als Lösung für Notfälle.

Nuro nennt in seiner Stellungnahme an die NHTSA vier (unscharfe) Bedingungen, damit der Lieferroboter SAE-Level 4 erreicht:

• eine gute Karte,
• langsamer als 25km/h,
• schönes Wetter und
• keine komplexen Situationen, wie Unfälle, Straßensperrungen ....

Zitat: "When these conditions are met, our vehicles operate autonomously without any expectation that a driver or passenger will respond to a request to intervene, meeting the Society of Automotive Engineers’ definition of Level 4 autonomy. " [Quelle: Delivering Safety: Nuro’s Approach (PDF)]

Aufgabe

Konstruieren Sie mit dem AKSEN-Board ein mobiles autonomes System (Roboter), der im Testareal des KI-Labors Pizzen einzeln an mehrere Kunden ausliefert - aber Vorsicht: einige Kreuzungen sind gesperrt! Und natürlich muss ein Robotersystem mit Stromversorgung, Motoren, Getrieben, geeigneten Sensoren und Greifer gebaut werden. Falls die Probleme zu groß werden (und groß werden sie auf jeden Fall), besteht die Fallback-Möglichkeit beim Abschlusswettbewerb mit einem manuellen Planer zu starten.

Wettbewerb am 13. Januar 2022 im eingeschränkten Präsenzbetrieb.

Es traten 5 Roboter zum Wettbewerb an: Deception (M), ML_Power (M), Fritzi (A), Kiki (A) und BetterNERF (A). Die mit (A) markierten Systeme planen die Fahrwege automatisch im 7000 Byte großen Hauptspeicher, die anderen manuell.

Im Wettbewerb setzten sich die vollautomatischen Systeme deutlich gegen die teilautomatisierten durch. Die Spitzengruppe bildeten Fritzi mit 44 Punkten sowie Kiki und BetterNerf jeweils mit 97 Punkten. Das Finale gewann Kiki knapp gegen BettterNerf.

Die Roboter

FLL Challenge an der Technischen Hochschule Brandenburg entfällt!

FLL Explore an der Technischen Hochschule Brandenburg

Die Teams

• Legolino2, Frederic-Joliot-Curie-Schule Brandenburg an der Havel
• Legolinos1, Frederic-Joliot-Curie-Schule Brandenburg an der Havel
• MiniBots, Berlin Brandenburg International School, verlegt
• NijaBotics, Clemens-Brentano-Grundschule Berlin

Nachlese

Viele Wochen haben die Teams getüftelt, gebaut und programmiert. Nun stellten sie ihre fertigen Projekte bei der FIRST LEGO League (FLL) Explore in der TH Brandenburg den Gutachtern vor. Am Freitag, den 10.12. 21, fand dieser große Tag in den Räumen des Informatikzentrums der Hochschule statt. Das Thema in diesem Jahr lautet „CARGO CONNECT“, gesucht wurden also gute Ideen zur Logistik unserer Warenströme. Hier einige Fotos der FLL Explore.

Nach einer Begrüßung durch Prof. Dr. Harald Loose ging es für das erste Team „Legolinos 1“ sogleich mit ihren Projekten in die Begutachtung durch die Professoren, Mitarbeiter und externen Gutachter. Und hier war das Staunen groß, was hatten die Kinder nicht alles zu präsentieren: einen Seifenblasenantrieb mit Reservetank (man will ja nicht liegenbleiben), ein Luftkissenmobil, eine bewegliche Magnetschwebebahn mit Ladedrohne, ein Multifunktionsfahrzeug, ein Laufband, vieles andere und eine Paketsortiermaschine, deren Motor und Soundeffekte mit einem Programm gesteuert wurde. Es ist beeindruckend, wie Schüler und Schülerinnen der dritten und vierten Klasse mit dem visuellen Programmieren (WeDo) schon kleine sinnvolle Programme erstellen können. Das Team „Legolinos 1“ bestand nur aus Jungen und erhielt für diese Präsentation, das Poster und die vielen Modelle die Auszeichnung für „Fantasievolle Konstruktion“. Diese Auszeichnung erhält das Team, das kreativ ist, fantastische Designs erstellen und hochwertige Elemente (ohne Anleitung oder Hilfe) bauen kann.

In den Pausen gab es die Möglichkeit, vor einer RGBD-Kamera mit Tiefenbildern (2D-LiDAR) zu posieren und so einen Eindruck von aktuellen Robotik-Sensoren zu bekommen.

Die „Legolinos 2“, ebenfalls aus der Frederic-Joliot-Curie-Schule in Brandenburg an der Havel, bildeten den Gegenpol zu ihren Mitschülern und ein reines Mädchenteam. Auch sie stellten eine große Vielfalt von Projekten als Modell und Poster vor, geeint durch eine Idee - Nachhaltigkeit. Alle Lösungen, sei es die Drohne mit dem magnetischen Sauger für Pakete, das Paketfahrrad (ein E-Bike), das Amphibienfahrzeug waren durchweg elektrisch konzipiert und verfügten über Solarzellen. Diese waren eben aus LEGO und (noch) nicht echt, aber die Konzentration der Mädchen auf erneuerbare Energien überzeugte die Gutachter, nun vielleicht auch die Delfingeräusche mit dem passenden Ozeanbild aus dem selbstgeschriebenen Programm. Die „Legolinos 2“ erhielten die Auszeichnung für „Besonders umweltfreundliche Ideen“. Diese Auszeichnung erhält das Team, das für den Transport der Pakete Ideen entwickelt hat, die besonders umweltfreundlich sind. Somit haben beide Teams (Coach Jana Schreiber) mit ihrem Thema „Paketzustellung der Zukunft“ an der FLL Explore im Fachbereich Informatik und Medien erfolgreich teilgenommen.

Das PST-Thema im KI-Labor: "Kleine Aufgaben sollen durch die Konstruktion und Programmierung einfacher Maschinen gelöst werden."

• Kleine Aufgaben? Es werden C-Programme (max 100 Zeilen) mit Datentypen und Kontrollstrukturen benötigt. Sie lernen im Projekt, diese zu schreiben.
• Maschinen?! Die Ausführung der Programme erfolgt auf kleinen Maschinen, die Sie selbst aus Sensoren, Motoren und Sensoren konstruieren.

Ergebnisse

Objektdetektion und Instanzsegmentierung im Edge Computing mit DeepStream SDK und Jetson

Die Arbeit untersucht das Deployment vortrainierter Detektoren zur Erkennung von Boundingboxen und pixelgenauen Instanzen auf die Plattform Jetson Nano. Hierzu sind geeignete vortrainierte Netze zu evaluieren, weiter zu trainieren und optimiert auf dem Zielsystem auszuführen. Die Optimierung kann auf dem Trainingsserver oder auf dem Zielsystem stattfinden. Die Detektoren sollen in allen drei Phasen durch sinnvolle Metriken auf einer selbstgewählten Datenmenge evaluiert werden. Die lauffähige Umsetzung eines selbst trainierten Detektors auf dem Jetson Nano ist durch eine einfache Rahmenapplikation mit dem Deepstream SDK im Funktionsnachweis zu demonstrieren. Die besondere Schwierigkeit besteht in der Vielzahl beteiligter Frameworks, wie bspw. DeepStream, Triton, CUDA, gsstreamer, TensorFlow, TensorRT, Django, WSGI, Kafka und anderen sowie der Anwendung fortgeschrittener Modelle des Deep-Learnings, wie YOLO, SSD und Mask R-CNN.

Im Ergebnis konnten die Netze erfolgreich auf dem Deep-Learning-Server der Hochschule weitertrainiert und in verschiedenen Kriterien mit den Originalen verglichen werden. Die Optimierung erfolgte auf dem Trainingsserver und zeigte nur wenig Verbesserungen, beim Deployment auf das eingebettete Systeme wurden verschiedene Probleme mit TensorRT (TF-TRT) festgestellt. Die Rahmenapplikation auf dem Jetson Nano demonstriert ein lokales SSD zur Objektdetektion der COCO-Klassen, dessen Ergebnisse über RTSP- und Kafka bereitgestellt werden.

Kolloqium: 13.04.2021

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Sven Buchholz

Download: A1-Poster

Schiebepuzzle@Home: zuhause konstruiert, online diskutiert und vorgeführt

Das Schiebepuzzle ist ein bekanntes Beispiel zur Aktionsplanung. Das Puzzle besteht aus einem 3x3-Feld in dem 8 Plättchen in einer Stellung angeordnet sind. Die Plättchen können horizontal oder vertikal in Richtung auf die freie Stelle bewegt werden. Die Aufgabe besteht darin, in der Ausgangsstellung die Plättchen sukzessive solange zu verschieben, bis die Zielstellung erreicht wird. In jeder Stellung gibt es mindestens zwei und höchstens vier Schiebemöglichkeiten. Wenn wir von durchschnittlich drei Möglichkeiten ausgehen, so ergibt dies einen Suchbaum der Verzweigungsrate 3. Bei einem typischen Lösungsweg der Länge 20 ergibt dies eine Gesamtmenge von 3^20, also etwa 3,5 Milliarden Knoten in der untersten Ebene des Suchbaumes. Dies ist mit reiner Tiefensuche oder Breitensuche nicht mehr zu bewältigen - oder vielleicht doch? PS: Sie haben 7000 Byte Speicher für Ihre Datenstrukturen.

Aufgabe

Konstruieren Sie mit dem AKSEN-Board ein autonomes System (Roboter), das eine 3x3-Version des Schiebepuzzles repräsentiert und dieses lösen kann. Das Puzzle sollte dabei stets gut sichtbar sein, so dass alle Zwischenstellungen des Lösungsvorgangs gut wahrgenommen werden können. Eine Anzeige auf dem LCD-Display reicht nicht aus. Die Stellung soll mechanisch visualisiert werden, idealerweise mit tatsächlichen Puzzleteilen.

Und natürlich muss ein Robotersystem mit Stromversorgung, Motoren, Getrieben, geeigneten Sensoren und das Puzzle gebaut werden. Falls die Probleme zu groß werden (und groß werden sie auf jeden Fall), besteht die Fallback-Möglichkeit beim Abschlusswettbewerb mit einem manuellen Plan zu starten.

Wettbewerb online am 14. Januar 2021

Es traten 5 Roboter zum Wettbewerb an: Tilting Eggs, QWRTY, IR-06, OptoBotV2.2 und Kubus. Das Finale IR-06 (37 Punkte) gegen Kubus (31 Punkte) gewann fehlerlos IR-06.

Namensänderung FIRST LEGO League (FLL)

• 4-6 Jahre -> FIRST LEGO League Discover
• 6-10 Jahre -> FIRST LEGO League Explore
• 9-16 Jahre -> FIRST LEGO League Challenge

So sieht eine Videokonferenz mit vielen aktiven Teilnehmern aus (Anklicken zum Vergrößern)

FLL Challenge an der Technischen Hochschule Brandenburg

Die Teams

• Singularity Seahawks, privates Team aus Potsdam, Coach: Jan Ludwig, Saskia Ludwig
• BBIbotS, Berlin Brandenburg International School, Coach: Aisha Kristiansen
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelitz, Coach: Andreas Löskow, Anna Krajewsky
• RobotSapiens, Berlin Brandenburg International School, Coach: Maryam Ferdosi
• SAP Archenhold, Archenhold-Gymnasium Berlin, Coach: Jan Geschinsky, Wassili Sabelfeld
• Lori-Bot, Vicco-von-Bülow-Gymnasium Falkensee, Coach: Kai Neuse und Niklas Jung

Die Jury

• Rainer Schmidt, Leiter Berufliche Bildung der Heidelberger Druckmaschinen AG, a.D.
• Tim Freudenberg, Fachbereichsleiter Kultur, Stadt Brandenburg an der Havel 
• Angela Pohl, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien  
• Klaus-Dieter Pohl, Landesbeauftragter für Schülerwettbewerbe 
• Martin Ahlborg, Industrieelektronik Brandenburg GmbH und freischaffender Autor
• Kevin Scheidemann, Vorstand Jugendkulturfabrik Brandenburg e.V.
• Thomas Schrader Professor im FB Informatik und Medien 
• Sylvia Fröhlich, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien 
• Jenny Ludwig, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien  
• Michael Dück, Akademischer Mitarbeiter im FB Informatik und Medien  
• Vorsitz: Jochen Heinsohn, Professor im FB Informatik und Medien

Die Ergebnisse

• Robot-Game: 1.Platz CaroAces (450 Punkte), 2.Platz SAP Archenhold (405 Punkte), 3. Platz BBIbotS (330 Punkte)
• Forschung: 1.Platz BBIbotS, 2.Platz Lori-Bot und RobotSapiens
• Roboterdesign: 1.Platz RobotSapiens, 2. Platz CaroAces, 3. Platz BBIbotS
• Grundwerte: 1.Platz SAP Archenhold, 2. Platz CaroAces, 4x 3. Platz Singularity Seahawks, Lori-Bot, RobotSapiens sowie BBIbotS
• Sonderpreis der Jury (LEGO-aufbauten der aktuellen Aufgabe) an: Singularity Seahawks sowie Lori-Bot
• Der Pokal für bestes Coaching an: Coach Aisha Kristiansen, Betreuerin der BBIbotS von der Berlin Brandenburg International School

Roboter des Teams Lori-Bot

Last but not least: Beeindruckende Videos der Teams

• Robot-Games: RobotSapiens, CaroAces, SAP-Archenhold, BBIBotS
• Forschungsprojekt: BBIBotS, Lori-Bot, CaroAces
• Roboterdesign: BBIBotS, Lori-Bot

FLL Explore an der Technischen Hochschule Brandenburg

Der autonome Pizzabote SAE-Level 5

Wir wiederholen die schwierige Aufgabe vom letzten Jahr, bei der ein autonomes Fahrzeug entworfen, konstruiert und programmiert werden soll, das selbständig kürzeste Wege in einer übergebenen Karte plant und ausführt. Der Anwendungsfall ist ein Lieferroboter, wie er in verschiedenen Städten erprobt wird. Das System übernimmt hier sowohl die Rolle des Roboters (Lokalisation, lokale Navigation mithilfe der Sensorik, Abliefern der Pizza) als auch die der Planungsschicht, bspw. einer zentralen KI-Komponente, die auf die Verkehrssituation der Stadt zugreifen kann und Routen nach aktueller Verkehrslage berechnet (globale Navigation).

Und natürlich muss ein Robotersystem mit Stromversorgung, Motoren, Getrieben, geeigneten Sensoren und Transportkapazität gebaut werden. Falls die Probleme zu groß werden (und groß werden sie auf jeden Fall), besteht die Fallback-Möglichkeit beim Abschlusswettbewerb mit einem manuellen Plan zu starten. Es traten 4 Roboter zum Wettbewerb an: _007, Bumblebee, Rüdiger und Fathi. Das Finale Bumblebee (84 Punkte) gegen Fathi (73 Punkte) gewann Fathi.

Kombination von Imitation Learning und Reinforcement Learning zur Bewegungssteuerung

Eine erfolgreiche Kombination von Imitation Learning (IL) und Reinforcement Learning (RL) zur Bewegungssteuerung eines Roboters besitzt das Potenzial, einem Endnutzer ohne Programmierkenntnisse einen intelligenten Roboter zu Verfügung zu stellen, der in der Lage ist, die benötigten motorischen Fähigkeiten von den Menschen zu erlernen und sie angesichts der aktuellen Rahmenbedingungen und Ziele eigenständig anzupassen. In dieser Masterarbeit wird eine Kombination von IL und RL zur Bewegungssteuerung des humanoiden Roboter NAO eingesetzt. Der Lernprozess findet auf dem realen Roboter ohne das vorherige Training in einer Simulation statt. Die Grundlage für das Lernen stellen kinästhetische Demonstrationen eines Experten sowie die eigene Erfahrung des Agenten, die er durch die Interaktion mit der Umgebung sammelt.

