Forschungsdatenbank: Projekte

Roboter sind in der Regel so programmiert, dass sie Aufgaben ausführen, indem sie eine Abfolge von Aktionen wie Bewegen, Schauen, Aufnehmen usw. ausführen. Wenn etwas Unerwartetes passiert, kann ein Roboter oft nicht mit der Situation umgehen, weil 1) er nicht erkannt hat, dass etwas schiefgelaufen ist, und 2) er nicht für die neue Situation programmiert wurde. Das Erkennen solcher Fehlersituationen ermöglicht es Robotern, zu entscheiden, ob sie mit der Aufgabe fortfahren, einen Menschen über das Problem informieren oder versuchen, das Problem selbst zu lösen. SANTOSH THODUKAs Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen, um unerwartete Situationen zu erkennen, die zu einem Fehlschlag der Aufgabe führen könnten, indem Videos von der Kamera des Roboters, Aufgabeninformationen und andere Sensoren verwendet werden.

Der epitheliale Natriumkanal (ENaC) ist ein Protein in Zellmembranen, das Natrium in die Zelle lässt und so hilft, den Salz- und Flüssigkeitshaushalt des Körpers zu regulieren. Wenn dieser Kanal nicht richtig funktioniert, kann das zu Erkrankungen wie Bluthochdruck oder Mukoviszidose beitragen. Seine Aktivität wird in der Zelle genau gesteuert, unter anderem durch das Aktin-Gerüst, das der Zelle Struktur gibt. Kurze Aktinfasern können den Kanal stärker öffnen. KEVSER BUSE KARADENIZ untersucht in ihrem Promotionsprojekt , wie ENaC und das Aktin-Gerüst strukturell und funktionell zusammenwirken – mithilfe biochemischer Laboruntersuchungen und computergestützter Modelle.

Time-of-Flight (ToF)-Technologie ermöglicht die präzise Distanzmessung, indem die Laufzeit von Lichtsignalen erfasst wird. Ihre Vielseitigkeit und die Fähigkeit, Tiefeninformationen in Echtzeit zu liefern, eröffnen kontinuierlich neue Einsatzmöglichkeiten. Diese Arbeit verfolgt einen neuartigen Ansatz um die Reichweite und Zuverlässigkeit der Messung zu verbessern. Durch dynamische Adaption der Beleuchtung mittels formbarer Strahlprofile und optimierter Sensoransteuerung, soll die Lichtverteilung ideal angepasst an die Szene ausgesendet werden. Eine Hardwareplattform mit mehreren, simultan oder alternativ betreibbaren Lichtquellen und integrierten Strahlformern wird konzipiert. Ziel von DANIEL RÖTHGENs Promotion ist die Entwicklung einer ToF-Kamera mit erweiterter Reichweite, verbesserter räumlicher und zeitlicher Auflösung, die auch in dynamischen Umgebungen zuverlässige Messungen ermöglicht. Ein Validierungsmuster wird aufgebaut und umfassend charakterisiert.

3D-Kamerasysteme gelten als Schlüsseltechnologie für zahlreiche moderne Anwendungen von der Produktinspektion bis hin zu Robotik und automatisierten Fahrzeugen. Insbesondere Laufzeitkameras (engl. Time-of-Flight, kurz ToF) ermöglichen schnelle und präzise Messungen in robusten, kompakten und kostengünstigen Systemen. Aktuelle ToF-Kameras weisen jedoch Schwächen bei der Erfassung bewegter oder stark reflektierender Objekte auf. Dies schränkt ihre Einsatzmöglichkeiten insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen ein. Das Promotionsvorhaben von BASTIAN STAHL zielt darauf ab, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit solcher Systeme deutlich zu verbessern. Hierzu wird eine eigene Messplattform entwickelt, die eine unabhängige Untersuchung und Optimierung der Algorithmen, Optiken und laserbasierten Beleuchtungskomponenten ermöglicht. Darüber hinaus wird erforscht, wie sich ToF-Kameras mit weiteren Sensortechnologien, beispielsweise Stereokameras, kombinieren lassen, um die jeweiligen Schwächen einzelner Verfahren auszugleichen. Ziel ist die Entwicklung eines robusten 3D-Kamerasystems, das auch in sicherheitskritischen Anwendungen zuverlässig eingesetzt werden kann.

In modernen 3D-Kamerasystemen, die aktiv mit Licht arbeiten, spielt die Beleuchtung eine entscheidende Rolle. Ziel der Promotion von ELIAS ELLINGEN ist es, kompakte und effiziente Optiken zu entwickeln, die das ausgesendete Licht gezielt an die Anforderungen des jeweiligen Systems anpassen, zum Beispiel, um bestimmte Bereiche heller auszuleuchten oder Muster für die Abstandsmessung zu projizieren. Dafür untersucht er verschiedene Methoden der Strahlformung, wie mikrostrukturierte Linsen oder computergenerierte Hologramme. Durch Simulationen, Prototypen und Experimente sollen die Vor- und Nachteile der jeweiligen Ansätze herausgearbeitet werden. Außerdem untersucht er dynamische Strahlformer, die also verschiedene, an die Messaufgabe angepasste, Muster projizieren können. Das langfristige Ziel ist es, für verschiedene Anwendungen – z. B. in der Robotik oder industriellen Qualitätssicherung – maßgeschneiderte Beleuchtungslösungen zu entwickeln, die die Genauigkeit und Effizienz von 3D-Messsystemen verbessern.

