Labor für Robotik

Beschreibung 
Gerade in den unteren Ligen von Ballsportarten liegt selten ein digitales System vor, das den Sport-lern ein Interface zur digitalen Erfassung eines Punktestands ermöglicht. Oft ist dies auch nicht er-wünscht und wird in analoger Form durchgeführt. Trotz alledem müssen die Daten zur Kontrolle digital erfasst werden, was einen recht hohen Zeitaufwand mit sich bringt.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Systems, welches mittels eines vorher trainierten Systems eine Handschrift-Erkennung der Spielernamen und des Punktestand durchführt. Das Training des Systems sollte nicht auf Zeichen-, sondern auf Namensbasis erfolgen, um die Erfolgsquote zu ma-ximieren. Als Post-Processing sollten die Spieldaten auf der Basis von einfachen Regeln geprüft werden.

Anforderungen(Vorschläge)

• Einlesen in die Thematiken OpenCV und Handschrifterkennung
• Hardwareanforderungen aufstellen
• Vorsegmentierung der Trainingsdaten (vorzugsweise dynamisch mittels Masken)
• Erstellung und Trainieren eines ML-Systems
• Entwurf und Entwicklung eines Programms
  • Entgegennahme eines Bildes
  • Segmentierung der einzelnen Bereiche
  • Digitalisierung der handschriftlichen Namen und Zahlen
  • Zuordnen der digitalen Werte
  • Visualisierung dieser Daten und Exportierung in Datenbank oder Datei
  • Prüfen der Ergebnisse auf Richtigkeit
• Validierung des Systems

Vorteilhafte Vorkenntnisse(optional):

• Grundkenntnisse zu OpenCV
• Java/Python/C++

Randbedingungen
Teamprojekt von ca. 2-3 Personen
Bachelorabschlussarbeit

Weitere Informationen/Links
https://www.docs.opencv.org/trunk/d8/d4b/tutorial_py_knn_opencv.html 
 

Beschreibung

3D Drucker sind teuer und unterstützen i.d.R. nur einen Datentyp.
Als Eigenbaudrucker kann man diesen nach seinen Wünschen auslegen und erweitern, sowie unterstützte Protokolle selbst festlegen und definieren.

Anforderungen (Vorschläge)

• Einlesen in die Thematik 3D-Drucker, Schrittmotoren und RaspberryPi
• Hardwareanforderung aufstellen (beliebig Erweiterbar, z.B. durch Scanner/Laserengraver)
• Auswahl von notwendigen Libraries und Protokollen
• Aufbau eines Druckers im Labor Robotik
• Entwurf und Entwicklung eines Druckerservers inkl. Ansteuerung der Hardware
  • Anfahren beliebiger Positionen im Konfigurationsraum (x,y,z,θ)
  • Drucken über Netzwerk und Dateien
  • Bereitstellen einer API für externe Sensoren/Aktoren
• Validierung des Aufbaus durch verschiedene Testdrucke

Vorteilhafte Vorkenntnisse (optional):

• Grundkenntnisse zum Thema RaspberryPi
• C++
• Keine Angst vor Hardware

Randbedingungen:

Teamprojekt von ca. 3-4 Personen

Weitere Informationen/Links

https://www.pinterest.de/explore/diy-3d-drucker/
https://praxistipps.chip.de/3d-drucker-selber-bauen-3-empfehlenswerte-bausaetze_96133

Beschreibung 
Barrierefreiheit ist nicht nur ein Stichwort für Rollstuhlfahrer, sondern auch für Menschen die eine mas-sive Einschränkung der visuellen Wahrnehmungsfähigkeit besitzen. Hierbei geht es nicht nur um das Lesen einer Zeitung, sondern auch um das Ausfüllen von Formularen.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung einer modernen Lesehilfe für sehbehinderte Menschen. Dies könnte beispielsweise eine ein großer Monitor oder Leinwand sein, der mittels einer Kamera ein Dokument aufnimmt und dieses Live auf einem Monitor in stark vergrößerter Form wiedergibt. Um jedoch nicht nur visuell eine Hilfe zu sein, soll z.B. mittels OpenCV eine Texterkennung durchgeführt werden, sodass der Nutzer sich Stellen eines Dokuments vorlesen lassen kann.