Das verwendete Lernverfahren basiert auf den Algorithmen Deep Deterministic Policy Gradient from Demonstration(DDPGfD) und Twin Delayed Policy Gradient (TD3) und wird in einer Fallstudie, dem Spiel Ball-in- a-Cup, evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der umgesetzte Algorithmus ein effizientes Lernen ermöglicht. Vortrainiert mit den Daten aus Demonstrationen, fängt der Roboter die Interaktion mit der Umgebung mit einer suboptimalen Strategie an, die er im Laufe des Trainings schnell verbessert. Die Leistung des Algorithmus ist jedoch stark von der Konfiguration der Hyperparameter abhängig. In zukünftigen Arbeiten soll für das Ball-in- a-Cup-Spiel eine Simulation erstellt werden, in der die Hyperparameter und die möglichen Verbesserungen des Lernverfahrens vor dem Training mit dem realen Roboter evaluiert werden können.

Kolloqium: 22.01.2020

Gutachter: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster, Masterarbeit

Erstmals sind beide Spielfelder über eine Brücke verbunden.

An der Technischen Hochschule Brandenburg

• Zeit und Ort: 29.11.2019 im Audimax der THB, zeitgleich die FLL Junior-Ausstellung
• Die Anreise ist ab 9:00 Uhr möglich, die Eröffnung ist um 10:00 Uhr: Zeitplan, Raumplan
• Parken: Wegen der Bauarbeiten für die neue THB-Haltestelle ist die Zufahrt zum Parkplatz nur aus Richtung Nicolaiplatz möglich: Einfahren in die Sackgasse, am Ende links über die Behelfseinfahrt auf den Parkplatz. Alternativ finden sich Parkmöglichkeiten mit 200m Fussweg vor dem Finanzamt.
• Qualifikation: die zwei besten FLL-Teams qualifizieren sich für das Semifinale "FLL SF Northeast" in Eberswalde am 25.01.2020.

14 Teams starten in Brandenburg:

• BBIbotS, Berlin Brandenburg International School
• Berlin International City Shapers, Berlin International School
• BIS Shadow Hackers, Berlin International School
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelitz
• Ein Stein, Einstein Gymnasium Potsdam
• Leibniz Rockets - Powered by SAP, Leibniz-Schule Berlin
• Loriot, Vicco-von-Bülow-Gymnasium Falkensee
• Luises LAN Connection, Königin-Luise-Stiftung Berlin
• Optibots, Friedrich-Ludwig-Jahn-Gymnasium Rathenow
• Pathfinder, Bertolt-Brecht-Gymnasium Brandenburg a.d.Havel
• RobOrwell, George Orwell Schule Berlin
• Robot Knights, von Saldern-Gymnasium Europaschule Brandenburg an der Havel
• SAP Archenhold, Archenhold-Gymnasium Berlin
• VvBGo!, Vicco-von-von-Bülow-Gymnasium Stahnsdorf

Die Jury

• Rainer Schmidt, Leiter Berufliche Bildung der Heidelberger Druckmaschinen AG
• Kirstin Ohme, Fachgruppenleiterin Umwelt und Naturschutz, Stadt Brandenburg an der Havel
• Albrecht Bohne, Mitarbeiter i.R. im FB Informatik und Medien
• Anja Castens, Sachbearbeiterin Denkmalschutz, Stadt Brandenburg an der Havel
• Rolf Socher, Professor im FB Informatik und Medien
• Tim Freudenberg, Fachbereichsleiter Kultur, Stadt Brandenburg an der Havel
• Stephan Köpping, Betriebsleiter und Prokurist, MEBRA
• Katrin Witt, Fachgruppenleiterin Denkmalschutz, Stadt Brandenburg an der Havel
• Klaus-Dieter Pohl, Landesbeauftragter für Schülerwettbewerbe
• Luise Schlieben, Schülerin am Martin-Andersen-Nexö Gymnasium Dresden
• Joachim Hütter, Vorsitzender Richter am Oberlandesgericht
• Sylvia Fröhlich, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Mildred Bläsing, Lehrerin an der Heinrich-Böll-Oberschule, Berlin
• Martin Ahlborg, Alumni FB Informatik und Medien
• Jenny Ludwig, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Kevin Scheidemann, Vorstand Jugendkulturfabrik Brandenburg e.V.
• Jochen Heinsohn, Professor im FB Informatik und Medien

Ergebnisse

• Pokal "Bestes Teamwork" an das Team "BBIbotS", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Luises LAN Connection"
• Pokal "Beste Forschungspräsentation" an das Team "RobOrwell", 2. Platz "BBIbotS", 3. Platz "CaroAces"
• Pokal "Bestes Roboterdesign" an das Team "SAP Archenhold", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Pathfinder"
• Pokal "Sonderpreis der Jury" an die beiden Teams "Berlin International City Shapers" und "BIS Shadow Hackers"
• Pokal "Bestes Robot-Game" an das Team "CaroAces" (Gewinner der Finalrunden), 2. Platz "BBIbotS", 3. Platz "SAP Archenhold"
• Sonderpreise der Schiedsrichter (LEGO-Spielaufbauten der aktuellen Aufgabe) an: "VvBGo!" und die "Robot Knights"
• Der Pokal „FLL Champion“, den das Team erhält, welches in allen Bewertungskategorien die meisten Punkte sammeln konnte, geht an das Team "CaroAces" aus Neustrelitz, das damit am 25.01.2020 nach Eberswalde zum FLL Semi-Finale Nordost fährt. Den zweiten Platz erreichte das Team "SAP Archenhold" aus Berlin-Schöneweide, das damit ebenfalls für das Semi-Finale qualifiziert ist. Dritter in der Gesamtwertung wurden die "BBIbotS" der Berlin Brandenburg International School.

Punkte: Jury-Wertung, RobotGame

Fotos (O. Karaschewski)

5 Junior-Teams gestalten die FLL Junior-Austellung:

• LEGO Lab Golm - Team BLUE und LEGO Lab Golm - Team PINK, private Teams aus Potsdam
• Legofreunde, Konrad Sprengel Schule Brandenburg
• Legolinos 1 und Legolinos 2, Frederic-Joliot-Curie-Schule Brandenburg

Die Gutachter

• Harald Loose, Professor im FB Informatik und Medien
• Eva Pudewell, Informatiklehrerin i.R.
• Michael Dück, Akademischer Mitarbeiter im FB Informatik und Medien

Bei der FLL Junior-Ausstellung ..

• "Fantasievolle Konstruktion" an "Legofreunde" aus Brandenburg a. d. H
• "Fabelhafte Dekoration" an "LEGO Lab Golm - Team PINK" aus Potsdam
• "Spannende Forscherreise" an "LEGO Lab Golm - Team BLUE" aus Potsdam
• "Einzigartiger Teamgeist" an "Legolinos 1" aus Brandenburg a. d. H.
• "Großartiges Teamwork" an "Legolinos 2" aus Brandenburg a. d. H

Plätze 1 bis 3 beim Balance-Ball: Bruno 2:07, Ferdi 2:18, Benjamin 2:19

Wir bedanken uns für die Unterstützung des Regionalwettbewerbes in Brandenburg bei:

• StWB - Stadtwerke Brandenburg an der Havel GmbH & Co. KG
• MEBRA - Märkische Entsorgungsgesellschaft Brandenburg mbH
• HANDS on TECHNOLOGY e.V.
• Institut für interdisziplinäre Forschungund Entwicklung e.V.
• Institut für Informatik und Medien e.V.

Der autonome Pizzabote SAE-Level 5

Wir wiederholen die schwierige Aufgabe vom letzten Jahr, bei der ein autonomes Fahrzeug entworfen, konstruiert und programmiert werden soll, das selbständig kürzeste Wege in einer übergebenen Karte plant und ausführt. Der Anwendungsfall ist ein Lieferroboter, wie er in verschiedenen Städten erprobt wird. Das System übernimmt hier sowohl die Rolle des Roboters (Lokalisation, lokale Navigation mithilfe der Sensorik, Abliefern der Pizza) als auch die der Planungsschicht, bspw. einer zentralen KI-Komponente, die auf die Verkehrssituation der Stadt zugreifen kann und Routen nach aktueller Verkehrslage berechnet (globale Navigation).

Und natürlich muss ein Robotersystem mit Stromversorgung, Motoren, Getrieben, geeigneten Sensoren und Transportkapazität gebaut werden. Falls die Probleme zu groß werden (und groß werden sie auf jeden Fall), besteht die Fallback-Möglichkeit beim Abschlusswettbewerb mit einem manuellen Plan zu starten. Es traten 5 Roboter zum Wettbewerb an: Robby, Painbot, Robot, Ritter und Hungerkiller. Das Finale Ritter (63 Punkte) gegen Painbot (60 Punkte) gewann Painbot.

Zwei Projektberichte von Painbot und Robot:

• Neue Stichtags-Regelung: Wer am 1. Januar 2018 mindestens 9 Jahre und nicht älter als 16 Jahre ist, darf an der LEGO League teilnehmen.
• Ort und Zeit im Zeitplan und Raumplan

Leben und Reisen im Weltraum

Es starten in Brandenburg:

• bg-Bots, Barnim Gymnasium Bernau
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelit
• Ein Stein, Einstein Gymnasium Potsdam
• LegoFighters, Paulus-Praetorius-Gymnasium Bernau
• Leibniz-Rockets, powered by SAP Leibniz-Schule Berlin
• Medienroboter, Alexander S. Puschkin Gymnasium Hennigsdorf
• Optibots, Friedrich-Ludwig-Jahn-Gymnasium Rathenow
• Pathfinder, Bertolt-Brecht-Gymnasium Brandenburg
• Robot Knights, von Saldern-Gymnasium Brandenburg an der Havel
• Roboteam, Orwell George Orwell Schule Berlin
• SAP Archenhold, Archenhold-Gymnasium
• ViccRobot, Vicco-von-Bülow-Gymnasium Falkensee

Die Jury

• Rainer Schmidt, Leiter Personal/Berufliche Bildung der Heidelberger Druckmaschinen AG
• Thomas Hahn, Brandenburger Dienstleistungen GmbH
• Kirstin Ohme, Leiterin Fachgruppe Umwelt und Naturschutz, Stadt Brandenburg an der Havel
• Tim Freudenberg, Leiter Fachbereich Kultur, Stadt Brandenburg an der Havel
• Stephan Köpping, Betriebsleiter und Prokurist, MEBRA
• Rolf Socher, Professor im FB Informatik und Medien
• Laura Tetzlaff, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Angelique Wirschewski, Mitarbeiterin für Qualität der Lehre, THB
• Sylvia Fröhlich, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Klaus-Dieter Pohl, Landesbeauftragter für Schülerwettbewerbe
• Jenny Ludwig, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Martin Ahlborg, Alumni FB Informatik und Medien
• Mildred Bläsing, Lehrerin an der Heinrich-Böll-Oberschule, Berlin
• Kevin Scheidemann, Vorstand Jugendkulturfabrik Brandenburg e.V.
• Benjamin Yüksel, Masterstudent der Informatik
• Jochen Heinsohn, Professor im FB Informatik und Medien

Ergebnisse

Es wurden 6 Pokale vergeben:

• Pokal "Bestes Teamwork" an das Team "Medienroboter", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Robot Knights"
• Pokal "Beste Forschungspräsentation" an das Team "CaroAces", 2. Platz "Optibots", 3. Platz "Pathfinder"
• Pokal "Bestes Roboterdesign" an das Team "SAP Archenhold", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Ein Stein"
• Pokal "Sonderpreis der Jury" an das Team "Ein Stein"
• Pokal "Bestes Robot-Game" an das Team "CaroAces" (Gewinner der Finalrunden), 2. Platz "SAP Archenhold", 3. Platz "Roboteam Orwell"
• Sonderpreise der Schiedsrichter (LEGO-Spielaufbauten der aktuellen Aufgabe) an: "bg-Bots"

Der Pokal „FLL Champion“, den das Team erhält, welches in allen Bewertungskategorien die meisten Punkte sammeln konnte, geht an das Team "CaroAces" aus Neustrelitz, das damit am 26.01.2019 nach Eberswalde zum FLL Semi-Finale Nordost fährt. Den zweiten Platz erreichte das Team "SAP Archenhold" aus Berlin-Schöneweide. Dritter in der Gesamtwertung wurden die "Medienroboter" aus Hennigsdorf.

Punkte: Jury-Wertung, RobotGame

Fotos (O. Karaschewski, S. Fröhlich, M. Dueck)

Wir bedanken uns für die Unterstützung des Regionalwettbewerbes 2018 in Brandenburg bei:

• StWB - Stadtwerke Brandenburg an der Havel GmbH & Co. KG
• MEBRA - Märkische Entsorgungsgesellschaft Brandenburg mbH
• HANDS on TECHNOLOGY e.V.
• Institut für interdisziplinäre Forschungund Entwicklung e.V.
• Institut für Informatik und Medien e.V.

FLL Junior an der Technischen Hochschule Brandenburg

Parallel zum FLL-Regionalwettbewerb wird an der THB erstmals eine Ausstellung mit FLL-Junior-Projekten zu sehen sein. Auf gehts zur MISSION MOON – auf zum Mond! Wie wäre es, auf dem Mond zu leben?

• Ort und Zeit im Zeitplan und Raumplan
• Die Plätze sind auf sechs Teams begrenzt. Ansprechpartner bei Fragen: Ingo Boersch

Es starten in Brandenburg:

• Forschungsstation Golm, Privat, Potsdam
• Lego Raketen-Team, Grundschule Glindow
• Legolinos 1, Frederic-Joliot-Curie-Schule
• Legolinos 2, Federic-Joliot-Curie-Schule
• Not decided yet., Privat, Berlin

Die Gutachter

• Harald Loose, Professor im FB Informatik und Medien
• Eva Pudewell, Informatiklehrerin i.R.
• Michael Dück, Akademischer Mitarbeiter im FB Informatik und Medien
• Albrecht Bohne, Mitarbeiter i.R. im FB Informatik und Medien

Ergebnisse

Bei der FLL Junior-Ausstellung wurden fünf Auszeichnungen verliehen:

• "Großartige Programmierung" an "Not decided yet." aus Berlin
• "Spannende Forschungsreise" an "Legolinos 2" aus Brandenburg a. d. H
• "Einzigartiger Teamgeist" an "Legolinos 1" aus Brandenburg a. d. H.
• "Fantasievolle Konstruktion" an das "Lego Raketen-Team" aus Glindow
• "Unglaublicher Forschungsdrang" an die "Forschungsstation Golm" aus Potsdam

Fotos (O. Karaschewski, S. Fröhlich, M. Dueck)

Was ist FIRST LEGO League Junior?

