Labor Steuerungstechnik

Lennart Bleicher, M. Sc.

 

Das Labor bietet Studierenden eine praxisnahe und interdisziplinäre Umgebung zur Erforschung und Umsetzung moderner Technologien aus den Bereichen Steuerungstechnik, Robotik und Künstlicher Intelligenz. Im Zentrum steht die Verbindung von algorithmischem Denken mit physikalischer Umsetzung – von der Simulation bis zum realen Robotersystem.

Was das Labor auszeichnet:

  • Vielfältige Hardwareplattformen: vom kollaborativen Franka-Roboter über autonome Rover mit SLAM bis hin zu industriellen Modellanlagen mit Siemens-SPS
  • Aktuelle Forschungsfragen: etwa zur KI-gestützten Bewegungsplanung, zur Objekterkennung, zur bildbasierten Pflanzenklassifikation oder zur autonomen Navigation
  • Projektbasiertes Lernen: Studierende arbeiten eigenverantwortlich an realen Problemstellungen, oft im Rahmen von Projekt-, Bachelor- oder Masterarbeiten
  • Interdisziplinarität: Die Themen verbinden Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Umwelttechnik – und ermöglichen so neue Perspektiven auf intelligente Systeme
  • Praxisnähe und Forschung: Die Arbeiten im Labor orientieren sich an aktuellen industriellen Fragestellungen, greifen aber auch visionäre Ideen auf

Studierende erwartet eine offene, forschungsnahe Umgebung, in der sie ihre Ideen mit realer Hardware umsetzen und tief in moderne KI- und Automatisierungsmethoden eintauchen können. Ob beim Trainieren neuronaler Netze, beim Programmieren von Robotern oder beim Entwerfen von Steuerungssystemen.

Modellfabrik

Die Mini-Fabrik ist eine vollfunktionsfähige Modellanlage zur praxisnahen Lehre und Forschung im Bereich der industriellen Automatisierung. Ausgestattet mit Siemens SPS-Systemen unterschiedlichster Sensorik und Aktorik, Förderbändern, Lagern und Produktionsstationen, bietet sie eine realistische Umgebung zur Abbildung und Optimierung moderner Fertigungsprozesse.

Modellfabrik

Abbildung 1: Modellfabrik

Im Rahmen von Übungen, Projekt- und Abschlussarbeiten erhalten Studierende Einblicke in die Planung, Steuerung und Überwachung automatisierter Prozesse. Die Mini-Fabrik erlaubt es, klassische Automatisierungstechnik mit modernen Konzepten wie Industrie 4.0, vernetzter Produktion, Edge-Computing und künstlicher Intelligenz zu verknüpfen.

Die Mini-Fabrik dient damit als Brücke zwischen theoretischer Ausbildung und industrieller Praxis – in einer skalierbaren, verständlichen und interaktiven Umgebung.

Robotik

Im Labor stehen unterschiedliche Roboter für Forschungszwecke zur Verfügung. Der Franka Emika ist ein hochpräziser, kollaborativer Leichtbauroboter, der ideal für die Umsetzung intelligenter Steuerungs- und Interaktionsszenarien geeignet ist. Im Rahmen von Übungen und studentischen Forschungsprojekten wird der Roboter zur praktischen Erprobung und Weiterentwicklung von KI-basierten Methoden eingesetzt. Ziel ist es, komplexe Manipulationsaufgaben durch lernende Algorithmen zu automatisieren und dabei Sicherheit, Anpassungsfähigkeit und Effizienz zu gewährleisten.

Robotik

 

Im Mittelpunkt stehen KI-Modelle, die durch sensorische Rückmeldungen und datengestütztes Lernen die Steuerung des Roboters kontinuierlich verbessern. Dabei werden moderne Verfahren des maschinellen Lernens genutzt, um die klassische Modellierung zu ergänzen oder zu ersetzen.

 

Die Studierenden entwickeln eigene KI-Modelle, trainieren diese an Simulations- und Realdaten und implementieren sie direkt auf dem Roboter. So entsteht ein direkter Bezug zwischen algorithmischem Entwurf und physikalischer Umsetzung.

 

 

 Abbildung 2: Robotik

SLAM Navigation

Das SLAM-Projekt (Simultaneous Localization and Mapping) befasst sich mit der Entwicklung eines autonomen Rovers, der sich selbstständig in unbekannten Umgebungen zurechtfindet. Ausgestattet mit einem LiDAR-Sensor und einer RGB-D-Kamera erfasst der Rover seine Umgebung und erstellt in Echtzeit eine Karte, während er gleichzeitig seine eigene Position darin bestimmt.

SLAM Navigation

Im Rahmen von studentischen Arbeiten zur Robotik und KI werden Methoden aus den Bereichen Sensorfusion, Bildverarbeitung und Navigation angewendet, um die autonome Steuerung des Rovers zu realisieren. Darüber hinaus wird das System um Funktionen zur Objekterkennung und -verfolgung erweitert, sodass gezielte Interaktionen mit der Umgebung möglich sind.

Durch den praktischen Einsatz lernen Studierende, wie Algorithmen der Robotik und KI auf reale Systeme übertragen und unter Echtzeitbedingungen eingesetzt werden können. Das Projekt verbindet zentrale Themen der modernen autonomen Systeme mit praxisnaher Umsetzung in Forschung und Lehre.

 

Abbildung 3: SLAM Navigation

Computer Vision und Laserbearbeitung

Dieses Projekt untersucht die Möglichkeit, Unkraut gezielt und umweltschonend mittels Lasertechnologie und computergestützter Bilderkennung zu entfernen – ohne den Einsatz chemischer Herbizide. Ziel ist die Entwicklung eines Systems, das mithilfe von Kameras und KI-basierter Bildverarbeitung Unkrautpflanzen von Kulturpflanzen unterscheiden und anschließend punktgenau mit einem Laserstrahl zerstören kann.

Computer Vision und Laserbearbeitung

Zum Einsatz kommen handelsübliche Lasergraviergeräte, die an die spezifischen Anforderungen der Landwirtschaft angepasst werden. Die Bildverarbeitung basiert auf Methoden des maschinellen Sehens und ermöglicht die Erkennung von Pflanzenmerkmalen in Echtzeit.

 

Abbildung 4: Computer Vision und Laserbearbeitung

Die Kombination dieser Technologien ermöglichen neue Möglichkeiten für nachhaltige und präzise landwirtschaftliche Anwendungen, die sowohl ökologische als auch ökonomische Vorteile bieten. Auch eine spätere Integration mit anderen Erkennungssystemen (z. B. multispektralen Kameras) ist denkbar, um die Erkennungssicherheit weiter zu erhöhen oder neue Anwendungen zu erschließen.

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