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Android-Steuerung für Lego Mindstorms Roboter

Die im Institut verwendeten Lego Mindstorms Roboter sollen um Android “Komponenten” erweitert werden. Zuerst soll das Android Gerät eine manuelle Fernsteuerung eines NXTs erlauben. Dazu ist eine grafische Benutzerschnittstelle nötig.

Im weiteren Verlauf sind die Android-Geräte in das bisherige Mindstorms-Setup zu integrieren und sollen autonom arbeiten. Denkbar ist weiterhin, dass die Telefone die Rolle fester Systemkomponenten (z.B. Zentraler Vehrkehrsrechner) übernehmen. Es ist zu untersuchen, durch welche Schnittstellentechnik (WLAN, Bluetooth) diese am besten integriert werden können.

Da Android direkt den kontrollierenden Java-Code ausführen kann, sollen die NXT Bricks durch Android Telefone ersetzt werden. Hierzu ist zu evaluieren, ob dies einfach mit einer drahtgebundenen Schnittstelle erfolgen kann.

Stichworte:

•    Android-Mindstorms-Lib / Lejos-API / Remote-Control-GUI
•    Android als Brick-Ersatz

Betreuer: Ruben Jubeh

Status: vergeben

Hetereogene Roboter-Umgebung und Simulation für Logistik-Szenarien

Die im Institut verwendeten Lego Mindstorms Roboter Fahrzeuge mit Positionierungssystem können in einer begrenzten Fläche frei fahren. Mittels grafischen Symbolen, einer stationären Kamera und einer Bildverarbeitungssoftware können die Fahrzeuge sowie andere Objekte genau in ihrer Position und Ausrichtung erfasst werden. Bisher wurde dies genutzt, um Kisten-Objekte von zwei konkurrierenden Robotern “um die Wette” zu schieben.

In dieser Arbeit soll das System erweitert werden und ein neues Szenario entwickelt werden, in dem die Roboter erstmals kooperativ agieren. Dazu ist eine Kommunikation zwischen den Roboter-Steuer-Prozessen nötig. Weiterhin soll das Szenario interessanter gestaltet werden, in dem Elemente aus der realen Straßenlogistik berücksichtigt werden:

  • Es gibt gesperrte Flächen (z.B. Gebäude) und Straßen. Die Straßen folgen einem quadratischen Raster mit der Kantenlänge 30cm. Somit ergibt sich ein orthogonales Straßennetz.
  • Von speziell markierten Abhol- und Anlieferstellen werden Waren, z.B. durch schieben, durch das Straßennetz transportiert.
  • Es können Baustellen, Einbahnstraßen oder Straßensperren vorhanden sein (auch dynamisch). Sperren können mit einzusammelnden “Passierscheinen” aufgehoben werden.
  • Straßenkreuzungen werden durch ‘intelligente’ Ampeln gesteuert. Diese lassen sich vom Fahrzeug anfragen.
  • Unterschiedliche Fahrgeschwindigkeiten sind durch Schnellstraßen oder eingesammelte “PowerUp”-Objekte möglich

Die Bewertung der Strategie erfolgt nicht nach Zeit (obwohl die Geschwindigkeit vom Framework gesteuert wird), sondern nach virtuellen Energiepunkten. Pro angefahrener Rasterkachel wird ein Punkt verbraucht. Es werden u.U. aber auch “Energienachfüllpacks” im Straßennetz verteilt. Alle Objekte sind durch (farbige) Symbole, welche durch die Bilderkennung erfasst werden, ortbar.

Für das oben skizzierte Szenario soll zuerst ein Generator oder Editor entworfen werden. Dann sollen Roboter-Fahrzeuge in dem Szenario simuliert werden können. Hierzu ist eine angemessene 3D-GUI für den Simulator zu entwickeln. Anschließend soll eine Strategie, welche alle Waren-Objekte bei minimalen Energieverbrauch transportiert, entwickelt werden. Dies alles ist in das existierende Framework zu integrieren. Schließlich soll die Strategie mit realen Roboter-Fahrzeugen umgesetzt werden.

Stichworte:

  • Map-Editor
  • Szenarien-Support
  • evtl. 2. Kamera
  • Traveling Salesman Problem
  • Simulator in 3D
  • Software-Komponenten / Zusammenspiel

Betreuer: Ruben Jubeh

Status: Vergeben

Masterarbeit “Indoor Visualisierung auf mobilen Endgeräten”

  • 3D perspektivische Ansicht,, nicht fotorealistisch (würde man mit AR realisieren)
  • Android mit Processing API GUI
  • Anbindung von 3D-Modellierungsoftware und automatisierbarer Export auf Android (Java-Code oder geeignetes Zwischenformat)
  • 2D-(Processing)-App zur Wegenetzerstellung – Anklicken der Punkte, durch Maßstab wird Abstand automatisch ausgerechnet
  • WLAN-SSIDs zur Ortung wie im SE-Testaufbau
  • keine Bilderkennung, stattdessen QR-Codes zur zusätzlichen Ortung
  • Evtl. uni-ks WLAN APs nutzen (MAC-Adressen)
  • Soll Standort WA teilweise abdecken: SE-Flügel beide Etagen, Säulenhalle, Treppenhäuser und Fahrstuhl
  • Evtl. Tests mit Accelerometer und Kompass zur Bewegungsrichtungsverfolgung / Zwischenstreckenabschätzung

Status: vergeben (TG)

Betreuer: AZ, RJ

IndoorStreetView – Panorama Gebäudeinnen-Visualisierung mit Navigation

Einleitung:

Ähnlich wie Google Street View soll das innere der Universität mit Panoramabildern erfasst werden. Ein Viewer stellt diese Bilder dar, interaktive Schaltflächen erlauben es durch das Gebäude zu navigieren. Zusätzlich kann ein geeigneter Weg zwischen zwei gegebenen Räumen von der Software errechnet werden.

Durchführung:

  • Wahl eines geeigneten Kamerasystems, Enwickeln einer Foto-Erstellungs-Methodik mit dem Ziel möglichst viele Panoramabilder von markanten Punkten im Inneren des Gebäudes zu erhalten
  • Entwurf und Realisation eines Softwaresystems zur Darstellung der Panoramabilder
  • Dokumentation des gesamten Erstellungs- und Deployment-Prozesses

Betreuer: Ruben Jubeh / Albert Zündorf

Thema vergeben.

Gestenerkennung in GEF Diagrammeditoren (GEF Sketch)

Modellorientierte Softwareentwicklung beinhaltet in den meisten Fällen das Erstellen von Diagrammen. Als Eingabemethoden dienen dazu fast ausschließlich Maus und Tastatur. Eine natürlichere und naheliegendere Form der Diagrammerstellung ist jedoch das direkte Zeichnen per Stifteingabe. Bei dem sich in der proposal Phase befindenden Eclipse Projekts GEF Sketch handelt es sich um ein Framework, welches auf dem Graphical Editing Framework (GEF) basierenden Diagrammeditoren genau diese Funkionalität hinzufügen soll.

Im Rahmen einer Bachelor/Master Arbeit soll das GEF Sketch Framework in den den Klassendiagrammeditor von UML Lab integriert werden. Es existiert bereits ein Gestenerkennungsalgorithmus in UML Lab, der in das Framwork integriert und erweitert werden soll. Der Umfang der Arbeit kann variabel auf Bachelor oder Master Niveau angepasst werden.

Umfang: Bachelor/Master Arbeit

Betreuer: Andreas Scharf (andreas.scharf -at- cs.uni-kassel.de)

Status: In Bearbeitung

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