Es ist nie zu früh, MINT (Mathematik-Informatik-Naturwissenschaft-Technik) zu entdecken. First LEGO League Junior (FLL Junior) ist ein Bildungsprogramm, das junge Schülerinnen und Schüler zum entdeckenden Lernen anregt. Mit seinen spannenden Aufgabenstellungen fängt FLL Junior die Neugier der Kinder ein und motiviert, die Wunder der Wissenschaft und Technik spielerisch zu entdecken. Begleitet durch Coaches, erforschen die Kinder in Teams reale, wissenschaftliche Probleme wie Recycling, Energie und das Zusammenleben von Menschen und Tieren. Dazu bauen sie ein motorisiertes Modell aus LEGO-Steinen und erstellen ein Forschungsposter, das ihre Entdeckungen und ihr Team vorstellt. Das Highlight der Saison ist die Teilnahme an einer FLL Junior Ausstellung, bei dem die Teams ihre Ergebnisse präsentieren und mit Anderen teilen.

FLL Junior schafft einen spielerischen Zugang zu komplexen Fragestellungen und technischen Zusammenhängen. Ganz nebenbei erlernen die Teilnehmer und Teilnehmerinnen die Grundlagen der Robotik und Programmierung. Als Einstieg gedacht, ermöglicht FLL Junior eine mehrjährige Erfahrung und ist idealer Ausgangspunkt für die erfolgreiche Teilnahme am Anschlussprojekt FIRST® LEGO® League. Auf der Webseite www.first-lego-league-Junior.org erfahrt Ihr noch mehr über das Programm und könnt Euer Team anmelden.

Human-Robot-Interaction zum überwachten Lernen einer Objekterkennung durch den humanoiden Roboter NAO

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation zur Demonstration der Interaktion einer Person mit einem Roboter zum Erlernen von Objekten, die später wiedererkannt werden sollen. Der Schwerpunkt liegt zum einen auf der Entwicklung des Interaktionsmodells und zum anderen auf einer zuverlässigen Erkennung nach wenigen Lernbeispielen. Die besondere Schwierigkeit liegt in der Verwendung des NAO-Roboters. Die Arbeit soll die Vorarbeiten berücksichtigen und diese weiterentwickeln.

Im Ergebnis entstand eine Python-Applikation, die im Dialog mit einem Menschen in der Lage ist, Objekte zu labeln und wiederzuerkennen. Eine kreative Lösung stellt die robuste Eingabe des Labels über Stempel und Zeichenerkennung dar. Das Wiedererkennen wird durch Segemntierung und Klassifikation gelöst. Die Segmentierung erfolgt pragmatisch anhand eines initialen Hintergrundes, für die Klassifikation werden SIFT-Features als Objektmerkmale extrahiert und damit eine RBF-SVM trainiert.

Kolloqium: 07.03.2018

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Real-time reinforcement learning von Handlungsstrategien für humanoide Roboter

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation zur Demonstration von Reinforcement- Lernen (RL) auf autonomen, humanoiden Robotern. Demonstriert werden soll das Erlernen einer erfolg- reichen Handlungsstrategie in einem einfachen realen Szenario. Das Szenario kann selbst gewählt werden, bspw. das Sortieren von Bällen. Das Szenario soll im Wesentlichen deterministisch, kann aber in seltenen Fällen stochastisch reagieren. Der Lernvorgang soll unbeaufsichtigt selbständig laufen können und in kurzer Zeit (bspw. einer Stunde) zu einer erfolgreichen Policy führen.

Ein zweiter Applikationsmodus soll das unbegrenzte Ausführen der erlernten Policy ermöglichen. Für den Lernvorgang darf der Agent keine fremderstellte Simulation verwenden, für Evaluierung und Test der Applikation ist eine Simulation natürlich erlaubt. Damit besteht die zweite Schwierigkeit in der geringen Anzahl von Interaktionen mit dem realen Szenario, so dass Maßnahmen zur Effizienzsteigerung klassischer RL-Ansätze verwendet werden müssen. Hilfreich wäre eine geeignete Visualisierung des Lernvorganges bzw. der Policy oder transparenter Wertefunktionen, um Besuchern und Studenten den Ablauf zu verdeutlichen und die Programm-Entwicklung zu unterstützen.

Kolloqium: 07.03.2018

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster, Kolloquiumsvortrag, Masterarbeit

Der autonome Pizzabote SAE-Level 5

Im Straßenverkehr werden Autos von leistungsfähigen Fahrerassistenzsystemen gesteuert - aber bisher nur im SAE-Level 2 [1], d.h. unter ständiger Beobachtung des Fahrers. Aktuelle Pressemeldungen berichten von ersten Serien-Fahrzeugen mit SAE-Level 3, in denen der Fahrer seine Aufmerksamkeit abwenden darf und bei Problemen vom Auto gerufen wird [2].

Stellen wir uns nun einen unbemannten Transportroboter vor, der auf einer öffentlichen Straße vorsichtig Güter von A nach B transportiert, bspw. einen Pizzaboten mit SAE-Level 5 für den Stadtverkehr. Probleme bei der Auslieferung entstehen bei Staus, Baustellen oder durch liegenbleibende Fahrzeuge. Der damit verbundene Verlust befahrbarer Strecken erfordert ein Neuplanen von Fahrtrouten. Und hier kommen Sie ins Spiel.

Ihr Roboter erhällt den Auftrag, eine oder mehrere Pizzen auszuliefern. Das Streckennetz ist ein einfaches Gitter, in dem es allerdings zu Störungen und damit unbefahrbaren Kreuzungen kommen kann. Die gute Nachricht ist, das Sie über globales Wissen verfügen und die aktuelle Karte der befahrbaren Wege dem Roboter kurz vor dem Start zur Verfügung gestellt wird. Entwerfen, konstruieren und programmieren Sie einen geeigneten Roboter!

Roboter

Im Wettkampf Ende Januar 2018 traten die vier Roboter Sion, Simon, Kabelbinder-Jack und Roberat gegeneinander an, wobei die letzteren mit automatischer Wegplanung fuhren. Die Ergebnisse finden sich in der Punktetabelle. Im Finale setzte sich Kabelbinder-Jack knapp gegen Sion durch.

Die Roboter werden in folgenden Projektarbeiten beschrieben.

• Roboter Roberta
  "Da Roberta sich beim Abarbeiten längerer Fahraufträge einige Male wie eine „Prinzessin“ verhalten hat, dachten wir, es wäre eine gute Idee, zu überlegen, die Fahraufträge nach der zurückzulegenden Distanz zu sortieren. So kann sich Roberta langsam an die Herausforderungen des Alltags gewöhnen. Die Fahraufträge werden nun aufsteigend nach den Kosten der jeweils nächsten erreichbaren Kreuzung sortiert. So erhalten Fahraufträge mit geringeren Kosten eine höhere Priorität als jene mit höheren Kosten. Als Sortierverfahren haben wir den Bubblesort angewendet."
• Roboter Kabelbinder-Jack
  "Dieses Projekt hat uns sehr viel Spaß gemacht und unser Roboter „Kabelbinder-Jack“ ist ein Ergebnis guter und konstanter Teamarbeit. Wir haben alle während des Semesters geforderten Ziele umgesetzt und rechtzeitig zum Wettbewerb einen konkurrenzfähigen Roboter an den Start gebracht. Auch wenn es trotzdem noch einiges zu verbessern gibt, sind wir mit unserer Arbeit zufrieden, da der Roboter jede Route aus der Datei der Fahraufträge erfolgreich bewältigen kann. "
• Roboter Sion
  "Am Anfang war alles ja noch sehr ruhig und machte auch viel Spaß, aber irgendwann begann der Druck zu steigen, weil auch die Anforderungen stiegen. Nachdem der Roboter schon geradeaus fahren konnte sollten wir jetzt Greifer bauen, und damit auch die entsprechenden Getriebe montieren und einen Taster noch dazu, damit der Roboter weiß, dass er zum Lieferpunkt der Pizza angekommen ist. Gehen wir einfach mal tiefer in den Aufbau… "
  
  

[1] Levels of driving automation are defined in SAE INTERNATIONAL STANDARD J3016

[2] Audi 07/11/17 The new Audi A8: future of the luxury class 

Colin Christ studiert seit 2012 Informatik an der TH Brandenburg. Den Bachelor schloss er mit dem Schwerpunkt „Intelligente Systeme“ ab. In seinem Masterprojekt vertiefte er das Thema "Reinforcement Learning (RL)" aus der Vorlesung "Künstliche Intelligenz". Reinforcement Learning ist ein Lernparadigma, das in der Robotik zunehmend Einsatz findet. Hierbei lernt ein Agent durch Ausprobieren eine genau auf seine Situation, bspw. seinen Körper und Sensorik, angepasste Handlungsstrategie. Neue Lernalgorithmen reduzieren die Anzahl notwendiger Interaktionen durch Übertragen erlebter Erfahrungen auf ähnliche Situationen und führen so zu einem verkürzten Lernvorgang. Mittlerweile scheint der Einsatz von RL in industriellen Umgebungen möglich.

Colin Christ behandelt in seiner Masterarbeit ein Szenario, in dem ein humanoider Roboter auf diese Weise vom Menschen definierte Ziele erreichen soll - ohne dass explizit programmiert wird, wie die Aufgabe gelöst werden kann: "Wünsch Dir was"-Programmierung.

Die Zwischenergebnisse präsentierte er kurzweilig und zur Diskussion anregend auf dem World Usability Day zum diesjährigen Thema "Artificial Intelligence" am 09.11.2017 im Infopanel "UX- und Design-Innovationen aus Brandenburg" in Berlin.

An der Technischen Hochschule Brandenburg

• Der Regionalwettbewerb Brandenburg der FIRST® LEGO® League findet am 01.12.2017, 10 Uhr im Audimax der Technischen Hochschule Brandenburg statt. Die Anreise ist ab 09:00 Uhr möglich: Zeitplan (Stand 13.11.2017).
• Das Audimax finden Sie im Campusplan, Parkplätze stehen ausreichend zur Verfügung. Die Präsentationen werden im Informatikzentrum stattfinden.
• Der FLL-Champion in Brandenburg qualifiziert sich für das Semi-Finale NorthEast am 04.02.2018 an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden (HTW Dresden).

Es starten in Brandenburg:

• SAP Archenhold, Archenhold-Oberschule Berlin
• Medienroboter, Privatinitiative, Hennigsdorf
• Pathfinder, Bertolt-Brecht-Gymnasium Brandenburg
• Ein Stein, Einstein Gymnasium Potsdam
• Leibniz powered by SAP, Leibniz-Schule Berlin
• Robo-Team-Orwell, George Orwell Schule Berlin
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelitz
• Optibots, Friedrich-Ludwig-Jahn-Gymnasium Rathenow
• Käthe-Kollwitz-Gymnasium Berlin
• Lego Fighters, Paulus-Praetorius-Gymnasium Bernau
• Loriot, Vicco-von-Bülow-Gymnasium Falkensee

Die Jury

• Rainer Schmidt, Leiter der Beruflichen Bildung, Heidelberger Druckmaschinen AG
• Manuel Scharner, Leiter EMSR-Technik, BRAWAG
• Tim Freudenberg, Leiter Fachbereich Kultur, Stadt Brandenburg an der Havel
• Stephan Köpping, Betriebsleiter und Prokurist, MEBRA
• Harm Schenk, Technischer Leiter, BRAWAG
• Eberhard Beck, Professor im FB Informatik und Medien
• Kirstin Ohme, Leiterin Fachgruppe Umwelt und Naturschutz, Stadt Brandenburg an der Havel
• Joachim Hütter, Richter am Oberlandesgericht
• Sylvia Fröhlich, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Klaus-Dieter Pohl, Landesbeauftragter für Schülerwettbewerbe
• Jenny Ludwig, Akademische Mitarbeiterin im FB Informatik und Medien
• Martin Ahlborg, Georg-Klingenberg-Schule Brandenburg an der Havel
• Thomas Schrader, Professor im FB Informatik und Medien
• Henry Moews, Softwareentwickler, equeo GmbH (Berlin)
• Eva Pudewell, Informatiklehrerin i.R.
• Jochen Heinsohn, Professor im FB Informatik und Medien

Wir danken herzlich allen Helfern und unseren Sponsoren:

• MEBRA - Märkische Entsorgungsgesellschaft Brandenburg mbH
• BRAWAG - Wasser- und Abwassergesellschaft Brandenburg an der Havel
• Institut für interdisziplinäre Forschungund Entwicklung e.V.
• Institut für Informatik und Medien e.V.
• HANDS on TECHNOLOGY e.V.

Ergebnisse

Es wurden 6 Pokale vergeben:

• Pokal "Beste Forschungspräsentation" an das Team "SAP Archenhold", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Medienroboter"
• Pokal "Bestes Robotdesign" an das Team "Pathfinder", 2. Platz "CaroAces" und 3. Platz "Ein Stein"
• Pokal "Bestes Teamwork" an das Team "Medienroboter", 2. Platz "SAP Archenhold", 3. Platz "CaroAces"
• Pokal "Sonderpreis der Jury" an das Team "Optibots"
• Pokal "Bestes Robot-Game" an das Team "CaroAces" (Gewinner der Finalrunden mit 900 Punkten), 2. Platz "SAP Archenhold", 3. Platz "Optibots"
• Sonderpreise der Schiedsrichter (LEGO-Spielaufbauten der aktuellen Aufgabe) an: "Loriot" und "Robo-Team-Orwell".

Der Pokal „FLL Champion“, den das Team erhält, welches in allen Bewertungskategorien die meisten Punkte sammeln konnte, geht an das Team "CaroAces" aus Neustrelitz, das damit zum FLL-Semi-Finale fährt. Den Platz 2. errang das Team "SAP Archenhold" und zwei dritte Plätze gingen an die "Medienroboter" aus Hennigsdorf und das Team "Pathfinder" aus Brandenburg.

Fotos (O. Karaschewski, S. Fröhlich, M. Dueck)

Punkte: Jury-Wertung, RobotGame

Das Sponsoring für 2017 ist beendet. Wenn Sie mit Ihrem Angebot im Rahmen eines technik- und informatikorientierten Schülerwettbewerbes in 2018 werben wollen, finden Sie hier weitere Informationen.

FLL Saison 2017/2018 "Hydro Dynamics"

• 10. April 2017 - 16 Uhr Start FLL Anmeldung 2017/18 "Hydro Dynamics"
• Ende August 2017 Versand der FLL Spielfelder
• 29. August 2017 FLL Kickoff: Aufgabenveröffentlichung & Stichtag Altersgrenze
• 28. Oktober 2017 Anmeldeschluss
• 18. November 2017 - 14. Januar 2018 FLL Regionalwettbewerbe
• 20. Januar - 11. Februar 2018 FLL Semi Finals
• März 2018 FLL Finale Zentraleuropa

Autonome Taxis, ...

... die smart auf Veränderungen der Verkehrswege reagieren, waren das Ziel im Bachelorprojekt im Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Im sog. Robot Building Lab entwerfen, konstruieren und programmieren Studierende autonome Roboter, die sich selbständig in einer Welt - diesmal einer Stadt - zurechtfinden. Es gibt zwar zentrale Verkehrsmeldungen, aber keine zentrale Steuerung, Autonomie ist gefragt.

Im Wettkampf traten 4 Systeme gegeneinander an, leider hatten zwei Startprobleme. Zwei Systeme liefen sehr robust, wie rechts die Punktetabelle zeigt.

Die Roboter werden in folgenden Projektarbeiten beschrieben.

• Roboter S.A.L.A.T.
  
