Am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau wird an autonomen, vernetzten Roboterfahrzeugen geforscht. Diese Fahrzeuge sollen nicht nur eine sichere, sondern auch eine möglichst effiziente Fortbewegung gewährleisten. Daher wird an einer Effizienzsteigerung durch eine Längsdynamikregelung gearbeitet. Diese Regelungssysteme werden in einer simulierten Verkehrsumgebung (SUMO) getestet. Um die daraus resultierenden Unterschiede im Verkehrsverhalten, die durch die Längsdynamikregelungen entstehen, zu analysieren, soll eine grafische ?Auswertung der Ergebnisse erfolgen.

Das IMS erforscht im Rahmen des Projekts DigiTain, wie Betriebsstrategien von Brennstoffzellenfahrzeugen verbessert werden können. Aktuelle Ergebnisse zeigen, dass mittels kurzfristiger Prädiktion (ca. 10 s) eine Effizienzsteigerung erreicht werden kann aber auch dass der Ansatz nicht ?zielführend auf längerfristige Zeiträume (>1 min) anzuwenden ist, was die Effizienzsteigerung begrenzt.

Durch Routenplanung (z.B. Navi) oder Kenntnis von häufig gefahrenen Strecken ist die vorausliegende Route meist bekannt. Im Rahmen dieser Arbeit sollen mehrere Ansätze ausgewählt und implementiert werden, um auf Grundlage von Eigenschaften (Höhenprofil, Geschwindigkeitsbeschränkung, Verkehrszeichen, Kurven, etc.) des gesamten vorausliegenden Streckenverlaufs einen zeitlichen Verlauf des Leistungsbedarfs abzuschätzen, um eine langfristige Planung der Betriebsstrategie zu ermöglichen.

Agile Robots SE is developing a kinematic replica for teleoperation of a humanoid with high DoF hands for data collection used in imitation learning. The current prototype provides two single-trigger handles to signalize grasping commands. This restricts the complexity of the teleoperations and, therefore, the tasks that the humanoid learns through imitation learning. This project aims to develop a multi-trigger handle to capture more nuanced commands.