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Projektplenum: 03-M07-FP-2518 GRIPS4Students - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Projektplenum: 03-M07-FP-2518 GRIPS4Students
Untertitel Grasping and Manipulation of Deformable Objects with a Dual-Arm Robot and Complex Robotic Hands via Reinforcement Learning, Imitation Learning, Physical World Models, and Simulation for Students
Veranstaltungsnummer 03-M07-FP-2518
Semester WiSe 2025/2026 - SoSe 2026
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 0
erwartete Teilnehmendenanzahl 6
Heimat-Einrichtung M.Sc. Systems Engineering
Veranstaltungstyp Projektplenum in der Kategorie Lehre
Art/Form
Englischsprachige Veranstaltung Nein
ECTS-Punkte 12

Räume und Zeiten

Kommentar/Beschreibung

Anmeldung im Stud.IP bis: bitte Kontakt per Email, siehe oben
Projektauftakt am: Freitag, 17.10.2025 10:00 - 12:00
max. Gruppengröße: variabel
Ansprechperson: Alexander Fabisch, Lisa Gutzeit (lisa.gutzeit@uni-bremen.de)

- Wir wollen einen zweiarmigen Roboter nutzen um Manipulationsprobleme zu l¨osen, beispielsweise:
- Kleidung zusammenlegen, große Kissen greifen und bewegen, Wasser von einer Flasche in ein Glas
- sch¨utten, Karten mischen, Seiten in einem Buch umbl¨attern, Schuheinlagen verpacken, Seil knoten
- oder Schuhe binden. Uns steht dazu ein Robotersystem mit zwei Armen (Universal Robot UR5 und
- UR10) und verschiedenen H¨anden und Greifern zur Verf¨ugung.
- Allerdings ist das Programmieren von zweiarmigen Robotern zum L¨osen komplexer Manipulation-
- sprobleme schwierig. Eine m¨ogliche L¨osung, die in diesem Projekt verfolgt werden soll, ist die Aufze-
- ¨
- ichnung von menschlichen Bewegungen mit einem Motion-Capture-System und die
- Ubertragung auf
- den Robotern. Dabei soll auf zuvor am DFKI Robotics Innovation Center entwickelten Methoden,
- sowie auf den im Bachelorprojekt erarbeiteten ersten Ergebnisse aufgebaut werden. Prinzipiell besteht
- aber auch die M¨oglichkeit andere Strategien zu verfolgen.
- Um die Bewegungen auf dem Robotersystem ausf¨uhren zu k¨onnen, ist eine sichere Bewegungsausf¨uhrung
- erforderlich. Dazu werden Methoden zur Regelung, Kollisionsvermeidung und Umgebungswahrnehmung
- entwickelt. Zus¨atzlich wird eine Simulation zur Pr¨ufung von Verhalten entwickelt. Das System soll
- von Grund auf mit ROS 2 neu aufgebaut werden.
- Weitere m¨ogliche Schwerpunkte des Projektes sind
- • Generalisierung von demonstrierten Verhalten ¨uber Objekte / Aufgaben / Konfigurationen durch
- maschinelles Lernen
- • Automatische Verfeinerung von Greif- und Manipulationsverhalten
- • High-Level-Koordination von mehreren Verhalten (Behavior Trees, Planung, ...)
- • Objektdetektion und -tracking von (deformierbaren) Objekten mit RGB-D-Kameras
- • Nutzung von Kraftsensoren in den Fingern zur Generierung von stabilen Griffen
- • Greifplanung mit verschiedenen Stabilit¨atskriterien
- • (G)UI f¨ur Visualisierung und Steuerung der Bewegungs¨ubertragung
- Ziele des Projekts:
- • Aufbau der Softwarearchitektur eines Robotersystems in ROS 2
- •¨
- Ubertragung von menschlichen Bewegungen auf das Robotersystem
- • Entwicklung einer Sicherheitsschicht: Umgebungsmodellierung, Kollisionsvermeidung etc.
- • Entwicklung von Treibern f¨ur die Hardwarekomponenten
- Methodische Inhalte: anzueignen.
- In dem Projekt besteht unter anderem die M¨oglichkeit sich folgendes Wissen
- • Praktische Programmierkentnisse in Rust, C++ und Python, sowie Umgang mit ROS 2
- • Mathematische Grundlagen: Lineare Algebra, 3D-Transformationen, Optimierung
- • Maschinelles Lernen (Imitationslernen, Reinforcement Learning, Computer Vision)
- • Sensorfusion (RGB-D, Kraftsensoren, Kraft-/Moment-Sensoren)
- • Robotik: Kinematik, Dynamik, Regelung, Kollisionsvermeidung
- • Umgang mit Motion-Capture-Systemen
- Hardware: Das zur Verf¨ugung stehende Robotersystem besteht aus zwei Roboterarmen der Firma
- Universal Robots (UR5 und UR10), verschiedenen Roboterh¨anden (Robotiq 2F-140-Greifer und men-
- schen¨ahnliche H¨ande: Seed Robotics RH8D, Prensilia Mia hand), RGB-D Kameras und einem Marker-
- basierten Bewegungserfassungssystem zur Aufzeichnung von menschlichen Bewegungen.

Anmeldemodus

Die Auswahl der Teilnehmenden wird nach der Eintragung manuell vorgenommen.

Nutzer/-innen, die sich für diese Veranstaltung eintragen möchten, erhalten nähere Hinweise und können sich dann noch gegen eine Teilnahme entscheiden.