  "Trotz seiner Langsamkeit war er in der Lage bei allen Karten, außer Fahrplan Nr.7, mindestens zwei Fahrgäste abzuholen und zum Start zurückzubringen, wobei er den letzten Fahrgast immer schon im Greifer hatte. Als Wertung der Arbeit lässt sich sagen, dass S.A.L.A.T. sehr zuverlässig ist und dem Sieger des Wettbewerbes nur in Sachen Tempo etwas unterlegen war."
  
  
• Roboter Herby
  
  "Den Roboter, den wir während des Projektes konstruiert haben, tauften wir auf den Namen „Herby“. Dieser stammt aus dem gleichnamigen Film „Herby – Ein kleiner Flitzer“. Wir hielten ihn für passend, da sich unser Roboter vom Beginn an am schnellsten fortbewegte."

Human Robot Interaction am Beispiel eines Tic-Tac-Toe spielenden NAO-Roboters

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation, die einem NAO-Roboter ermöglicht, autonom Tic- Tac-Toe gegen einen menschlichen Spieler zu spielen. Schwerpunkt ist hierbei ein natürliches und motivierendes Spielerlebnis. Hierzu ist es notwendig, robuste Lösungen für Teilprobleme der Interaktion wie Rezeption und Aktorik zu entwickeln, die diese Zielstellung berücksichtigen. Eine leistungsfähige Spielstrategie ist so umzusetzen, dass sowohl starke wie auch schwächere Spieler Freude an der Interaktion finden. Die Applikation soll autonom auf dem Roboter laufen und perspektivisch für andere Spiele sowie beim Spiel NAO gegen NAO einsetzbar sein. Die besondere Schwierigkeit der Arbeit liegt in der Gestaltung der Interaktion und dem Lösen der Robotik-Probleme in einer realen, stochastischen Welt.

Die Arbeit wurde in die Problemfelder Spiellogik, Strategie, Aktorik, Bildverarbeitung und Interaktion aufgeteilt. Spiellogik und Strategie beschäftigen sich mit der Umsetzung des grundlegenden Spielablaufs. Die Aktorik dient primär der Umsetzung des Zeichnens auf dem Spielfeld. In der Bildverarbeitung wird das Spielfeld mit Hilfe der Roboterkameras erfasst und ausgewertet. In der Interaktion wird eine auf Sprache basierende Schnittstelle mit dem menschlichen Gegenspieler sowie eine adaptive Spielstärke umgesetzt.

Kolloqium: 02.08.2016

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster

Animal Allies - Tierische Verbündete.

Der Regionalwettbewerb Brandenburg der FIRST® LEGO® League findet am 02.12.2016 im Audimax der Technischen Hochschule Brandenburg statt. Mehr als 120 Kinder und Jugendliche in 15 Teams konstruieren und programmieren gemeinsam autonome Roboter, um Aufgaben auf einer thematischen Spielfläche zu meistern und Lösungen zum Thema “Animal Allies – Tierische Verbündete“ zu entwickeln. Der Wettbewerb wird zum 15. Mal vom Fachbereich Informatik und Medien in Brandenburg an der Havel organisiert und kombiniert den Spaß an Technik und Wissenschaft mit der spannenden Atmosphäre eines Sportevents. Die beiden besten Teams qualifizieren sich für das Semifinale NordOst am 21.01.17 in Eberswalde. Der Eintritt ist frei - Zuschauer sind herzlich willkommen.

An der Technischen Hochschule Brandenburg

Beginn der Veranstaltung: Freitag, 02.12.2016, 10:00 Uhr (Anreise möglich ab 09:00 Uhr), Zeitplan (Stand 30.11.2016)

Ort: Audimax der THB, siehe Campusplan und Raumplan. Parkplätze sind vorhanden.

Fünfzehn Teams mit ihren Robotern, auf der Suche nach tierischen Verbündeten:

• SAP Archenhold, Archenhold-Oberschule Berlin
• Medienroboter, Privatinitiative
• Zukunftspiloten-BB, VDI-Zukunftspiloten Berlin
• Gottfried, the 2nd Generation of Leibniz - powered by SAP, Leibniz-Gymnasium Berlin
• Ein Stein, Einstein Gymnasium Potsdam
• Optibots, Friedrich-Ludwig-Jahn Rathenow
• Microbots, von Saldern-Gymnasium Brandenburg an der Havel
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelitz
• Goethes Geister, Goethe Gymnasium Lichterfelde
• Sprengel Lego Crafter, Konrad Sprengel Schule Brandenburg
• Vierstein
• Humboldt-Crew, Humboldt-Gymnasium Potsdam
• Uni4Diversity, Uni4Kids e.V. und Regine-Hildebrandt-Gesamtschule Birkenwerder
• Lego Fighters, Paulus Praetorius Gymnasium Bernau
• Niestogel, Einstein Gymnasium Potsdam

Jury:

• Andreas Ziemer, NABU Regionalverband Brandenburg/Havel e.V
• Anne Sedlmayer, Referentin für Qualität der Lehre, THB
• Cornelia Schröder, Akademische Mitarbeiterin im ZDD/ZSK der THB
• Eberhard Beck, Professor FB Informatik und Medien
• Eva Pudewell, Informatiklehrerin i.R.
• Jenny Ludwig, Studentin Masterstudiengang Informatik
• Jochen Heinsohn, Professor FB Informatik und Medien
• Kevin Scheidemann, Jugendkulturfabrik Brandenburg e.V.
• Kirstin Ohme, Fachbereich Bauen und Umwelt, Stadt Brandenburg an der Havel
• Malte Schrader, Schüler
• Nicol Schwanke, Juristin der THB
• Rainer Schmidt, Leiter der Beruflichen Bildung, Heidelberger Druckmaschinen AG
• Steven Stolze, Studierender Masterstudiengang Informatik
• Sven Buchholz, Professor FB Informatik und Medien
• Sylvia Fröhlich, Akademische Mitarbeiterin FB Informatik und Medien
• Thomas Schiefelbein, Geschäftsführer der MEBRA
• Thomas Schrader, Professor FB Informatik und Medien

Ergebnisse:

Es wurden 6 Pokale vergeben:

• Pokal "Beste Forschungspräsentation" an das Team "Optibots", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Vierstein" und "Sprengel Lego Crafter"
• Pokal "Bestes Robotdesign" an das Team "CaroAces", 2. Platz "Goethes Geister", 3. Platz "Ein Stein"
• Pokal "Bestes Teamwork" an das Team "Medienroboter", 2. Platz "Optibots", 3. Platz "Lego Fighters"
• Pokal "Sonderpreis der Jury" an das Team "Uni4Diversity"
• Pokal "Bestes Robot-Game" an das Team "CaroAces" (Gewinner der Finalrunden), 2. Platz "Medienroboter", 3. Platz "Goethes Geister"
• Sonderpreise der Schiedsrichter (LEGO-Spielaufbauten der aktuellen Aufgabe) an: "Humboldt-Crew" und "SAP Archenhold".

Der Pokal „FLL Champion“, den das Team erhält, welches in allen Bewertungskategorien die meisten Punkte sammeln konnte, geht an das Team "CaroAces" aus Neustrelitz, das damit am 21.01.17 nach Eberswalde zum FLL-Semi-Finale fährt. Auf dem Platz 2., und damit ebenfalls zum nächsten Wettbewerb qualifiziert, ist das Team "Goethes Geister" aus Berlin. Dritter in der Gesamtwertung wurden die "Optibots" aus Rathenow.

Punkte: Jury-Wertung, RobotGame

Fotos (R. Zimmermann, S. Fröhlich)

Sponsoring

Sie finden die LEGO League in Brandenburg eine tolle Idee und möchten bspw. mit Ihrem Firmenlogo/Aufsteller am Wettbewerbstag präsent sein: Ja, ich will.

Wir bedanken uns für die Unterstützung bei der Ausrichtung des Regionalwettbewerbes 2016 in Brandenburg bei:

• HANDS on TECHNOLOGY e.V.
• Institut für interdisziplinäre Forschungund Entwicklung e.V.
• Institut für Informatik und Medien e.V.
• MEBRA - Märkische Entsorgungsgesellschaft Brandenburg mbH

Masterstudent Patrick Rutter demonstrierte am 1. juni bei der Projektkonferenz der THB, die Fähgikeiten des von ihm programmierten NAO-Roboters beim TicTacToe-Spiel gegen Besucher. Mithilfe eines verlängerten Fingers setzt der NAO auf einen Touchscreen sein Feld und erkennt die Züge des Menschen. Während des Spieles versucht er zwar zu gewinnen, aber nicht demotivierend oft. Er adaptiert sich dazu an die Spielstärke des menschlichen Spielers und erzeugt so ein kurzweiliges Spielerlebnis.

Die Präsentation zeigt einen Zwischenstand der Masterarbeit.

Wie fühlt man sich bei einem deterministischen Nullsummenspiel gegen einen humanoiden Roboter?

NAO als Farbsortierer bei Youtube

• Lokalisierung, Pfadplanung und Bewegung,
• Spielsteinaufnahme und -ablage,
• Erkennen des Spielsteins und des Spielstandes,
• Spielstrategie,
• Gesamtsystem.

Realisierung eines Tic-Tac-Toe-spielenden NAO-Roboters mittels automatischen Erlernens der Spielstrategie

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation, die einen NAO-Roboter gegen einen Menschen Tic-Tac-Toe spielen lässt. Perspektivisch soll auch ein Spiel zwischen NAO-Robotern möglich sein. Ein Schwerpunkt der Arbeit ist die geeignete Realisierung eines Lernvorganges, mit dem die Applikation eine Spielstrategie erlernt, bspw. mit Reinforcement-Lernen. Der Lernvorgang soll durch die Messung der Spielstärke evaluiert werden. Wünschenswert ist eine Anzeige der aktuellen Spielstärke.

Die Applikation soll modular entworfen werden, so dass ein einfacher Austausch oder Erweiterung von Komponenten ermöglicht wird. Es soll möglich sein, ein verwandtes Spiel, wie 4x4-Tic-Tac-Toe, umzusetzen, in dem im Wesentlichen nur die spielabhängigen Anteile (wie Spielregeln, Situationserkennung, Zugausführung und Testgegner) modifiziert werden. Die Komponenten Spielsteuerung und Lernmodul sollen möglichst unabhängig vom konkreten Spiel sein.

Eine Teilaufgabe besteht in der Erkennung der Spielsituation mit Hilfe der Bildverarbeitung. Die relative Lage des Spielfeldes zum Roboter kann hierbei als statisch und bekannt vorausgesetzt werden. Sie ist im Rahmen der Arbeit geeignet zu definieren. Zur Ansteuerung der Aktorik ist eine sinnvolle, einfache Schnittstelle unter Berücksichtigung der NAO-Plattform zu realisieren. Die Applikation und Ergebnisse sind in geeigneter Weise zu evaluieren.

Kolloqium: 14.09.2015

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Konzeption und Implementierung einer Cloud Robotics-Anwendung für Text-to-speech Kommunikation mit Twitter

Ziel der Arbeit ist eine verteilte Applikation, die Tweets über die Streaming-API des Kurznachrichtendienstes Twitter empfängt und diese auf den Pioneer-Robotern vorliest. Die implementierte Anwendung soll Tweets anhand frei wählbarer Suchworte filtern können und auf bestimmte Tweets mit Reaktionen, bspw. eigenen Tweets der Roboter, reagieren. Für Anwender, die keinen Twitter-Account besitzen, soll eine alternative Internetseite im responsive Design angeboten werden. Der Schwerpunkt der Arbeit ist der Softwareengineering-Prozess sowie die Beschreibung aller verwendeten Dienste und Schnittstellen.

Kolloqium: 14.04.2015

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

TRASH TREK Challenge

Termine

An der Fachhochschule Brandenburg

Zwölf Teams mit ihren Robotern, die es dem Müll zeigen werden:

• SAP@Archenhold, Archenhold Gymnasium Berlin
• Microbot, von Saldern Gymnasium Brandenburg an der Havel
• Ein Stein, Einstein-Gymnasium Potsdam
• Pathfinder, Bertolt-Brecht-Gymnasium Brandenburg
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelitz
• MendelBots, Mendel-Grundschule Berlin
• First Leibniz Lego Team - powered by SAP, Leibniz-Gymnasium Berlin
• Sprengel Lego Crafter, Konrad Sprengel Schule Brandenburg
• KätheEvolution, Käthe-Kollwitz-Gymnasium Berlin
• Goethes Geister, Goethe Oberschule Berlin
• Optibots, Friedrich-Ludwig-Jahn-Gymnasium Rathenow
• DER STEIN, Einstein-Gymnasium Potsdam

Jury

• Martin Ahlborg, Alumni FB Informatik und Medien
• Eberhard Beck, Professor FB Informatik und Medien
• Albrecht Bohne, Direktor Computermuseum Brandenburg
• Sven Buchholz, Professor FB Informatik und Medien
• Sylvia Fröhlich, Akademische Mitarbeiterin FB Informatik und Medien
• Jochen Heinsohn, Professor FB Informatik und Medien
• Joachim Hütter, Richter am Oberlandesgericht
• Stephan Köpping, Prokurist MEBRA - Märkische Entsorgungsgesellschaft Brandenburg
• Marius Liefold, Student FB Informatik und Medien
• Jenny Ludwig, Studentin FB Informatik und Medien
• Klaus-Dieter Pohl, Landesbeauftragter für Schülerwettbewerbe
• Eva Pudewell, Informatiklehrerin i.R.
• Kevin Scheidemann, Jugendkulturfabrik Brandenburg e.V.
• Thomas Schiefelbein, Geschäftsführer MEBRA - Märkische Entsorgungsgesellschaft Brandenburg
• Rainer Schmidt, Leiter der Beruflichen Bildung, Heidelberger Druckmaschinen AG
• Lucas Thiem, Hands on Technology

Ergebnisse

Zeitraffer bei Youtube

Es wurden 6 Pokale vergeben:

• Pokal "Beste Forschungspräsentation" an das Team "CaroAces", 2. Platz "MendelBots", 3. Platz "Pathfinder"
• Pokal "Bestes Robotdesign" an das Team "SAP@Archenhold", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "MendelBots"
• Pokal "Bestes Teamwork" an das Team "First Leibniz Lego Team - powered by SAP", 2. Platz "Goethes Geister", 3. Platz "Ein Stein"
• Pokal "Sonderpreis der Jury/Besondere Ausdauer" an das Team "Optibots"
• Pokal "Bestes Robot-Game" an das Team "MendelBots" (Gewinner der Finalrunden), 2. Platz "SAP@Archenhold", 3. Platz "Microbot"
• Sonderpreise der Schiedsrichter (LEGO-Spielaufbauten der aktuellen Aufgabe) an: "Sprengel Lego Crafter" und "KätheEvolution".

Der Pokal „FLL Champion“, den das Team erhält, welches in allen Bewertungskategorien die meisten Punkte sammeln konnte, geht an das Team "CaroAces" aus Neustrelitz, das damit am 23. Januar 2016 nach Eberswalde zum FLL-Semi-Finale fährt. Auf dem Platz 2., und damit ebenfalls zum nächsten Wettbewerb qualifiziert, ist das Team "MendelBots" aus Berlin. Dritter in der Gesamtwertung wurden "Goethes Geister".

Punkte: JuryWertung, RobotGame

Fotos (R. Zimmermann, S. Fröhlich, J. Ludwig)

Autonome Fahrzeuge zum Transport von Passagieren im öffentlichen Raum "nehmen Fahrt auf".

