Ereignisbasierte Wahrnehmung & Reaktive PfadPlanung in SNN

Bachelorarbeit, Hilfskraftstelle, Masterarbeit, Studentische Abschlussarbeit

Themen-Schwerpunkt: Automation und Robotik, Service-Robotik und mobile Manipulation, Software-Entwicklung
Studiengänge: Elektrotechnik, Informatik, Verwandte Studiengänge

Umfeld

Im Projekt „NeuroReact“ wird ein neuartiger Ansatz zur Robotersteuerung umgesetzt. Der herkömmliche Sense-Plan-Act Zyklus wird hierbei durch eine ganzheitliche Lösung für Perzeption, Bewegungsplanung, Hindernisvermeidung und Pfadadaption ersetzt. Es werden neueste Erkenntnisse der Neurowissenschaften als auch moderne Techniken wie SNN (Spiking Neural Networks), ereignisbasierte Kameras und neuromorphe Hardware verwendet um ein echtzeitfähiges, reaktives Planungssystem zu realisieren. Das Gesamtsystem besteht aus mehreren Sensorräumen. Die Umgebung des Roboters wird durch ereignisbasierte Kameras wahrgenommen und als Population von Neuronen dargestellt. Durch die Eigenwahrnehmung des Roboters wird dessen Gestalt unterdrückt und somit der Hindernisraum erzeugt. Die Neuronen des Hindernisraums unterdrücken die korrespondierenden Neuronen des Konfigurationsraums, in welchem die kollisionsfreie Pfadplanung in Form des Wavefront Algorithmus stattfindet.

Aufgaben

Es gibt mehrere Möglichkeiten einer studentischen Abschlussarbeit in diesem Bereich:

  • Repräsentation des Hindernisraums in einem SNN. Es soll die Roboterzelle inklusive aller dynamischen 3D Objekte, jedoch nicht der Roboter selbst, berücksichtigt werden. Dazu wird zum einen die ereignisbasierte Umwelterfassung durch stereo-vision benötigt und zum anderen das durch Propriozeption erzeugte Gestaltgedächtnis. Die Inhibition des Umweltgedächtnisses durch die Neuronen des Gestaltraums erzeugt den Hindernisraum.
  • Pfadplanung in einem mehrdimensionalem SNN, das den Konfigurationsraum eines Roboters repräsentiert. Hierzu soll der Wavefront-Algorithmus verwendet werden. Zu Beginn soll von einem einfachen Fall mit wenigen DOFs ausgegangen werden um dann schrittweise die Komplexität zu Erhöhen. Zur Simulation kann die Neurorobotik Plattform verwendet werden und die Ausführung auf neuronaler Hardware (SpiNNaker) ist angedacht.

Wir bieten

  • ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • eine angenehme Arbeitsatmosphäre die konstruktive Zusammenarbeit ermöglicht

Wir erwarten

  • Gute Programmierkenntnisse (C++, python)
  • sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Theoretische Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und Robotik sind von Vorteil
  • selbständiges Denken und Arbeiten
  • Motivation und Interesse am Thema

Bewerbung

 Bitte legen Sie Ihrem formlosen Anschreiben per email folgende Unterlagen bei:

  • aktueller Notenauszug
  • tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

Start: ab sofort

Projekt-Homepage: www.fzi.de/forschung/projekt-details/neuroreact/

Betreuendes Institut am KIT: betreuendes Institut | Prof., Rüdiger, Dillmann