Bachelor/Masterarbeit Entwicklung einer agentischen KI zur automatischen Konfiguration und Inbetriebnahme mobiler Robotersysteme in logistischen Anwendungen

Entwicklung einer agentischen KI zur automatischen Konfiguration und Inbetriebnahme mobiler Robotersysteme in logistischen Anwendungen
Ansprechpartner: Dr.-Ing. Christoph Henke Email: christoph.henke@ifu.rwth-aachen.de Art der Arbeit: Bachelor-/Masterarbeit

Etwa 50-70% der Kosten einer Roboterapplikation entfallen auf die Programmierung und Integration der Systeme, was insbesondere KMU unter dem bestehenden Fachkräftemangel und fehlender Expertise in der Roboterprogrammierung vor zusätzliche Herausforderungen stellt. Die Zunahme insbesondere von KI-Methoden und ihre offene Zugänglichkeit birgt großes Potenzial für KMU bei der Realisierung komplexer und robuster Applikationen, führt jedoch ebenso zu einer gesteigerten Anwendungskomplexität, welche Domänenexperten erfordern (z.B. in Bildverarbeitung, Bahnplanung, Lokalisierung und deren Wechselwirkung) und oftmals stark auf den jeweiligen, spezifischen Anwendungsfall parametriert und angepasst werden müssen.
Ziel der Arbeit ist es, eine auf generativen Ansätzen basierende agentische KI zu entwickeln, welche eine intuitive mobile Roboterprogrammierung unter Einbindung komplexer robotischer Basisfunktionen für den Einsatz in der Intralogistik ermöglicht.

Hierzu soll zunächst eine Simulationsumgebung in NVIDIA Isaac Sim aufgebaut werden, in der ein logistisches Szenario — beispielsweise aus der Lagerlogistik — realitätsnah abgebildet wird. Mittels bildbasierter Sensorik sollen bei einer initialen Befahrung der Umgebung Umgebungsdaten erfasst und mithilfe semantischer Segmentierung (z.B. SAM) verarbeitet werden. Aus den segmentierten Daten werden Knotenpunkte für Lastaufnahme und Lastabgabe abgeleitet, auf deren Basis dynamisch ein topologischer Graph zur Routengenerierung erzeugt wird. Dieser Graph orientiert sich am VDA-5050-Standard für die standardisierte Kommunikation zwischen mobilen Robotern und übergeordneten Leitsteuerungen. Die agentische KI übernimmt dabei die automatisierte Ableitung einer lauffähigen Systemkonfiguration aus Nutzeranforderungen und Umgebungswissen. Abschließend wird die Generalisierbarkeit des Ansatzes anhand verschiedener synthetisch generierter Szenarien in Isaac Sim systematisch untersucht.

Voraussetzungen:

• Laufendes Bachelor- bzw. Masterstudiumstudium in Computer Engineering Sciences, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen o. ä. Fachrichtungen
• Vorerfahrungen in der Robotik, Modellierung, Algorithmenentwicklung und dem maschinellen Lernen
• Eigenständige Arbeitsweise und Motivation
• Programmierkenntnisse (Python, C++) & erste Erfahrungen mit ROS und Linux von Vorteil

Wir bieten:

• Die Möglichkeit sich in ein hochrelevantes Themenfeld an der Schnittstelle zwischen Robotik und maschinellen Lernens einzuarbeiten und theoretische Grundlage an realen Robotersystemen umzusetzen
• Regelmäßige Betreuung & Relevanz der Arbeit durch die Anbindung an ein laufendes Forschungsprojekt
• Hervorragende Arbeitsatmosphäre in einem hochmotivierten Team