Nach einer Pressemeldung des BMVI plant Bundesverkehrsminister Dobrindt eine Teststrecke für autonome Fahrzeuge auf der Autobahn A9 in Bayern.

Singapur, mit dramatischen Problemen durch den Individualverkehr, geht noch einen Schritt weiter. Im Herbst 2014 testeten Besucher in zwei großen Parkanlagen ein PRT, bestehend aus führerlosen Taxis, die Golf Carts ähneln. Im nächsten Jahr soll das Projekt in die Strassen der Stadt ausgeweitet werden, um den Personentransport auf kurzen Strecken langfristig zu Fuß, mit dem Fahrrad oder dem PRT abzuwickeln. (Quelle: Technology Review).

Im Bachelor-Projekt orientieren wir uns an dem Anwendungszenario PRT und lösen es in vereinfachter Form.

Projekt im KI-Labor

Das modellierte PRT im KI-Labor besteht aus maximal drei erreichbaren Passagieren (blaue Bälle), die zu einer zentralen Veranstaltung (Linie AB) gebracht werden wollen. Natürlich einzeln und so schnell und sicher wie möglich. Aufgabe der Studenten ist somit der Entwurf, die Konstruktion und die Programmierung eines autonomen Roboters. Als globaler Sensor stehen dem Roboter Informationen über die aktuelle Verkehrslage (gesperrte Kreuzungen) zur Verfügung, die er zur selbständigen Planung seiner Fahrt verwenden sollte. Die Kombination aus Verkehslage und Passagierinformation bezeichnen wir als "Fahrauftrag". Der Roboter sollte beliebige gültige Fahraufträge erfüllen können. Die Aufgabenstellung erklärt die Details.

Ergebnisse

Beim Abschlusswettbewerb zum Tag der offenen Projekte am 22. Januar 2015 traten vier Temas mit funktionsfähigen Robotern an, in Klammern die in der Vorrunde transportierten Passagiere:

• Theseus (5)
• Driver (4)
• Robi (8)
• Jack the Gripper (12)

Jeder Roboter zeigte zunächst einzeln seine Fähigkeiten, gefolgt von einer Vorrunde mit jeweis drei Starts. Die gesammlten Punkte entschieden über den Einzug ins Finale. Jack the Gripper gewann die Vorrunde mit der maximal erreichbaren Punktzahl von 124, alle 12 Passagiere wurden innerhalb der Zeit fehlerfrei transportiert. Als Zweiter erreichte Robi das Finale, obwohl er bei den Passagieren ab und zu daneben griff. Theseus befolgte als ehrlichster Roboter exakt die Wettbewerbsregeln - auch wenn das bedeutete, wenige Zentimeter vor dem Passagier zu stoppen, da die Zeit von zwei Minuten abgelaufen war. Arbeitzeitregelungen gelten auch für Roboter. Driver zeigte mit dem A*-Algorithmus eine gute Planungsleistung, verzählte sich allerdings bei einigen Kreuzungen.

Im Finale "Drei Scheichs" zahlte sich die höhere Geschwindigkeit für Jack the Gripper aus, der damit einen Fahrgast mehr als Robi bediente.

Erreichte Punkte im Gesamtergebnis.

Fotos vom Wettbewerb

Evaluation von Real-Time Appearance-Based Mapping zum Simultaneous Localization and Mapping mit RGB-Depth-Sensorik unter dem Robotic Operating System

Ziel der Arbeit ist die Evaluation des SLAM-Verfahrens RTAB-Map. Das Verfahren integriert aufeinanderfolgende Tiefenbilder eines Kinect-Sensors mit Hilfe einer Korrespondenzanalyse in den zugehörigen Farbbildern zu einer farbigen Punktwolke. Das Verfahren soll im Detail erläutert werden.

Zur Evaluation sind geeignete Kriterien anhand von Anwendungsszenarien zu definieren und in Versuchen zu prüfen. Das Schließen von Positionsschleifen, also das Wiedererkennen schon besuchter Orte soll berücksichtigt werden. Anwendungsszenarien können sein: SLAM auf dem Pioneer-Roboter, 3D-Modellierung durch freie Bewegung, Modellierung von Gebäuden, Beobachtung dynamischer Objekte (Personen, Roboter, Drohnen) durch mehrere Kinect-Sensoren. Die Installation unter der aktuellen ROS-Version soll nachvollziehbar dargestellt werden. Die besondere Schwierigkeit der Arbeit liegt beim Einarbeiten in teilweise komplizierte Ansätze aktueller Robotertechnologien und beim Umsetzen in lauffähige Expe rimente.

Kolloqium: 14.11.2014

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Konzeption und Implementierung eines reaktiven Pfadplanungsverfahrens für 3D-Umgebungen basierend auf dem Elastic Band Framework

Moderne autonome mobile Roboter werden mit komplexen Aufgabenstellungen konfrontiert. Zur Erfüllung dieser Aufgaben agieren sie häufig in einer dynamischen Umgebung und müssen bei der Navigation drei Raumdimensionen berücksichtigen. Pfadplanung in solchen Umgebungen ist durch hohe Komplexität geprägt und Gegenstand aktueller Forschung.

In dieser Arbeit wird ein reaktives Pfadplanungsverfahren auf Grundlage des Elastic Band Framework implementiert. Das Elastic Band Framework löst das Problem der hohen Komplexität, indem es die Pfadplanung in zwei Teilprobleme aufteilt. Ein globaler Pfad wird unter Annahme einer statischen Umgebung initial geplant und als ein elastisches Band interpretiert. Interne und externe Kräfte modifizieren das elastische Band kontinuierlich und passen es den dynamischen Änderungen der Umgebung an.

Ein vorhandenes Elastic-Band-Pfadplanungsverfahren wird für den Serviceroboter Care- O-bot® 3 für den Einsatz in einer dreidimensionalen Umgebung erweitert. Dafür werden konzeptionelle Änderungen erarbeitet und unter dem Robot Operating System implementiert. Die Eignung des entwickelten Pfadplanungsverfahrens für den Anwendungsfall wird durch eine Evaluierung in einer Simulationsumgebung und durch einen Funktionsnachweis am physischen Roboter aufgezeigt.

Kolloqium: 14.11.2014

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Dipl.-Ing. Matthias Gruhler (Fraunhofer IPA Stuttgart, Department Robot and Assistive Systems), Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster, Abschlussarbeit

Die FIRST LEGO League (FLL) geht in die nächste Runde. In diesem Jahr sollen Schülerinnen und Schüler zeigen, wie Kinder im 21. Jahrhundert lernen wollen und wie sie sich künftig Wissen und Fähigkeiten aneignen werden. Wie sieht sie aus, die Zukunft des Lernens?

Beginn der Veranstaltung: Freitag, 5. Dezember 2014, 10:30 Uhr (Anreise möglich ab 09:30 Uhr), Zeitplan (Stand 10.11.2014)

Ort: Audimax der Fachhochschule Brandenburg, Anfahrt: das Audimax finden Sie im Campusplan. Parkplätze sind ausreichend vorhanden. Wo ist unser Teamtisch?

Maße des Spielareals

• A+B (Innenmaße in mm): 2375 X 1150
• C (Bandenbreite in mm): 18
• D (Bandenhöhe in mm): 100

Teams

Im Audimax der FHB werden am Freitag, 05. Dezember, um 10:30 Uhr 16 Teams mit ihren selbstgebauten Robotern erwartet. Die beiden besten Teams des Tages werden gegen 17:30 feststehen und qualifizieren sich zum Semifinale, welches voraussichtlich am 7.2.2015 in Schkopau stattfindet.

• Pathfinder, Bertolt-Brecht-Gymnasium Brandenburg
• Goethes Geister, Goethe Oberschule Berlin
• LEGO-Leichhardts, Ludwig-Leichhardt-Gymnasium Cottbus
• MendelBots, Mendel-Grundschule Berlin
• nahmenlohse kwaliteet, Ellen-Key-Schule Berlin
• LEGO Youngstars, Wilhelm Busch Schule Brandenburg
• CaroAces, Gymnasium Carolinum Neustrelitz
• Archenhold@SAP, Archenhold-Oberschule Berlin
• Micro Bots, von Saldern Gymnasium Europaschule Brandenburg
• Robotops, Friedrich-Ludwig-Jahn-Gymnasium Forst / Lausitz
• ein Stein, Einstein Gymnasium Potsdam
• SAPerlot's 40, SAP AG
• Optibots, Friedrich-Ludwig-Jahn-Gymnasium Rathenow
• Clever Bricks, Frederic-Joliot-Curie-Schule Brandenburg
• RobotFuture, Käthe-Kollwitz-Gymnasium Berlin
• Apollo 13, Herder Gymnasium Nordhausen

Jury

• Eberhard Beck (Professor FB Informatik und Medien)
• Patrick Tiede (Student TU Berlin)
• Kevin Scheidemann (Jugendkulturfabrik Brandenburg e.V.)
• Friedhelm Mündemann (Professor FB Informatik und Medien)
• Volkmar Bielefeld (Leitender Regierungsschuldirektor a.D.)
• Rainer Schmidt (Leiter der Ausbildung Heidelberger Druckmaschinen AG)
• Albrecht Bohne (Direktor Computermuseum Brandenburg)
• Harald Loose (Professor FB Informatik und Medien)
• Martin Ahlborg (Alumni FB Informatik und Medien)
• Jenny Ludwig (Studentin FB Informatik und Medien
• Lucas Thiem (HANDS on TECHNOLOGY e.V.)
• Eva Pudewell (Informatiklehrerin i.R.)
• Lucas Kutz (Jugendkultur- und Familienzentrum „Lindenpark“)
• Klaus-Dieter Pohl (Landesbeauftragter für Schülerwettbewerbe)
• Sylvia Fröhlich (Wiss. Mitarbeiterin FB Informatik und Medien)
• Joachim Hütter (Richter am Oberlandesgericht)
• Jochen Heinsohn (Professor FB Informatik und Medien)

Ergebnisse

Finale bei YouTube

Es wurden 6 Pokale vergeben:

• Pokal "Beste Forschungspräsentation" an das Team "Clever Bricks", 2. Platz "CaroAces", 3. Platz "Optibots"
• Pokal "Bestes Robotdesign" an das Team "CaroAces", 2. Platz "MendelBots", 3. Platz "Goethes Geister"
• Pokal "Bestes Teamwork" an das Team "MendelBots", 2. Platz "LEGO-Leichhardts", 3. Platz "CaroAces"
• Pokal "Besondere Ausdauer" an das Team "LEGO Youngstars"
• Pokal "Bestes Robot-Game" an das Team "CaroAces" (Gewinner der Finalrunden), 2. Platz "Archenhold@SAP", 3. Platz "MendelBots"
• Sonderpreise der Schiedsrichter (LEGO-Spielaufbauten der aktuellen Aufgabe) an: "SAPerlot's 40" und "Robotops".

Der Pokal „FLL Champion“, den das Team erhält, welches in allen Bewertungskategorien die meisten Punkte sammeln konnte, geht an das Team "CaroAces" aus Neustrelitz, das damit am 7. Februar 2015 in Schkopau zum FLL-Semi-Finale fährt. Auf dem Platz 2., und damit ebenfalls zum nächsten Wettbewerb qualifiziert, ist das Team "Goethes Geister" aus Berlin. Dritter in der Gesamtwertung wurden die "MendelBots".

Punkte: JuryWertung, RobotGame

Fotos (Sylvia Fröhlich, Ronald Zimmermann)

Sponsoring

Sie finden die LEGO League in Brandenburg eine tolle Idee und möchten bspw. mit Ihrem Firmenlogo/Aufsteller am Wettbewerbstag präsent sein:

Informationen für Sponsoren.

Wir bedanken uns für die Unterstützung bei der Ausrichtung des Regionalwettbewerbes 2014 in Brandenburg bei:

• HANDS on TECHNOLOGY e.V.
• Institut für interdisziplinäre Forschungund Entwicklung e.V.
• Institut für Informatik und Medien e.V.

Architektur und Nutzerschnittstelle zur Missionskontrolle und -Visualisierung für autonome reaktive Roboter in einem einfachen Personal Rapid Transit

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation zur Missionskontrolle und –visualisierung zur Nutzung im Lehrprojekt „Masdar City“ im Bachelorstudiengang Informatik. Hierzu sind die Anforderungen zu analysieren, bspw. welche Phasen die Kommunikation umfasst, ein gegen Übertragungsfehler und -verluste abgesichertes Protokoll sowie eine Client-Server-Architektur zu konzipieren und umzusetzen. Der Funktionsnachweis soll mit einem Kommunikations-Simulator erbracht werden, der als Textdatei vordefinierte Testfälle abspielt.

Kolloqium: 13.06.2014

Betreuer: Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster

Vom 15. bis 17. Mai trafen sich Professoren, Mitarbeiter und Studenten norddeutscher Fachhochschulen zum zwanglosen Austauch über Forschung und Lehre beim Norddeutschen Kolloquium für Informatik an Fachhochschulen (NKIF) an der Hochschule Bremerhaven. Für die FH Brandenburg stellte Maximillian Strehse (Masterstudent 3. Semester Informatik) seine Ergebnisse aus dem Teilprojekt Robocloud im Masterprojekt "KI / Autonomes Segelboot" in Bremerhaven vor.

Teilnehmer aus den Hochschulen:

• Fachhochschule Köln
• Fachhochschule Kiel
• FH Brandenburg
• FH Dortmund
• FH Flensburg
• FH Stralsund
• HAW Hamburg
• Hochschule Anhalt
• Hochschule Bremerhaven
• Hochschule Emden/Leer
• Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin
• Hochschule Fulda
• Hochschule Ostwestfalen-Lippe
• Hochschule Wismar
• HS Bremen
• Jade Hochschule Wilhelmshaven
• NORDAKADEMIE Hochschule der Wirtschaft
• TH Wildau
• Westfälische Hochschule Gelsenkirchen

Robocloud: prototypische Implementierung einer netzbasierten Robotikanwendung

Fotos vom Kolloquium und der Stadt Bremerhaven 

Ein programmierter, autonomer Roboter als Abschlussaufgabe im Labor für Künstliche Intelligenz - ein Film von Jenny Ludwig.

Die praktische Ausbildung in der Vorlesung "Autonome Mobile Systeme" erfolgt an mobilen Robotern des Typs Pioneer 2 und 3 mit Odometrie, Sonar, Laserscannern, Kompass, Lichtschranken, Greifer und PTZ-Kamera. In der abschließenden Gruppenarbeit (2 Studierende) sind Anwendungsszenarien wie beispielsweise Navigation, Auffinden und Transport eines farblich gekennzeichneten Gegenstands, Dogbot, Catbot mit Hilfe eines mobilen Roboters zu lösen.

Die Vorlesung "Autonome Mobile Systeme" vermittelt Grundlagen aktueller Anwendungen von Servicerobotern, mit Schwerpunkt auf den Methoden der Informatik. Behandelt werden Einsatzmöglichkeiten und Komponenten autonomer mobiler Systeme, Aktoren und Sensoren, Steuerarchitekturen, Bildaufnahme und -verarbeitung durch mobile Systeme, Methoden und Geräte zur Navigation, Handlungs- und Wegplanung, Algorithmen zur Merkmalsbestimmung, Objekterkennung und -verfolgung, Integration von KI- und BV-Algorithmen.