Anforderungen (Vorschläge)

• Einlesen in die Thematik RaspberryPi, OpenCV und OCR
• Erstellung von Anwendungsszenarien
  • Art der Interaktion
  • Formen der Unterstützung (Touch, Joystick, Stift, …)
• Hardwareanforderungen aufstellen
• Erstellung eines Testaufbaus
• Entwurf und Entwicklung eines Linux-Daemons
  • Auf einem RaspberryPi
  • Wiedergabe eines Kamerabildes auf dem Monitor
  • Realisierung der Interaktionen
  • Teilen des Bildschirms, um externe Hilfe beantragen zu können 
• Validieren des Testszenarios unter Betrachtung der Zeitverzögerung

Vorteilhafte Vorkenntnisse (optional):

• Grundkenntnisse über RaspberryPi/Linux

Randbedingungen
Teamprojekt von ca. 2-3 Personen
Bachelorabschlussarbeit

Weitere Informationen/Links
https://docs.opencv.org/trunk/d4/d61/group__text.html 
 

Beschreibung 
Bei der Lokalisierung von Endgeräten innerhalb von Gebäuden stehen einem eine Vielzahl an Sensoren bereit, die am Gerät angebracht, oder von diesem Verfolgt werden können. Falls jedoch nicht das Gerät an sich die Lokalisierung durchführen kann, könnte man durch eine Verteilung von drahtlosen Knotenpunkten mittels Triangulation die Position von bekannten oder unbekannten Geräten ermitteln. Dies könnte z.B. bei Anwesenheits- und Raumerken-nung in Hausautomatisierungssystemen interessant sein.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Systems, das durch die Bereitstellung mehrerer ESP32 eine Lokalisierung eines oder mehrerer Smartphones im Raum abbilden kann. Der Datenschutz muss hierbei beachtet werden.

Anforderungen(Vorschläge)

• Einlesen in die Thematik Indoor Lokalisierung und ESP32
• Aufstellen der Hardwareanforderungen
• Aufbau eines Testszenarios im Labor Robotik
• Trainieren eines Fuzzy-/ oder Neuronalen-Netzes zur Erkennung der Position im Raum
• Entwurf und Entwicklung einer Firmware der Endknoten (ESP32)
  • Erfassung von WLan-MAC-Adressen
  • Senden der Empfangsstärken an einen Server
• Entwurf und Entwicklung eines (Web-)Servers 
  • Bereitstellen einer Raumkonfiguration inkl. der Positionsdaten der Knoten-punkte und des Netzes zur Positionserkennung
  • Echtzeit Positionsermittlung der Endgeräte im Raum (x,y,z) 
  • Einfache Visualisierung der Endgeräte
  • Bereitstellen einer kleinen API
• Beachtung des Datenschutzes
• Genauigkeitstest bei Reduzierung und Erweiterung der Knoten inkl. Vergleich zu klas-sischen passiven Verfahren (Wlan am Endgerät, Bluetooth, GPS, …)

Vorteilhafte Vorkenntnisse (optional):

• C/C++ (Basics)

Randbedingungen
Teamprojekt von ca. 2-3 Personen
Bachelorabschlussarbeit

Weitere Informationen/Links
https://github.com/cyberman54/ESP32-Paxcounter 
https://wiki.fhem.de/wiki/Anwesenheitserkennung 
 

Beschreibung 
Die manuelle Fernsteuerung von fahrbaren Robotern ist bereits ein alter Hut. Interessanter wird jedoch, wenn die Sicht des Roboters mittels First-Person-View direkt nachempfunden, und mit einer Kamera mit 2 Freiheitsgraden gesteuert werden kann. Ein großes Problem hierbei ist eine Motion-Sickness, bei der das Gehirn des Betrachters eine Übelkeit auslöst, da die visuellen Infor-mationen nicht zu denen des Gleichgewichtssinnes übereinstimmen, sowie eine Kamera nicht in Echtzeit bewegt werden kann.
Ziel dieses Projekts soll ein Versuch sein, bei dem diese Übelkeit speziell beim Umsehen minimiert werden soll. Durch die Verwendung einer Weitwinkelkamera könnte ein kleiner Bildausschnitt ge-nommen werden, um beim Umsehen des Betrachters zuerst diesen Bildausschnitt zu verschieben, und nachträglich die Kamera zu bewegen.

Anforderungen (Vorschläge)

• Einlesen in die Thematik OpenCV, VR und Kamerasteuerung
• Erstellung eines Testaufbaus im Labor Robotik
• Entwurf und Entwicklung eines Servers auf dem Roboter
  • Bereitstellen des Kamerabildes
  • Bereitstellen von Distanzwerten der Sonarsensoren
  • Annahme von Befehlen für die Kamera
  • Einfache Ansteuerung des Roboters
• Entwurf und Entwicklung eines Clients
  • Verbindung zum Server herstellen
  • Verarbeitung des Kamerabildes und Sensoren zu einer View, abhängig von Blickrichtung
  • Bereitstellen der View auf einer VR-Brille

Vorteilhafte Vorkenntnisse (optional):

• Grundkenntnisse OpenCV/Bildverarbeitung
• Linux, Python/C++, Java

Randbedingungen
Bachelor Abschlussarbeit oder Teamprojekt von ca. 2-3 Personen