Bachelor/Masterarbeiten im Bereich quadrupedaler Robotersysteme mit hoher Traglastfähigkeit

Ausschreibung: Masterarbeiten im Bereich quadrupedaler Robotersysteme mit hoher Traglastfähigkeit
Ansprechpartner Name:  Dr.-Ing. Christoph Henke (IfU) Email: christoph.henke@ifu.rwth-aachen.de Art der Arbeit: Bachelor- & Masterarbeit	Quelle: Boston Dynamics

Quadrupedale Robotersysteme gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie in der Lage sind, auch in unstrukturierten und herausfordernden Umgebungen sicher zu agieren, in denen klassische Rad- oder Kettenfahrzeuge an ihre Grenzen stoßen. Durch ihre hohe Beweglichkeit, Stabilität und Anpassungsfähigkeit eröffnen sie neue Einsatzfelder – etwa in der industriellen Inspektion, Logistik, Katastrophenhilfe oder im Bauwesen.

Eine besondere Herausforderung besteht in der Entwicklung quadrupedaler Systeme mit hoher Traglastfähigkeit (High-Payload Quadrupeds). Solche Systeme müssen nicht nur ihr Eigengewicht, sondern auch zusätzliche Nutzlasten – beispielsweise Sensorik, Werkzeuge oder Transportgüter – präzise und stabil bewegen können. Die erhöhte Masse wirkt sich direkt auf die Dynamik, Energieeffizienz und Standstabilität aus und stellt hohe Anforderungen an die Regelungstechnik, Antriebsarchitektur und mechanische Auslegung.

Insbesondere die Umsetzung robuster und energieeffizienter Gangarten unter hoher Last, die modellbasierte und datengetriebene Optimierung der Antriebskomponenten sowie die sichere Navigation auf komplexem Terrain erfordern ein tiefes Zusammenspiel von Mechatronik, Robotik und Künstlicher Intelligenz.

Folgende Themenbereiche stehen zur Auswahl:

• Machine-Learning-gestützte Regelungstechnik: Entwicklung und Evaluierung datengetriebener Regelungsansätze zur Umsetzung energieeffizienter und stabiler Gangarten für quadrupedale Systeme mit hoher Payload.
• Konstruktion, Design und Antriebsstrang- und Gelenkauslegung des Robotersystems: Hardwareseitige Analyse, Modellierung und Optimierung der Kinematiken und Gesamtkonstruktion.
• Simulatives Testbed (NVIDIA Isaac Sim): Aufbau einer Simulationsumgebung zur Entwicklung, Validierung und zum Training von ML-basierten Verfahren zur Gangarterzeugung.
• Autonome Navigation und Lokalisierung: Entwicklung und Implementierung von Navigationsstrategien und Lokalisierungsalgorithmen für den quadrupedalen Roboter in teil- und unstrukturierten Umgebungen inklusive Hindernisvermeidung.

Voraussetzungen: Interesse und Erfahrung an Robotik, Programmierung (Python/C++), Regelungstechnik und maschinellem Lernen. Erfahrung mit ROS, Isaac Sim oder ähnlichen Frameworks ist vorteilhaft.