Ziel ist die Fähigkeit, Verfahren und Algorithmen aus den betroffenen Bereichen Bild- und Signalverarbeitung, Mechatronik, Elektronik und Künstliche Intelligenz integriert anzuwenden, zu konstruieren und zu implementieren sowie deren Leistungsfähigkeit abzuschätzen und zu beurteilen.

Wir wiederholen das schwierige Projekt "Masdar City" des letzten Jahres, in dem planende Roboter konstruiert und programmiert werden. Einen reaktiven LEGO-Roboter zu bauen ist zwar spannend, aber einen Roboter, der darüberhinaus zunächst einen optimalen Plan erstellen muss, ist etwas anpruchsvoller. Es handelt sich 'nur' um eine Planung in einer deterministischen Welt und auch die Fahrtausführung rechnet nicht mit dynamischen Überraschungen - aber dennoch muss ein passendes Suchverfahren mit wenig Speicher und CPU-Leistung umgesetzt werden. Der damit gefundene optimale Fahrweg ist aber noch kein Aktionsplan und erst noch in Handlungsanweisungen zu übersetzen. Die einfacheren Probleme reichen von der Regelung zum Linienfolgen, Getriebebau, Greiferkonstruktion bis zur Lokalisierung. Wird nur eines der Probleme nicht gelöst, erhält man trotz harter Arbeit einen nicht funktionierenden Roboter - Zeitplanung, Arbeitsteilung und realisitische Einschätzung von Schwierigkeiten werden missionskritisch.

• Bug,
• The Shame,
• Spacepolice,
• Jacob, die Zicke und
• der Bussomat.

Die Systeme zeigten hervorragende Leistungen im Wettbewerb am 16.01.2014, fast alle funktionierten komplett. Im Finale wurde die zuverlässige Spacepolice knapp vom etwas schnelleren Bussomat überholt. Unten die bis zum Wettbewerb unbekannten Fahraufträge, die Punkteliste und Fotos vom Wettbewerb:

Perspektiven von PRTs

Improving Local Navigation by Application of Scan Matching Techniques in Mobile Robotics

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Registrierungsalgorithmen in Bezug auf die Navigation eines mobilen Roboters vom Typ KUKA. Hierzu sind geeignete Testszenarien zu definieren sowie Versuche zu planen. Anhand selbst gewählter Kriterien sind die Algorithmen zu bewerten und ein begründeter Umsetzungsvorschlag abzugeben. Der Roboter kann simuliert werden. Es werden die Auswirkungen von Scan-Matching-Techniken auf die lokale Navigation eines KUKA omniRob untersucht. Eine Verbesserung der Navigation soll vor allem vor und in vom Roboter befahrenen engen Bereichen angestrebt werden. Bisher korrigierte der Roboter seine Position aufgrund fehlender Genauigkeit sehr häufig vor engen Stellen. Weiterhin soll eine Änderung an der Navigationskomponente in Situationen nach angewandtem Scan-Matching für eine optimierte Fahrt sorgen. Da der reale omniRob noch nicht mit allen Implementierungen verfügbar ist, wird durchgehend in einer Simulation gearbeitet.

Kolloqium: 18.10.2013

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn • Fachhochschule Brandenburg • Dipl.-Math. Christian Rink M. Sc., Dipl.-Math. techn. Daniel Seth • Institut für Robotik und Mechatronik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt

Download: A1-Poster, Abschlussarbeit

Die LV Autonome Mobile Systeme behandelt Verfahren, Architekturen und Komponenten von Servicerobotern am Beispiel der Pioneer-Roboter mit Laserscannern und Kamera mit dem Anwendungsszenario Autonomes Fahren. Als Ergänzung um das Anwendungsfeld humanoide Roboter stellt uns Andréa Mestre von Aldebaran Robotics am 11.10.2013 die NAO-Roboter vor.

19 Schüler und Schülerinnen des von-Saldern-Gymnasiums haben erfolgreich an den Projekttagen „C und LEGO“ im Bereich „Intelligente Systeme“ des Fachbereiches Informatik und Medien vom 09.09.2013 bis 12.09.2013 teilgenommen. Das beste Team erreichte 95 Punkte. Welche Aufgaben gelöst werden, entscheiden die Schüler selbst.

Inhalt:

• Entwurf und Konstruktion eines autonomen Systems mit dem AKSEN-Board
• Programmierung reaktiver Systeme in C
• Kennenlernen von Sensorik und Aktorik kleiner Roboter
• Vorstellung der Lösungen

Dauer: 15 h

Fotos vom Wettbewerb:

Kameragestützte Feinpositionierung eines Quadrokopters

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Erweiterung der Steuerung eines Quadrokopters vom Typ MikroKopter2. Mit Hilfe einer am MikroKopter montierten Kamera soll es ermöglicht werden Objekte autonom zu finden und eine Position über diesen einzunehmen. Zuvor soll eine GPS-gestützte Grobpositionierung des MikroKopters in der Nähe des gesuchten Objektes erfolgen.

Die Aufgabenstellung gliedert sich in zwei Teile. Im ersten Teil soll zunächst eine Analyse der bestehenden Zielplattform erfolgen. Es soll herausgearbeitet werden, aus welchen Komponenten der MikroKopter besteht und wie diese zusammenarbeiten. Besondere Aufmerksamkeit soll der Hierarchie der verschiedenen Steuerquellen, wie z. B. Fernsteuerung, GPS und der Kontrolle über die Datenschnittstelle, gewidmet werden. Der zweite Teil umfasst die Konzeption und praktische Umsetzung der erweiterten Steuerung. Dies beinhaltet die GPS-gestützte Grobpositionierung des MikroKopters sowie die Objektfindung und Verfolgung mit bildverarbeitenden Verfahren.

Kolloquium: 25.03.2013

Betreuer: Prof. Dr. sc. techn. Harald Loose, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster, Diplomarbeit

 PRT - Personal Rapid Transit

Ein PRT-System ist eine Flotte kleiner Fahrzeuge, die jeweils eine oder wenige Personen ohne Zwischenhalt zu individuellen Zielen transportieren. Das derzeit größte geplante PRT-Netz mit 30.000 3000 Fahrzeugen entsteht in Masdar City, einer am Reißbrett entworfenen Stadt in der Wüste der Vereinigten Arabischen Emirate. In Masdar City sollen 50.000 Menschen CO2- und energieneutral leben und arbeiten. Fahrzeuge mit Verbrennungsmotoren wird es dort nicht geben. Eine erste Testinstallation eines PRT-Netzes der Firma 2getthere (Niederlande) mit 10 Fahrzeugen, zwei Personen- und drei Frachtstationen ist seit August 2011 in Masdar City in Betrieb.

Probleme im PRT-Netz entstehen bei Überlastung (globaler Stau) oder durch liegenbleibende Fahrzeuge. Der damit verbundene Verlust befahrbarer Strecken erfordert ein Neuplanen von Fahrtrouten. Und hier kommen Sie ins Spiel.

Aufgabe

Ihr Roboter erhält den Auftrag, eine oder mehrere Personen abzuholen und zum Ziel zu bringen. Das Streckennetz ist ein einfaches Gitter, in dem es allerdings zu Störungen und damit unbefahrbaren Kreuzungen kommen kann. Die gute Nachricht ist, das Sie über globales Wissen verfügen und die aktuelle Karte der befahrbaren Wege dem Roboter kurz vor dem Start zur Verfügung gestellt wird.

Es ist eine der schwierigsten Aufgaben der letzten Jahre in diesem Projekt, da zusätzlich zur Roboterkonstruktion und -programmierung auch die Breitensuche eines optimalen Pfades zwar nach Lehrbuch aber mit vielen Detailproblemen zu lösen ist. Diesmal existiert keine Minimallösung (eingängig, wiederholbar, einfach zu bauen [BHL98]) - entweder ALLE Komponenten erfüllen ihre Aufgabe oder das System scheitert. Der Umfang der zu lösenden Teilprobleme erfordert eine klare Arbeitsteilung im Projekt, 10 Studenten in vier Teams nahmen teil.

• Mehr zur Aufgabe, Zwölf Testfälle , Kodierung der Fahraufträge 

Folgende Roboter traten an, verlinkt sind die Projektberichte:

• Crawling Hornet,
• Robi,
• Hurby,
• V4P8S,

Fotos vom Wettbewerb:

Am Mittwoch, den 17.10.2012, konnte die Projektgruppe 'Autonomes Segelboot' des Master-Studienganges Informatik dank mildem Wetter einen letzten Wassertermin im laufenden Jahr durchführen. Die Gelegenheit wurde dankbar angenommen, um die Neuzugänge des 1. Semesters in die Praxis des Projektes einzuführen.

Das Segelboot führte ein Reihe von Testläufen durch, während derer die neuen Projektmitglieder selbst Steuerung und Planung übernehmen konnten. Es wurde klar, dass das Projekt noch viele Aufgaben bereithält.

Modellierung und Simulation eines autonomen Segelbootes

Ziel der Arbeit ist es, ein Bewegungsmodell zu entwickeln, welches die Bewegungen eines Segelbootes im Wasser abbildet, und dieses zu simulieren. Augenmerk bei der Modellierung liegt auf der Darstellung physikalischer Zusammenhänge, die am Segelboot zum Tragen kommen. Sowohl Bereiche der Mechanik als auch der Strömungsdynamik müssen in Betracht gezogen werden.

Neben dem Modell soll ein Simulationsprogramm entstehen, mit dessen Hillfe Anwendungsfälle am Computer getestet werden können.

Kolloquium: 24.08.2012

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Mission

“The objective of the navigation contest is to evaluate a boat’s ability to accurately navigate a short upwind‐downwind course, all without manual between two red marks sailing windward to a mark in approximately 20‐60 m distance. After rounding the mark on port, the boat shall sail between the red marks again.”
[Sailing instructions, World Robotic Sailing Championship / International Robotic Sailing Conference 2011, Universität zu Lübeck]

Regeln

• 20‐60m langer Kurs mit einer Wende
• Abwechselnd drei Versuche, die beste Runde zählt
• Koordinaten der Bojen sind erst kurz vorher bekannt
• Zeitmessung beginnt bei Linienüberquerung
• Keine Punkte in der Runde bei: Bojenberührung,manuellem Eingriff bei Sairo
• Start gegen den Wind

Ergebnisse

Fotos

Table: Winner at 14.08.2012 is human

Fig: Screenshot mission control station

Programmierung eines patrouillierenden Roboters unter Verwendung von ARIA, ARNL und MobileEyes zur Selbstlokalisierung, dynamischen Pfadplanung und Missionskontrolle

Ziel ist die Konzeption und Umsetzung einer zuverlässigen Patroullienmission eines autonomen Pioneer-Roboters. Die Definition und Kontrolle der Mission soll über ein geeignetes Userinterface erfolgen sowie der Verlauf visualisiert werden. Perspektivisch soll die Lösung nicht ans Informatikgebäude gebunden, sondern über eine definierte Schrittfolge bspw. auch im Audimax einsetzbar sein.

Die besondere Schwierigkeit besteht in der Anforderung einer hohen Zuverlässigkeit bei der Missionsausführung und der Gewährleistung der Personensicherheit im Aktionsbereich des Systems. Die geforderten Eigenschaften sind beim Entwurf zu berücksichtigen und geeignet nachzuweisen. Vorhandene Frameworks zur Pfadplanung, Fahrtausführung und Lokalisierung wie ARNL, ARIA und Mapper3 sollen verwendet werden.

Kolloquium: 19.06.2012

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr. Jochen Heinsohn

Download: A1-Poster

Ende April scheint der Segelroboter mit der neuen Architektur bereit für die erste Mission: autonome Fahrt zu einem Zielpunkt - ohne Segel mit Motor. Ideale Bedingungen bot hierzu das Gelände des Märkischen Seglervereins Brandenburg nahe der Regattastrecke, bspw. ein Ruderboot und Steg. Wetterbedingungen: leicht bewölkt, trocken, 16°C, Windstärke 0-1.

Mehr Fotos

Folgendes sollte getestet werden:

1. Handlebarkeit:

• Transport Boot und Team
• Inbetriebnahme am Wasser (Mast, BootsPC starten, GPS-Tracker aktivieren, Boot schließen)

2. Generelle Anforderungen:

• Schwimmfähigkeit
• Wasserdichtigkeit
• Schlagseite

3. Funktionalität Fernsteuerung:

• Steuerbarkeit der Aktorik
• Boot damit navigierbar?
• Reichweite

4. Funktionalität WLAN:

• Ad-Hoc-Verbindung realisierbar
• Reichweite

5. Programm manueller Modus (Fernbedienung + VNC):

• Sensorwerte anzeigen: Kompass, GPS
• Werte plausibel?
• Aktoren tatsächlich ohne Funktion?

6. Programm autonomer Modus:

• Steuerbarkeit der Aktorik durch BPC
• Umschalten zwischen den Modi

7. Missionen

• Mission definieren, übertragen und starten
• Anfahrt GPS-Punkt (geradeaus, verschiedene Längen) + Halten der Position
• mit An- und Abschalten des Motors
• Fahrt Quadrat/Rechteck/Dreieck aus GPS-Punkten
• Fahrt zu einem Polygon aus GPS-Punkten

8. Laufzeiten der Akkus protokollieren: Boot, Bootsrechner, Ufer-PC

Beim Meilenstein ergab sich eine lange Liste von neuen Aufgaben und insbesondere war der Motor durch den BootsPC nicht mit einer ausreichenden Geschwindigkeit ansteuerbar, so dass der Missionskern des Meilensteins nicht voll erreicht wurde. In zwei Wochen auf ein Neues.

Der ambitionierte, aber fehlgeschlagene Versuch der 'Zicke' im letzten Projekt mit einer direkten Fahrt durchs Labyrinth den Sieg zu erringen, inspirierte zwei Teams zu ähnlichen Konzepten: Roboter Thunder mit Hecklenkung und Abstandssensorik zum Wandfolgen, sowie Flying Knipser mit Odometern und aktiver Lokalisierung. Beides sehr vielversprechend und eine starke Konkurrenz zu den beiden Linienfolgern FOOK und Scared Lizard. Diese hatten allerdings eine 'geheime' Strategie in der Hinterhand, die bei zu schnellen Gegnern einen destruction-Modus vorsah, der eine der Spielregeln ausnutzte.

• Thunder von Sebastian Gräbitz, Dennis Schmidt
• FOOK (Flaming Octo-Optokoppler) von Josef Mögelin, Mathias Seetge
• Flying Knipser von Christian Heile, Sebastian Ali Nasrollahkan Shahrestanaki
• Scared Lizard von Benjamin Hoffmann, Daniel Schmidt

Lehrer-Workshop "Mindstorms NXT und FIRST LEGO League" am 6. September 2011

Die Fachhochschule Brandenburg bietet in Kooperation mit LPE Technische Medien GmbH am 6. September 2011 einen Workshop für Lehrer und Coaches an. Als Teilnehmer erhalten Sie eine Einführung in das LEGO Mindstorms NXT-System und den Roboterwettbewerb FIRST LEGO League.

Anhand praktischer Übungen aus FIRST LEGO League-Wettbewerben der vergangenen Jahre können Sie Erfahrung in der Programmierung und Konstruktion von Lego Mindstorms NXT-Robotern sammeln und sich in Kleingruppenarbeit über Lösungsansätze untereinander austauschen. Detaillierte Informationen zur Wettbewerbsphilosophie und -organisation bzw. zur Teilnahme an der FIRST LEGO League leiten eine Diskussionsrunde ein, in der Best Practice Ansätze besprochen und diskutiert werden.

