In letzter Zeit haben modellbasierte Schätz- und Regelverfahren gegenüber klassischen datengetriebenen Verfahren, bei denen kein Modellwissen mit einbezogen wird, immer mehr an Bedeutung gewonnen. Modellbasierte Verfahren haben den Vorteil, dass durch das im Modell verankerte Systemwissen mit deutlich weniger Messungen eine deutlich genauere und aussagekräftigere Regelung und Prädiktion erfolgen kann.

Im Rahmen dieses Seminars sollen Systeme aus den Bereichen Robotik, Telepräsenz, Lokalisierung und Medizintechnik sowie Sensor-Aktor-Netzwerke und Assistenzsysteme vorgestellt werden. Für die sich bei den jeweiligen Systemen ergebenden konkreten Problemstellungen sollen dann schwerpunktmäßig Lösungsansätze mittels innovativer modellbasierter Schätz- und Regelverfahren behandelt werden.

Das Seminar richtet sich an Diplom-Studierende ab dem 5. Semester, sowie an Master-Studierende.

Zum Erwerb eines Seminarscheines müssen folgende Leistungen erbracht werden:

  • Vortrag 15 Minuten (Blockveranstaltung mit je 3-4 Vorträgen)
  • Schriftliche Ausarbeitung (5 Seiten 2-Spaltiges Format)
  • Anwesenheit bei der Einführungsveranstaltung und den Vorträgen

Anrechenbarkeit

Im Diplomstudiengang:

Für die erbrachte Leistung wird ein benoteter Seminarschein vergeben.

Im Masterstudiengang:

Die erbrachte Leistung wird mit 3 LP angerechnet.

Anmeldung

  • Die Anmeldung erfolgt persönlich bei Jörg Fischer
  • Bei der Einführungsveranstaltung werden Hinweise zum Vortrag, zur Ausarbeitung und zum Seminarablauf gegeben
    • Es müssen alle angemeldeten Studenten anwesend sein
    • Die Themen, die nicht bereits vergeben wurden, werden an diesem Termin den nicht angemeldeten Studenten angeboten

Termine (werden noch bekannt gegeben)

Vorlagen

Themenbeschreibungen

Telepräsenz-Systeme: Stand der Technik

Telepräsenz vermittelt dem Menschen den Eindruck, sich an einem entfernten Ort zu befinden, indem multimodale Sinneseindrücke (z.B. visuelle, akustische und haptische Eindrücke) aus der entfernten realen oder virtuellen Umgebung aufgenommen und an den Nutzer weitergeleitet werden.

Im Rahmen dieser Seminararbeit soll der aktuelle Stand der Technik von Telepräsenz-Systemen recherchiert und die zugrunde-liegenden Techniken erarbeitet werden. Der Fokus dieser Arbeit soll auf wissenschaftlichen Prototypen liegen. Abgerundet werden soll die Seminararbeit mit einer Klassifikation der vorgestellten Systeme.

Literatur:

  • Cooperstock, J. R., Multimodal Telepresence Systems, 2011
  • Staadt, O. G., Gross, M. H., Kunz, A., & Meier, M. (n.d.). The Blue-C: Integrating Real Humans into a Networked Immersive Environment. Virtual Reality
  • Steuer, J. (1992). Defining Virtual Reality: Dimensions Determining Telepresence. Journal of Communication, 42(4), 73-93. doi:10.1111/j.1460-2466.1992.tb00812.x


Bildstabilisierung für Operationen am schlagenden Herzen

Um Chirurgen bei Operationen am schlagenden Herzen zu unterstützen, soll ein robotergestütztes Chirurgiesystem eingesetzt werden, das die Bewegung der Instrumente relativ zu der Herzbewegung am Interventionspunkt synchronisiert. Bei der visuellen Darstellung des Interventionsgebietes soll der Chirurg zudem den Eindruck bekommen, an einem stillstehenden Herz zu operieren. Im Rahmen dieser Seminararbeit sollen verschiedene Ansätze zur Bildstabilisierung betrachtet und verglichen werden.

Literatur

  • T. J. Gilhuly, S. E. Salcudean, and S. V. Lichtenstein, Evaluating Optical Stabilization of the Beating Heart, IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, pp. 133–140, 2003
  • D. Stoyanov and G. Yang, Stabilization of Image Motion for Robotic Assisted Beating Heart Surgery, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, vol. 10, pp. 417–424, 2007.
  • Evgeniya Bogatyrenko, Uwe D. Hanebeck, Adaptive Model-Based Visual Stabilization of Image Sequences, Proceedings of the 14th International Conference on Information Fusion (Fusion 2011), Chicago, Illinois, USA, July, 2011.


