Smart Engineering

Smart Engineering

1. Relevante Forschungsaktivität

Der Lehrstuhl für Mechatronik arbeitet im Rahmen des FSP an wissenschaftlichen Beiträgen, die einerseits auf Methoden aus dem Bereich paralleler Mechanismen mit einem speziellen Fokus auf Seilmanipulatoren und andererseits auf der Anwendung fortgeschrittener Methoden des „Machine Learning“ beruhen. Hierzu gehören u.a. die Themen

  • Automatisiertes Mauern von Gebäudewänden auf Basis von Seilroboter-Technik und damit verbunden
    • Der Einsatz von Building Information Modeling (BIM) zur Datenbereitstellung und Trajektoriengenerierung.
    • Die Hybride Simulation und Optimierung von Bauprozessen auf Basis von Seilrobotern.
    • Die Modellierung, Simulation und Regelung von parallelen Seilrobotern.
    • Die Analyse und Optimierung von Bauverfahren und Baustellenlogistik (Bruckmann, Mattern et al. 2016, Mattern, Bruckmann et al. 2016)
  • Die Anwendung fortgeschrittener Methoden des „Machine Learning“ auf eine Vielzahl von Problemen aus der Fahrzeugtechnik und (geplant) der Robotik. Hierbei steht neben Untersuchungen zur Vorhersage der Intention von z.B. Verkehrsteilnehmern (Rehder, Muenst et al. 2016, Rehder, Muenst et al. 2016) auch die Anwendung zur Schätzung in Serienprodukten schwer oder nur sehr aufwendig messbarer physikalischer Größen im Vordergrund (Blume, Reicherts et al. 2015).

Seilroboter1
 

​​2. Projekte und Kooperationen

Das Projekt wird getragen durch eine Förderung des Mercator Research Center Ruhr (MERCUR). Projektpartner sind der Lehrstuhl Baubetrieb und Bauprozessmanagement an der TU Dortmund (Prof. Gralla), der Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen an der RUB (Prof. König) sowie an der UDE die Lehrstühle/Institute Mechatronik (Prof. Schramm) und Baubetrieb und Baumanagement (Prof. Malkwitz)

3. Ausstattung

  • Seilroboter-Prüfstände (12m x 6m x 2m und 2 x 2 x 2m)
  • Mehrere dynamisch angetriebene und statische Fahrsimulatoren

4. Fünf Ausgewählte Publikationen oder Patente

  • [1] BLUME, S., S. REICHERTS and D. SCHRAMM, Verfahren zur Lösung von Echtzeitmodellen in mobilen Anwendungen. Fachtagung Mechatronik 2015, Dortmund, Deutschland, 2015.
  • [2] BRUCKMANN, T., H. MATTERN, A. SPENGLER, C. REICHERT, A. MALKWITZ and M. KÖNIG, Automated Construction of Masonry Buildings using Cable-Driven Parallel Robots. Proceedings of 33rd International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2016), Auburn, Alabama, USA, 2016.
  • [3] MATTERN, H., T. BRUCKMANN, A. SPENGLER and M. KÖNIG, Simulation of Automated Construction using Wire Robots. Proceedings of the 2016 Winter Simulation Conference, Washington, D.C., USA, 2016.
  • [4] REHDER, T., W. MUENST, L. LOUIS and D. SCHRAMM, Influence of Different Ground Truth Hypothesis on the quality of Bayesian Networks for Maneuver Detection and Prediction of Driving Behavior. 13th International Symposium on Advanced Vehicle Control (AVEC 2016), München, Deutschland, 2016.
  • [5] REHDER, T., W. MUENST, L. LOUIS and D. SCHRAMM, Learning Lane Change Intentions through Lane Contentedness Estimation from Demonstrated Driving. 19th IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC 2016), Rio De Janeiro, Brasilien, 2016.