Die Veranstaltung richtet sich an Lehrerinnen und Lehrer / AG-Leiter aller Schularten, die entweder schon mal als Coach bei der FIRST LEGO League dabei waren oder mit dem Gedanken spielen in der Wettbewerbssaison 2011 erstmals mit einem Schülerteam vertreten zu sein.

Eigene Laptops und NXT-Roboter können mitgebracht werden, aber es stehen auch genügend zur Verfügung.

Anmeldung

Zur Teilnahme melden Sie sich bitte mit folgenden Informationen bis zum 2. September 2011 formlos bei Ingo Boersch (boersch(at)fh-brandenburg.de) an:

• Name, Vorname:
• Schule/Institution:
• Position:
• NXT-Vorkenntnisse vorhanden?:
• FLL-Vorkenntnisse vorhanden?:
• Email:

Geplanter Ablauf

Dauer: 14:00 - 17:00 Uhr, Ort: FH Brandenburg, Informatikzentrum

An fünf Tagen vom 20. bis 24. Juni 2011 bauten 21 Schülerinnen und Schüler des Leistungskurses Informatik der 11. und 12. Klassen des von-Saldern-Gymnasiums im KI-Labor autonome Roboter. Die Woche endete mit dem Abschlusswettbewerb am Freitag, 24. Juni, 13 Uhr im KI-Labor (Raum 130 im Informatikzentrum).

Thema: Das Kværner-Verfahren

Download: Plakat 

Die Roboter basieren auf dem AKSEN-Board und müssen zum Lösen der Aufgabe ein robustes Getriebe, Sensoren zum Erkennen des Startsignals und der Linien und Kreuzungen aufweisen. Problematisch war diesmal die hohe Anzahl gering untersetzter Getriebe und die damit verbundenen Probleme mit nicht vollständig geladenen Akkus und schwer zu kontrollierenden Regelschleifen. Auch war der Platz (und die Luft) etwas knapp, dank der neuen Klimanalage, die bald in Betrieb geht. Folgende Roboter traten an:

• Troll
• Das Fahrrad
• Alcoopterix 4.0
• Aligator13
• Kirbey
• Triple X
• Bernd

Natürlich ging am Wettbewerbstag Einiges schief, Roboter gaben vorm Wettbewerb ihren Geist und die Konstrukteure die Hoffnung auf. Im Einzelwettbewerb löste sich die Spannung, als die Teams gegenseitig ihre Systeme präsentierten, und dabei feststellten, dass von sieben Systemen nur drei den Wegpunkt A erreichen. Im Konkurrenzkampf setzen sich Kirbey und Das Fahrrad durch, wobei Kirbey zweimal sicher die volle Punktzahl erreicht. Das Finale gewinnt Kirbey.

Ergebnisse: Punkte (pdf)  und Fotos von R. Zimmermann

Konzeption eines autonomen Segelboots und Realisierung eines Reaktions-Prototyps

Ziel der Arbeit ist der Entwurf eines autonomen Segelbootes und die Erstellung eines ersten Reaktionsprotypen. Die besondere Schwierigkeit des Themas liegt in der Vielzahl zu treffender missionskritischer Einzelentscheidungen, die ein Verständnis des Gesamtsystems als autonomer Roboter voraussetzt.

Eine Anforderungsanalyse soll zeigen, welche Komponenten für ein autonomes Agieren eines Segelboots notwendig sind und wie sie in das Gesamtsystem eingegliedert werden. Dabei ist eine sorgfältige Auswahl der Komponenten zu treffen, wobei besonderes Augenmerk auf Kriterien wie zum Beispiel Platzbedarf, Gewicht oder Stromverbrauch gelegt wird, da in diesen Bereichen Beschränkungen mit der Verwendung eines Segelboots einher gehen. Nachfolgend muss jede Komponente einzeln auf ihre Funktionalität getestet werden. Bei den der Sensorik oder Aktorik angehörenden Bauteilen muss sichergestellt sein, dass über eine Schnittstelle auf die zur Verfügung gestellten Messwerte zugegriffen bzw. Steuerbefehle an sie übergeben werden können. Anschließend sollen alle Komponenten in geeigneter Form miteinander verbunden und im Segelboot untergebracht werden, wobei auf Wechselwirkungen zu achten ist, welche die Komponenten in ihrer Funktion einschränken könnten.

Wichtig ist außerdem die Realisierung einer hardwarebasierten Fallback-Möglichkeit, sodass im Notfall eingegriffen werden kann und von autonomer zu manueller Steuerung gewechselt werden kann. Schließlich soll es ein zentral im Hauptcontroller ausgeführtes Programm ermöglichen, alle von den Sensoren gelieferten Messwerte abzufragen und auszugeben, Steuerbefehle an die Aktoren zu senden und auf eventuelle Eingaben eines Benutzers zu reagieren.

Kolloquium: 11.03.2011

Betreuer: Prof. Dr. Jochen Heinsohn, Dipl.-Inform. Ingo Boersch

Download: A1-Poster, Diplomarbeit  

Am ersten März haben wir einen ersten Stapellauf des autonomen Segelboots unternommen. Die Suche nach einer geeigneten Uferstelle war schwierig, da die Wasserflächen ohne Strömung noch ein vereistes Ufer aufwiesen. Wir fanden am Jungfernsteig in Brandenburg einen Ort mit geringer Strömung, einem gut zugänglichen Steg und diversen Auffangmöglichkeiten für ein flüchtendes Boot.

Mehr Fotos

Folgendes sollte getestet werden:

1. Handlebarkeit:

1. Transport
2. Inbetriebnahme am Wasser (Segelaufbau, Elektronikeinbau, etc.)

2. Generelle Anforderungen:

1. Schwimmfähigkeit
2. Wasserdichtigkeit
3. Schlagseite

3. Funktionalität Fernsteuerung:

1. Steuerbarkeit der Aktorik
2. Boot damit navigierbar?
3. Reichweite

4. Funktionalität WLAN:

1. Ad-Hoc-Verbindung realisierbar
2. Reichweite

5. Programm manueller Modus:

1. Sensorwerte anzeigen
2. Werte plausibel
3. Aktoren tatsächlich ohne Funktion?

6. Programm autonomer Modus:

1. Steuerbarkeit der Aktorik
2. Umschalten zwischen den Modi

Packliste:

• Akkus (Ersatz für Boot und Fernbedienung)
• Fernbedienung
• Beide Deckel
• Werkzeug
• Echolot und Funkmodul? 2.Kompass?
• Seil, Kamera, Angel, Auftriebskörper zur Markierung beim Versinken
• Ersatzteile?

Wir waren auf alles vorbereitet, sogar eine Befestigungsleine zum Zurückholen war dabei. Transport und Inbetriebnahme erfolgten problemlos, der Fernsteuerungstest an Land war erfolgreich. Das Boot konnte einfach zu Wasser gelassen werden und wurde sofort von Wind (stromab) und Strömung erfasst. Zwei Probleme entstanden: zum Einen funktionierte der Flautenschieber nicht - das Boot war also nur zu segeln, andererseits hing das Boot durch Wind und Strom fest in der Leine. Mit der Leine holten wir das Boot wieder ein. Der Nachweis der Steuerbarkeit bleibt also noch offen.

Fazit: alle Punkte erfolgreich, nur 3.2. noch offen

Tester: R. Müller, J. Heinsohn, I. Boersch

Studenten bauen bessere Roboter als Schüler, oder?

• Dancing Queen (Christian Kohls, Helge Scheel)
• Stanglnator + Küken (Daniel Kiewitz, Stefan Dieckmann, Daniel Kiertscher)
• Zicke (Nathanael Jurke, Alexander Scharow)
• Drunken Fist (Paul Lehmann, Bertram Sändig)

Die Punkteliste zeigt den knappen Sieg des Stanglnator. Eine kurze Präsentation (12 Minuten) zu den 4 Robotern senden wir als Grußwort an die HAW Hamburg zum dortigen Roboterwettbewerb:

Fotos vom Wettbewerb (Fotograf Ronald Zimmermann).

Recherche und Poster zum Thema "Autonome Segelboote"

Praktikumsarbeit (Gymnasium) von Sergej Heinz und Benjamin Aschhoff

Download: A1-Poster 

Aufbau der Informationsverarbeitung und Evaluierung eines neuartigen Sensorsystems zur Positionsbestimmung von kontinuierlich und quasi-kontinuierlich gearteten Roboterkinematiken

Ziel der Arbeit ist eine Applikationsentwicklung für ein verteiltes Sensorsystem.

Hierzu ist Kommunikation zwischen Mikrocontroller und Sensoren über I2C und zum PC über CAN-Bus zu entwerfen und umzusetzen. Weiterhin soll eine Vorverarbeitung der Messwerte im Mikrocontroller (Nullpunktabgleich) sowie auf dem PC zur Positionsberechnung entwickelt werden. Die Funktion des Systems soll durch geeignete Tests nachgewiesen werden.

Kolloquium: 28.09.2010

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Dipl.-Ing. Roland Behrens (Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF)

Download: A1-Poster 

An fünf Tagen vom 13. bis zum 17. September 2010 bauten 13 Schüler des Leistungskurses Informatik der 13. Klassen des von-Saldern-Gymnasiums im KI-Labor autonome Roboter. Die Woche endete mit dem Abschlusswettbewerb am Freitag, 17. September, 13 Uhr im KI-Labor (Raum 130 im Informatikzentrum).

Thema: Das Kværner-Verfahren

Download: Plakat 

Die Roboter basieren auf dem AKSEN-Board und müssen zum Lösen der Aufgabe ein robustes Getriebe, Sensoren zum Erkennen des Startsignals, der Linien und Kreuzungen aufweisen. Das auch die strukturierte Programmierung eine wesentliche Rolle spielt, war sicher eine Erkenntnis der Woche. Folgende Roboter traten an:

• Alpha-Bot
• Predator 13
• Robozicke
• Optimus Prime
• PaMaMa

Im Wettbewerb hatte der Favorit Optimus Prime Probleme beim Linienfolgen und konnte die hervorragende Leistung der vorangegangenen Tage nicht stabil wiederholen. Auch Robozicke wollte mit dem Kopf durch die Wand, obwohl sie im Vorfeld schon das Labyrinth gemeistert hat. Predator 13 fuhr besser als erwartet, die Spitze übernahmen in den Vorrunden PaMAMa und Alpha-Bot mit zuverlässigen Fahrten und Kollisionen. Im Finale erreichte Alpha-Bot den Punkt C um wenige Sekunden früher und wurde so von PaMAMa nur wenig getroffen. Alpha-Bot erreichte und blockierte somit Punkt D (Beweisfoto).

Ergebnisse: Punkte (pdf)  und Fotos von R. Zimmermann

Mister Plüsch

• Studenten: Andre Morgenthal, Marcel Geßner, Stephan Lapoehn
• Mr. Plüsch ist ein behaviorbasierter autonomer, mobiler Roboter, der durch sein herziges Aussehen (hiefür wurde einem Plüsch-Schneemann das Fell über die Ohren gezogen) und kecke Ohrenbewegungen eine Tierähnlichkiet hervorruft. Werden die Ohren von roten Laserpointern getroffen, so drehen sie sich weg und der Roboter versucht zu fliehen. Dabei achtet er auf Hindernisse und rollt mit den Augen. Die ambitionierten Ideen warfen in der knappen Zeit nicht komplett umzusetzen.
• Projektdokumentation

Trash Box Robot

• Studenten: Peter Hirschfeld, Sebastian Schmidt, Thomas Tröllmich
• TBR beruht auf der einfachen Idee: "Einen R2D2 gibt es noch nicht, also bauen wir einen". Der TBR verfügt über Hindernisvermeidung mit IR-Reflektion und Sonarsensor, eine Kamera zur Rot- und Gründetektion, einen LiIon-Akku, modifizierte Servomotoren, ein Speakerboard mit Verstärker, einen beweglichen Deckel (Öffnen und 360°-Drehen mit Schleifkontakten!), LED-Zeilen zur Stimmungsanzeige - alles wie bei den anderen Robotern gesteuert durch das AKSEN-Board. Umgesetzt wurde eine behaviorbasierte Architektur mit esaklierenden Stimmungen und Original-Starwars-Sounds. Zusammen mit dem nächsten Roboter war er der Star bei der öffentlichen Präsentation.
• Projektdokumentation

Magic Cube Hacker

• Studenten: Felix Schwarz, Maik-Peter Jacob, Marcel Haase
• Ein Roboter, der selbständig einen verwürfelten Zauberwürfel (Rubik's Cube) erkennt und löst, hat drei Probleme: die Mechanik zum Kippen und Drehen, die Bildverarbeitung zum Erkennen der Lage der Würfelsegmente und nicht zuletzt die Suche im Lösungsraum oder wenigstens einen Lösungsalgorithmus. Nun diese Projektarbeit konnte alle Probleme lösen. Die Lösungszeit beträgt ca. 45 Min, die Zuverlässigkeit hängt etwas vom Umgebungslicht ab - aber es funktioniert.
• Projektdokumentation

Projektabschluss

• MagicCubeHacker und TBR in Hamburg (10MB)
• Vorrunde Horst vs. Killerzwerg (20MB)
  
• Vorrunde Marvin vs. Isy (10MB)
• Zwischenrunde Guenter vs. Hector (10MB)
• Halbfinale Guenther vs. Peter (10MB)

Recherche und Poster zum Thema "Robotik in Pflege und Rehabilitation"

Praktikumsarbeit (Gymnasium) von Aleksej Manaev und Mykhaylo Levental

Download: A1-Poster 

Der Leistungskurs Informatik (12. Klasse, 17 Schüler) führte am 25. und 26. Januar 2010 ein zweitägiges Projekt im KI-Labor durch.

Ablauf erster Tag:

• Begrüßung durch Prodekan Prof. Dr.-Ing. J. Heinsohn
• notwendige Konzepte in ANSI-C (A. Ripperger)
• AKSEN-Einführung (I. Boersch)

Ablauf zweiter Tag:

• Praktikum AKSEN
• Arbeit an den Aufgaben.pdf, Ziel 15 Punkte!

Beispiel:

• Aufgabe 6 (Lichtschalter) 7 Punkte + Aufgabe 14 (Helligkeitslauflicht) 8 Punkte oder
• Aufgabe 30 (Fernsteuerung) 17 Punkte
• Empfehlung zwei einfache Aufgaben

Eine Aufgabe ist gelöst und wird abgenommen, wenn:

• Funktion: funktioniert?, funktioniert immer?
• Einfachheit: überflüssiger Code?, geht es einfacher?
• Verständlichkeit: strukturiert?, kommentiert?

Ob die Punkte erreicht wurden, ist hier zu sehen.

