Kooperative Systeme

 Kooperative Regelungstechnik

Vision

Wie interagieren Menschen und automatisierte Systeme in Zukunft?

Wie lassen sich Synergien in der Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen im Kontext der Industrie 4.0 nutzen?

Die Forschungsgruppe Kooperative Systeme entwickelt Konzepte zur Modellierung und Regelung der Interaktion zwischen Menschen und Maschinen. Die individuellen Stärken von Mensch und Maschine werden hierbei kombiniert, um hochperformante Systeme zu erschaffen, welche die zukünftigen Herausforderungen der Automatisierungstechnik bewältigen können. Die Anwendungsgebiete finden sich beispielsweise bei hochentwickelten Fahrerassistenzsystemen oder in der Robotik, Medizintechnik sowie Luft- und Raumfahrttechnik.

 

Kooperativer Regelkreis

Kooperativer Regelkreis

Modellierung und Identifikation

Die Modellierung kooperativer Systeme bildet die Basis des Automatisierungsentwurfs für kooperative Szenarien. In diesem Zusammenhang müssen Unsicherheiten sowohl bezüglich der Wahrnehmung als auch bei den Bewegungen und Handlungen explizit berücksichtigt werden. Des Weiteren wird durch Semantik eine strategische Beschreibung der Interaktion ermöglicht. Außerdem spielt die Identifikation menschlichen Verhaltens eine wesentliche Rolle beim Entwurf der Automation.

 

Reglerentwurf

Der Reglerentwurf in kooperativen Szenarien erfordert eine dynamische Rollenverteilung. Des Weiteren muss die Automation in der Lage sein, ein gemeinsames Ziel mit dem menschlichen Interaktionspartner zu verhandeln. Ein möglicher Ansatz, kooperative Systeme zu regeln, basiert auf der Verwendung von Spieltheorie und Modellprädiktiver Regelung (MPR). Für eine echtzeitfähige Realisierung werden zudem sogenannte Bewegungsprimitive untersucht.

Versuchsaufbauten

Mithilfe eines Motion-Tracking-Systems können menschliche Bewegungen in diversen Szenarien aufgezeichnet werden um Identifikationsmethoden zu validieren.

Das IRS verfügt über einen Fahrsimulator mit aktiven haptischen Schnittstellen. Dieser Simulator ermöglicht die Validierung kooperativer Regelungskonzepte im Kontext hochentwickelter Fahrassistenzsysteme.

Ein neu entwickeltes Ball-auf-Platte-System mit haptischen Schnittstellen ermöglicht die Anwendung kooperativer Identifikations- und Regelungsmethoden in  dynamischen Situationen.

Wissenschaftliche Mitarbeiter

Simon Rothfuß

Forschungsgruppenleiter

Forschungsgebiet:
Modellierung kooperativer Zielfindungsprozesse

Balint Varga

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsgebiet:
Kooperative Regelung mobiler Arbeitsmaschinen

Julian Schneider

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsgebiet:
Multi-Ebenenverknüpfung für den durchgängigen Entwurf kooperativer Mensch-Maschine-Systeme

Philipp Karg

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsgebiet:
Modellierung und Identifikation in kooperativen Mensch-Maschine-Szenarien

Sean Kille

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsgebiet:
 

Esther Bischoff

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Forschungsgebiet:
Aufgabenkoordination und Ablaufplanung in heterogenen Roboterteams

Christian Braun

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsgebiet:
Intentionsbasierte kooperative Regelung mit variablem Automatisierungsgrad für die Mensch-Roboter-Interaktion

Studentische Mitarbeiter

Manuel Hess

Betreuung des Fahrsimulators

Hongdong Zhao

Softwareentwicklung und Experimentalumsetzung im Bereich  Multi-Roboter-Fertigungssystem

Adrian Miecznikowski

Aufbau eines Roboterfelds

 

   

Aktuelle Ausschreibungen für studentische Hilfskräfte sind hier zu finden.

Abschlussarbeiter

Tiancheng Yu

Masterarbeit

Kooperative Regelung hochautomatisierter Fahrzeuge in gemischten Verkehrsszenarien

Ruoli Chen

Masterarbeit

Modellierung von Multi-Agent Collision-Avoidance-Szenarien am Beispiel mobiler Roboterplattformen

Pedro Cerdano Vicente

Bachelorarbeit

Simulationsumgebung für die Mensch-Maschine-Kooperation

Zhenghong Li

Masterarbeit

Entwurf und Implementierung eines LQ-Differentialspielreglers zur Untersuchung effizienter Kooperationsszenarien

Juan Sebastian Chica Munoz

Bachelorarbeit

Modellierung eines Roboterarms

Lars Fischer

Masterarbeit

Modellierung und Identifikation von Kooperativen Mensch-Roboter-Systemen mit Adaptable Automation

Linus Witucki

Masterarbeit

Untersuchung symbiotischer Mensch-Maschine-Interaktion auf Aktionsebene

David Erdelyi

Masterarbeit

Kooperative Bahnplanung zwischen  Mensch und Roboter auf Basis der Spieltheorie

Annika Lang

Bachelorarbeit

Modellierung von Verhandlungssituationen in gemischten Verkehrsszenarien

Longwei Cong

Masterarbeit

Effizientes Sampling-basiertes Inverse Reinforcement Learning

Daniela Hahn

Masterarbeit

Entwicklung von Reoptimierungs-Methoden zur kooperativen Koordination heterogener Multi-Roboter-Teams

Tian Fang

Masterarbeit

Entwicklung eines Moduls zur Erkennung von Bewegungsintentionen eines Menschen

Yuhan Jin

Masterarbeit

Untersuchung und simulative Umsetzung von Regelungsmethoden zur garantierten Regelung zweier gekoppelter Roboter

Robin Fabian Wöran

Masterarbeit

Implementierung eines exakten Koordinierungsalgorithmus für Multi-Roboter-Systeme

Zhanhao Liang

Masterarbeit

Identifikation menschlicher Bewegungen mittels Inverse Reinforcement Learning

Maximilian Schwind

Masterarbeit

Entwurf und Implementierung eines menschenzentrierten Reglers

Jonas Kaub

Masterarbeit

Robustheitsanalyse und robustes Design inverser dynamischer Spiele

Manuel Hess

Masterarbeit

Bi-level-based Inverse Stochastic Optimal Control

Publikationen der Forschungsgruppe


2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013