Pfadplanung mit Chance-Constraints

Bei der Pfadplanung autonomer Fahrzeuge oder Flugobjekte müssen Unsicherheiten berücksichtigt werden, welche aus einer ungenauen Lokalisierung, leichten Störungen oder vereinfachenden Modellannahmen entstehen. Die Verwendung von Chance-Constraints bietet die Möglichkeit Ungenauigkeiten in der Navigation wahrscheinlichkeitstheoretisch zu modellieren. Die Grundidee dabei ist einen möglichst optimalen Pfad (beispielsweise im Sinne eines geringen Treibstoffverbrauchs) zu finden bei dem eine Kollision nur zu einer gewissen, für die Anwendung ausreichend hohen Wahrscheinlichkeit ausgeschlossen wird. In dieser Seminararbeit sollen Ansätze zur Pfadplanung mit Chance-Constraints vorgestellt und diskutiert werden.

Literatur:

  • L. Blackmore, M. Ono, and B.C. Williams, Chance-Constrained Optimal Path Planning with Obstacles, IEEE Trans. on Robotics, vol. 27 no. 6, December, 2011


Belief Space: Von der Planung unter Unsicherheit zur stochastischen modell-prädiktiven Regelung

Planung und modell-prädiktive Regelung sind durch unterschiedliche Anwendungsgebiete motiviert. In den letzten Jahren wurde jedoch gezeigt, dass diese beiden Herangehensweisen in Teilen durch die Idee der dynamischen Programmierung eng miteinander verbunden sind. Der Begriff Belief-Space wurde besonders durch die Planung im Zusammenhang mit POMDPs (engl.: Partially Observable Markov Decision Problems) geprägt und beschreibt den Zustandsraum als unendlichdimensionalen Raum aller möglichen Wahrscheinlichkeitsdichten. In diesem Themengebiet soll der Zusammenhang zwischen Planung unter Unsicherheit und der stochastischen modell-prädiktiven Regelung im Kontext des Belief-Space erläutert werden.

Literatur

  • Dimitri P. Bertsekas, "Dynamic Programming and Suboptimal Control: A Survey from ADP to MPC", European Journal of Control: Fundamental Issues in Control, vol. 11, 2005


Kriterien und Methoden der Stabilitätsanalyse stochastischer Systeme

Die Stabilitätsanalyse stellt ein wichtiges Werkzeug in der Regelungstechnik und Schätztheorie dar, um Regler bzw. Schätzer zu entwerfen. Ein Regler muss z. B. so ausgelegt sein, dass das geregelte Gesamtsystem stabil ist, d.h. der Zustand des Gesamtsystems (abhängig vom Anfangszustand) einen vorgebbaren Bereich nicht verlässt. Für deterministische Systeme wurden verschiedene Kriterien und Methoden zur Untersuchung der Stabilität entwickelt, wie z.B. Lyapunov‘s direkte und indirekte Methode. Diese Konzepte wurden ebenfalls auf stochastische Systeme erweitert, was die Einführung stochastischer Stabilitätskriterien notwendig machte. Im Rahmen dieser Seminararbeit sollen die wesentlichen Kriterien und Methoden der stochastischen Stabilitätsanalyse vorgestellt und an Beispielen verdeutlicht werden.

Literatur:

  • Kozin, F., "A survey of stability of stochastic systems", Automatica, vol. 5, no. 1, pp. 95-112, 1969


Heterogene Track-To-Track Fusion

Die Track-To-Track Fusion (T2TF) beschreibt die Fusion - also Kombination - von lokal verarbeiteten Schätzsträngen zu einer globalen Schätzung. Dabei müssen Effekte wie das "gemeinsame Prozessrauschen" und die verteilte Bearbeitung von korrelierten Schätzungen beachtet werden. Im Gegensatz zur homogenen T2TF ist die heterogene T2TF ein relativ neues Forschungsfeld, welches unterschiedliche Modelle und Zustandsräume in den lokalen Schätzsystemen zulässt. Die dadurch entstehenden Probleme sollen in dieser Seminararbeit identifiziert und analysiert werden.

Literatur

  • Ting Yuan, Yaakov Bar-Shalom and Xin Tian, "Heterogeneous track-to-track fusion", Information Fusion 2011, 2011


Monte Carlo Simulation für Schätzung und Regelung

Eine in der numerischen Mathematik seit Jahrzehnten bewährte Methode zur näherungsweisen Bestimmung von Integralen ist deren punktweise Auswertung. Bei Monte Carlo Verfahren geschieht diese Auswertung an zufällig ausgewählten Stellen. Auf dieser Idee aufbauend wurden erfolgreich Schätz- und Regelungsverfahren eingesetzt, die vielfältige Anwendungen finden. In diesem Themengebiet sollen die grundlegende Idee der Monte Carlo Verfahren erläutert und ausgewählte Anwendungen der Schätz- und Regelungstheorie erläutert werden.

Literatur:

  • Sequential Monte Carlo Methods
  • Arulampalam, M.S.; Maskell, S.; Gordon, N.; Clapp, T.; "A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-GaussianBayesian tracking", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 20, no. 2, pp. 174-188, 2002
  • Doucet, A.; de Freitas, J. F. G.; Gordon, N. J.; Sequential Monte Carlo Methods in Practice, New York: Springer-Verlag, 2001
Meine Werkzeuge