Ein paar Fotos

Aufgabenstellung

Nun die Aufgabe klingt einfach: Gewinnen Sie den Wanderpokal zurück, den die FH Brandenburg vor einigen Jahren für den Fussball-Wettbewerb zwischen den KI-und-Robotikprojekten der FH Hannover, HAW Hamburg und FH Dormund gestiftet hat. Kann das klappen? -

5 Gründe für Zuversicht (was gibt es nur an der FHB):

• 4 Damen im Projekt
• Kompass-Sensoren, Li-Akkus (beides aber nicht eingesetzt)
• Kamera zur Ballerkennung mit hoher Reichweite
• neue Routine zur Torerkennung mit hoher Reichweite
• PEARLBOND 103 (inzwischen auch in Hamburg)

Teilnehmer

Ergebnis

Beobachtungen und Lehren

• nur ein Roboter benutzte einen Ballkäfig, Kicker wurden aus Spulen (+ 4 9V-Blocks), LEGO-Zahnstangen als Schusszunge oder Hebeschaufel realisiert, Dribbler wurden keine gesehe
• Hamburger nutzen durchgängig die qfix-Plattform mit neuen Getriebemotoren, allerdings wird gewechselt, da zuviel Verschleiß - Dortmund schlägt hier den Motor RB35 vor
• 12V-Motoren, die bei zu hoher Leistung die Motortreiber zerstören, können auch das AKSEN beschädigen
• die A4-Begrenzung führt zu Türmen - eine Gewichtsbegrenzung einführen?
• omnidirektionale Roboter verlangsamen auf ca. 1/3 auf Schlingen-Auslegeware
• aus Dortmund kam ein Balsaholz-Roboter (gute Idee) mit selbstentwickelter Platine für die Beaconerkennung
• IR-Empfänger SFH313 sehen den Ball auf ca. 70cm, Kalibrierung auf Umgebungslicht durch Drehen auf der Stelle, Parallelschaltung (verOdern) von IR-Sensoren
• Sensoren zur Ballbesitzkontrolle über dem Ball nach unten richten
• Distanzsensorik (ausser bei den Brandenburgern) ausschließlich Sharps mit Verstärker (3 bis maximal 4 Stück pro Roboter)
• Beacons aus Hamburg sind deutlich stärker als Originale, d.h. Reflektionen an Wänden, T-Shirts etc.
• fast fertige Plattformen bieten Wettbewerbsvorteil (gewollt?)
• HAW: gemischte Teams aus Angewandter und Technischer Informatik, Kooperation mit Technikern machbar?
• überwiegend reaktive Systeme, viele mit Multitasking
• Ballerkennung wichtiger als Hindernisvermeidung (hier genügt Zufallsfahren)

Dokumentationen

• Blackdeath mit Dribbler und Kamera, Film (7MB)
• Fotostrecke vom Wettbewerb

Recherche und Poster zum Thema "Artificial Animal"

Praktikumsarbeit (Gymnasium) von Stefan Schwenck, Markus Zindler und Anne Gropler

Download: A1-Poster 

Aufgabenstellung

• Punkteliste
• Fotostrecke vom Wettbewerb

Das Projekt
Die Stadtwerke Brandenburg schützen ihre Liegenschaften durch ein besonderes Konzept vor Graffiti - regionale Künstlergruppen versehen die Gebäude, Stromkästen, Trafostationen mit Kunstwerken. Die Initiative und Themen gehen dabei von den Stadtwerken aus, dennoch bleibt den Künstlern noch viel Raum zur Verwirklichung eigener Ideen.

Im Projekt mit dem Fachbereich Informatik und Medien der FHB ging es um die Verbindung von LEGO-Bausteinen, Technik und Informatik - das trifft so ziemlich genau das RobotBuildingLab,  welches seit 1996 im Labor für Künstliche Intelligenz des Fachbereichs angeboten wird. Ein besonders fortgeschrittener Roboter mit einem RCUBE-System wurde als Motiv gewählt und fotorealisitsch auf einer Trafostation in der Bauhofstraße "verewigt".

Der Roboter R2D0 ist ein Roboter, der über eine Kamera seine Ladestation sucht und sich so autonom mit Energie versorgt. Der Roboter kommt ohne jegliche Funkverbindung aus. Konstruiert wurde er von den Informatik-Absolventen Martin Ahlborg und Ronny Menzel.

Die Gestaltung und Ausführung wurde von der Brandenburger Gruppe um Guido Raddatz vorgenommen, weitere Arbeiten und Kontakt unter goldenehaende.de und pikfein.com.

• Hier die Aufnahmen

• Aufgabenstellung
• Abgestimmte Regel: Hindernisse sind stets höher als 25 cm
• Punkteliste
• Fotos vom Wettbewerb
• Roboterdokumentationen: FUZZY, POINK (src), Graby, Ghost Rider
• Film (~18 Minuten, 360x288, 43MB)

Im Februar traten zwei von FHB-Studierenden konstruierte autonome Roboter fußballspielend im Turnier gegen ihre Konkurrenten aus der FH Hannover, HAW Hamburg und FH Dortmund an. Gastgeber war am 2. Februar 2007 die Fachhochschule Dortmund, nachdem der Wettbewerb 2006 in der Buchhandlung Lehmanns in Hamburg und 2005 im Labor für Künstliche Intelligenz der FH Brandenburg stattfand. Das Turnier ist eine kleine Tradition zwischen den Studierenden der (inzwischen) vier Fachhochschulen und schließt an der FHB das Projekt „Künstliche Intelli-genz“ von Prof. Heinsohn und I. Boersch für Studierende des siebenten Fachsemesters der Infor-matik im Sommersemester ab.

Alle fünfzehn entstandenen Roboter basieren auf dem im FBI entwickelten AKSEN-Board, das in den Laboren der beteiligten Fachhochschulen verwendet wird. Sie verfügen über Infrarot- und Sonarsensoren zur Wanderkennung, Sensoren für die Ortung von Ball und Tor, teilweise über Odometrie und Kompass und natürlich vielfältigste Antriebs- und Schußmechanismen (bspw. Maggie mit der Schußzunge). Doch erst ein Programm verbindet Sensorik und Aktorik zu einem intelligenten System, hierbei kommen Automaten und behaviorbasierte Ansätze zur Anwendung.

Trotz vieler guter Ideen konnten die Brandenburger Roboter dieses Jahr nicht die ganz großen Erfolge erringen und der Wanderpokal geht für ein Jahr an die Studierenden der FH Dortmund. Hier einige Fotos.

Die Brandenburger Roboter:

• Maggie von J. Walther, M. Koplin und C. Paschen (Beschreibung)
  
• Bart von J. Lanvers und C. Jager

• 4. bis 8. September 2006
• Aufgabenstellung Teilautonome Fussballer,
• Punkteliste, Fotos

• Aufgabenstellung: Autonome Theseus-Roboter, siehe Aufgabenstellung
• Nach wenigen Wochen stellten sich die fünf Teams als hervorragende Roboterkonstrukteure heraus, so dass die Rahmenbedingungen etwas schwieriger gestaltet werden konnten (auch in der Wirklichkeit ändert sich oft das Pflichtenheft während der Implementierungsphase). Ins Zielgebiet des Testareals wurde eine Rampe eingefügt, die Schwierigkeiten bei zu tief sitzenden Linienfolgesensoren erzeugt. Kreative Lösungen waren hierzu Schubkarren, Sensoren auf Höhe der Radachsen und Neigungssensoren.
• Beim Wettstreit am Donnerstag, den 22. Juni 2006, zeigte sich, dass die Roboter die Aufgaben alle hervorragend lösen konnten. Dies ist erkennbar an den Punkten der Einzelwertungen und daran, dass der Minotaurus in neun von zehn Runden besiegt wurde.
• Durch den parallelen Start zweier Systeme setzten sich Unterschiede in Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit durch. Erstmals in der zehnjährigen Geschichte unserer AMS-Wettbewerbe erreichte ein Roboter die theoretische Höchstpunktzahl von 5 x 29 = 145 Punkten - der Roboter Gabi. Es soll am Aufkleber gelegen haben.
  Hier die Ergebnisse.
• Einige Fotos

• Juni 2006: Die Chaos Designer vom Grasow Gymnasium starteten bei der Robocup Weltmeisterschaft in Bremen in der Disziplin RoboCupJunior Rescue Secondary mit einem selbstkonstruierten AKSEN-Roboter. Hier traten 38 Mannschaften aus aller Welt gegeneinander an: Deutschland (13), China (7), Slowakei (3), Portugal (3), Japan (3), Australien (2), Grossbritannien, Argentinien, USA, Taiwan, Norwegen, Iran, Irland. Gestartet wurde zur Anregung der Kommunikation in paarweiser Kooperation.
• Die Aufgabe: Liniefolgen (inklusive Ecken, Lücken und Rampen), Finden und Anzeigen von grünen und silbernen 'Opfern', Umfahren von Hindernissen und entgegenkommenden Robotern. Der Parcour in Bremen war entsprechend einer Weltweisterschaft sehr schwierig, aber lösbar. Preise wurden vergeben an ein Team aus Taiwan, zwei aus China, zwei aus Japan, zwei aus Deutschland und das irländische Team.
• Fotos der Schüler

• 27.2. bis 3.3.2006
• Teilnehmer: 15 Schüler der 11. Klassen des Bertolt-Brecht-Gymnasiums
• Ablauf der Woche
• Minimale Einführung in Sprache C (anhand von P. Baeumle-Courth)
• Aufgabenpool für AKSEN-Board
• Aufgabenstellung der Facharbeit
• Punkteliste

• Team 1 + 2: IR-Basisstation ud autonomer mobiler Sucher
• Team 3: Bergsteiger mit Hindernisdetektion
• Team 4: Hubschrauber mit Schalter
• Team 5 + 6 + 7: Laufmaschine mit Hindernisdetektor und -Räumer

AIS WS05/06 RoboCup (FH) die Zweite

• Vier Studenten der Studienrichtung "Intelligente Systeme" fuhren am Freitag, den 10. Februar 2006 nach Hamburg und nahmen dort mit ihren Robotern an einem Wettkampf für Fussballroboter teil. Anstoss war um 18 Uhr in der Lehmanns Fachbuchhandlung (Kurze Muehren 6 / Naehe Hauptbahnhof).
• Katja Orlwoski, Regina Wehren, Maurice Hüllein und Benjamin Hoepner konstruierten und programmierten ihre autonomen Robotersysteme im Projekt und in der LV "Applikation intelligenter Systeme" im Modul IS3. Der Wettstreit findet zum zweiten Mal zwischen der Fachhochschule Dortmund, der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg und der Fachhochschule Brandenburg statt.
• Teilnehmer: 6 Roboter aus Hamburg, 4 Roboter aus Dortmund und 2 Roboter aus Brandenburg

• YellowPanther2
• Calculion

Die Hamburger Roboter

• Projekt Integration Kognitiver Systeme

Lehren aus dem Wettbewerb

• Leichte Roboter leicht im Vorteil
• Präziser Schuss wichtig (Elfmeter)
• Zuviel Kraft zerstört bei Blockade das Getriebe
• Dortmunder Riemenantrieb bewährt
• Ballkäfig hat Vorteile gegen schwache Roboter, aber Nachteile gegenüber anderen
• Lowcost-Infrarot-Lösung (FHB) für Abstandsmessung ausreichend
• Nur reaktive Roboter am Start
• Beste Frauenquote in Brandenburg
• Buchhandlung als Wettbewerbsort sehr geeignet

Recherche und Poster zum Thema "Autonome Staubsauger Produkte 09/2005"

Praktikumsarbeit (Gymnasium) von Maximilian Orlowski und Jan Fedor Rohr

Download: A1-Poster

• 5. bis 9. September 2005
• Aufgabenstellung Das Kvaerner-Verfahren
• Punkteliste
• Fotos

• Aufgabenstellung: Autonome Fussballroboter, siehe Regelwerk zum RoboCupFH
• Ergebnisse vom internen Wettbewerb am 23. Juni 2005
• Ergebnisse vom nationalen Finale am 9. Juli 2005
  
• Fotos
• Projektberichte
  
  • Böse Giraffe (Hüllein, Höpner)
  • Yellow Panther (Wehren, Orlowski)
  • Jaqueline (Peschmann, Gorzelitz)
  • JaMeCa (Rube, Kuhle, Beyer)


• Projektpartner an der HAW Hamburg und FH Dortmund (Fotos, Videos, Projektberichte)
  

• Vorbereitung
• Böse Giraffe (FHB) - Cylon Warrior (HAW) 3:0
  Erste. und zweite Halbzeit
  
• RoboX (FHD) - Darth (HAW) 0:5
  Erste und zweite Halbzeit
  
• Yellow Panther (FHB) - Yoberd (HAW) 1:0
  Erste und zweite Halbzeit (mit Koggenfahrt)
  
• Böse Giraffe (FHB) - Hansebot (HAW) 2:0
  Erste und zweite Halbzeit
  
• Darth (HAW) - Yoberd (HAW) 1:0
  Spiel
• Böse Giraffe (FHB) - RoboX (FHD) 3:0
  Erste und zweite Halbzeit
  
• JaMeCa (FHB) - Cylon Warrior (HAW) 0:3
  Erste und zweite Halbzeit
  
• Yellow Panther (FHB) - RoboX (FHD) 1:0
  Erste und zweite Halbzeit
  

• Yellow Panther (FHB) - Cylon Warrior (HAW) 2:3 nach Elfmeterschießen
  Erste und zweite Halbzeit, Elfmeter
  
• Böse Giraffe (FHB) - Darth (HAW) 1:2
  Erste und zweite Halbzeit
  

• Cylon Warrior (HAW) - Darth (HAW) 2:0
  Erste, Erwärmung und zweite Halbzeit
  

Maschinelles Lernen am Laufroboter ELFE - KI-Projekt WS 2004/2005

Zusammenfassung

Projektziel

Ergebnisse

• 6. bis 10. September 2004
• Aufgabenstellung Teilautonome Fussballer,
• Plakat, Punkteliste,
• Fotos

Recherche und Poster zum Thema "Autonome Staubsauger"

Praktikumsarbeit (Gymnasium) von Fridtjof Enzmann und Mathias Schmidt

Download:A1-Poster

Recherche und Poster zum Thema "Akkumulator-Arten"

Praktikumsarbeit (Gymnasium) von Mathias Menge

Download: A1-Poster

Aufgabe

Energieversorgung mobiler Systeme

Projektplan

Verlauf

Projektschein

Das KI-Projekt wird gesponsort von Farnell Deutschland

Wesentliche Erkenntnisse des Projektes

• Es ist möglich, energieautonome Roboter mit 6.270-Boards + Legotechnik umzusetzen.
• Behaviorbasierte Architekur (Subsumption/Brooks) gut geeignet
• Behaviors müssen mit einer Erwartungshaltung observiert werden (Zeitlimit, Streßlevel o.ä.)
• Behaviors der Selbstbeobachtung müssen zufällige Entscheidungen treffen, um dead locks zu vermeiden
• Lichtabhängigkeit der Systeme (insbesondere beim Hindernisvermeiden) durch IR-Differenzmessung vermeidbar
• Ladeschaltung zum Aufladen von Robotern mit 6.270-Boards wurde entwickelt
• Fotos aus dem Projekt
• Eine Bewertung von Akkutypen bezüglich der Eignung für Autonome Mobile Systeme finden Sie im Poster zu Akkumulator-Arten (Schülerpraktikum Mathias Menge)
  

Links

• SlugBot - Ein Roboter sammelt Schnecken zur Energiegewinnung (IAS-Labor der University of the West of England)
• Gastrobots - Roboter, die Ihre Energie aus natürlichen Materialien, z.B. aus Zuckerwürfeln, beziehen (University of South Florida)

Versuchsaufbau eines autonomen Damespieles

Praktikumsarbeit (Gymnasium) und Projektidee von Daniel Schulz und Felix Ahlborg

Download: Poster

KI-Projekt WS 1999/2000 - Genetisches Programmieren einfacher Roboterfähigkeiten

Projektteam