Derzeit sind viele Branchen und der öffentliche Sektor in Deutschland mit dem Problem des Fachkräftemangels konfrontiert. Daher ist es notwendig, verschiedene Berufsgruppen zu unterstützen, um die Effizienz der erbrachten Dienstleistungen zu steigern. Verschiedene Studien zeigen, dass Roboter in der Lage sind, unterschiedliche Nutzergruppen, z. B. ältere Menschen oder Schüler, zu unterstützen und damit die Arbeitsbelastung von Fachkräften, z. B. Pflegekräften oder Lehrern, zu verringern. In dieser Arbeit hat sich MICHAL STOLARZ dafür entschieden, den Bildungssektor zu unterstützen, um dem Lehrermangel entgegenzuwirken. Er entwickelt einen adaptiven Roboter, der internationale Schüler beim Erlernen der deutschen Sprache unterstützt, und untersucht dessen Eignung aus Sicht der Schüler. Bei diesem Ansatz lernt der Roboter, wie er nonverbale Reaktionen für den Schüler auf der Grundlage von zwei Informationsquellen anpassen kann: (i) implizite Signale des Schülers (z. B. Engagement, Emotionen, Müdigkeit) und (ii) explizites Feedback des Lehrers (z. B. über eine Registerkarte gegeben).

Frauen sind in der Start-up-Szene nach wie vor unterrepräsentiert, und die vorhandene Forschung basiert weitgehend auf den Erfahrungen und Merkmalen von Männern. Infolgedessen übersehen Studien oft die besonderen Herausforderungen, denen Frauen gegenüberstehen, wie z. B. die Übernahme von mehr Betreuungsaufgaben und der Umgang mit unterschiedlichen Belastungen in ihrem privaten und beruflichen Leben. Darüber hinaus haben gesundheitsbezogene Faktoren trotz ihrer Relevanz für den unternehmerischen Erfolg wenig Beachtung gefunden. ALINA GERKEs Doktorarbeit untersucht, wie Unternehmerinnen langfristigen Erfolg erzielen und gleichzeitig ihre Gesundheit erhalten können. Sie untersucht, welche persönlichen Merkmale mit Erfolg verbunden sind, und wie sich deren Relevanz in den verschiedenen Phasen der unternehmerischen Laufbahn verändert. Außerdem berücksichtigt sie die Auswirkungen beruflicher und privater Anforderungen sowohl auf objektive Ergebnisse als auch auf die subjektive Wahrnehmung von Erfolg.

Der Ausbau von Windkraftanlagen ist für die Energiewende unabdingbar. Um Schallemissionen insbesondere an der Tragflügelhinterkante zu minimieren werden neue Materialien und Geometrien beforscht. In der Promotion von PHILIP SPELTEN werden numerische Optimierungsmethoden zur Entwicklung leiserer Konfigurationen mithilfe der Lattice-Boltzmann-Methoden entwickelt.

Das Dissertationsvorhaben untersucht die Herausforderungen, mit denen neurodivergente Menschen aufgrund einer häufig unzureichenden Passung zwischen individuellen Bedürfnissen und den Anforderungen des Arbeitsumfelds konfrontiert sind. Im Zentrum steht die Frage, inwiefern klassische arbeitspsychologische Konzepte wie der Person-Environment-Fit auf neurodivergente Personen angewendet und erweitert werden können, um ein differenzierteres Verständnis der Wechselwirkungen zwischen individuellen Eigenschaften und externen Bedingungen zu entwickeln. Ergänzend wird das Belastungs-Beanspruchungs-Modell herangezogen, um die psychischen Beanspruchungen, die aus dieser Passung oder Nicht-Passung resultieren, sowie deren kurz- und langfristige Folgen systematisch zu analysieren. Ziel ist es, auf theoretischer und empirischer Grundlage konkrete strukturelle Ansätze für eine arbeitsbezogene Inklusion neurodivergenter Personen zu entwickeln. Durch eine ergonomisch und psychologisch angemessene Arbeitsgestaltung sollen Barrieren abgebaut und die berufliche Teilhabe, Zufriedenheit und Gesundheit dieser bislang benachteiligten Personengruppe nachhaltig gefördert werden.

Dieses Doktoratsprojekt befasst sich mit der Forschungsfrage: Wie erkennen und verarbeiten Konsumenten gefälschte Online-Kundenbewertungen? Konkret entwickeln wir eine Theorie darüber, wie Nutzer Online-Bewertungen verarbeiten, basierend auf einer Kombination verschiedener methodischer Ansätze (induktiv und deduktiv). Anhand von Interviews entwickelte MICHELLE WALTHER einen neuen theoretischen Rahmen und erweiterte diesen mit einer Laut-Denken-Studie und einer experimentellen Umfrage. Diese Arbeit wird Erkenntnisse darüber liefern, wie Verhaltensänderungen bei Konsumenten erreicht werden können.