MSc Projekte verfügbar

Created in January 20, 2025

2025

Diverse Projekte im Bereich von Autonomen Fahrzeugen/Drohnen, Digital Twins, System Modellierung und Modellierungssprachen.

HINWEIS (eigene Themen)

Studierende können gerne auch eigenständig Projektvorschläge in den nachfolgenden oder ähnlichen Bereichen vorschlagen.

Digital Twin Playground

Titel: Entwicklung einer Plattform für die Interaktion mit digitalen Zwillingen physischer Assets

Hintergrund: Digitale Zwillinge erlauben die virtuelle Abbildung physischer Geräte und Systeme. Dies ermöglicht die Analyse, Überwachung und Interaktion mit physischen Assets wie Roboterarmen, 3D-Druckern oder Smarthome-Komponenten. Aktuelle Plattformen bieten jedoch oft keine umfassende Integration verschiedener Technologien, um eine nahtlose Interaktion zu ermöglichen.

Ziel der Arbeit: Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine Plattform zu entwickeln, die die Verwaltung und Interaktion mit verschiedenen physischen und virtuellen Assets ermöglicht. Die Plattform soll eine zentrale Verwaltung, Kommunikation, Datenspeicherung sowie Software- und Update-Deployment bieten.

Aufgaben:

  • Durchführung einer Analyse existierender Plattformen und Technologien für digitale Zwillinge.
  • Entwicklung einer Managementplattform für die Verwaltung der Assets.
  • Implementierung einer Kommunikationsschnittstelle (z. B. RabbitMQ, OPC-UA) zwischen den Komponenten.
  • Aufbau eines Datenbank-Systems zur Speicherung von Sensordaten und Logs (z. B. InfluxDB).
  • Entwicklung und Implementierung einer Software- und Update-Deployment-Strategie.
  • Integration und Optimierung von Technologien wie Java, Python, Docker und Kubernetes.

Erwartete Ergebnisse:

  • Eine voll funktionsfähige Plattform für digitale Zwillinge.
  • Integration und Test verschiedener Assets wie Roboterarme und Smarthome-Komponenten.
  • Dokumentation der eingesetzten Technologien und Lösungen.

Entwicklung eines digitalen Zwillings für autonome Fahrzeuge

Hintergrund: Autonome Fahrzeuge profitieren von digitalen Zwillingen, da diese die Möglichkeit bieten, Funktionalitäten in einer virtuellen Umgebung zu testen, bevor sie auf das physische Fahrzeug angewendet werden. Aktuell fehlen jedoch flexible und robuste Lösungen, um Simulation und Realität effektiv zu verbinden.

Ziel der Arbeit: Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings für ein selbstfahrendes Fahrzeug, basierend auf einem Raspberry Pi Car. Zusätzlich soll eine Simulationsumgebung entstehen, um Fahrzeugfunktionen wie Navigation, Hindernisvermeidung und Ladezustandsmanagement zu testen.

Aufgaben:

  • Analyse bestehender Simulationslösungen und Technologien.
  • Entwicklung eines digitalen Zwillings für ein Raspberry Pi Car.
  • Aufbau einer Simulationsumgebung zur Integration und Test von Fahrzeugfunktionen.
  • Implementierung von Kernfunktionen wie Navigation, Hindernisvermeidung und Statusanzeige.
  • Vergleich der virtuellen Simulationsergebnisse mit der physischen Umsetzung.

Erwartete Ergebnisse:

  • Ein funktionsfähiger digitaler Zwilling für das Raspberry Pi Car.
  • Eine Simulationsumgebung mit realitätsnahen Testszenarien.
  • Auswertung und Validierung der Implementierung durch Tests.

Scenario Generation for ADS

Titel: Suchbasierte Szenariogenerierung für autonome Fahrsysteme

Hintergrund: Realistische Szenarien sind entscheidend für die Entwicklung und das Testen autonomer Fahrsysteme. Die Integration von Datenquellen wie OpenStreetMaps sowie die Verbindung klassischer und KI-basierter Methoden bieten großes Potenzial, die Szenariogenerierung zu optimieren.

Ziel der Arbeit: Ziel ist die Entwicklung einer Methode zur suchbasierten Generierung von Szenarien für autonome Fahrzeuge unter Verwendung existierender Simulatoren wie CARLA oder Autonomoose.

Aufgaben:

  • Literaturrecherche zu suchbasierten Methoden und Szenariogenerierung.
  • Integration von Datenquellen (z. B. OpenStreetMaps) in die Szenariokonfiguration.
  • Entwicklung eines Workflows zur Kombination klassischer Algorithmen und KI-Methoden.
  • Implementierung und Test der generierten Szenarien in Simulatoren.

Erwartete Ergebnisse:

  • Eine Methode zur suchbasierten Szenariogenerierung.
  • Integration von Datenquellen und Simulatoren.
  • Dokumentation und Evaluation der generierten Szenarien.

Szenariendatenbank für Automated Driving Systems

Titel: Entwicklung einer Szenariendatenbank für autonome Fahrsysteme

Hintergrund: Für die Entwicklung und das Testen autonomer Fahrsysteme sind realistische und vielseitige Szenarien erforderlich. Bisherige Lösungen zur Szenarienspeicherung und -verwaltung sind oft eingeschränkt und bieten keine flexible Anpassung oder effiziente Suchmöglichkeiten.

Ziel der Arbeit: Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Datenbank, die die Erstellung, Anpassung, Suche und Ausführung von Szenarien für autonome Fahrsysteme ermöglicht. Zielplattformen sind Simulatoren wie CARLA, BeamNG.tech oder Autonomoose.

Aufgaben:

  • Analyse bestehender Datenbanksysteme und Anforderungen an Szenarien.
  • Entwicklung einer flexiblen Datenstruktur zur Speicherung von Szenarien.
  • Implementierung von Such- und Anpassungsmöglichkeiten für Szenarien.
  • Integration und Test der Szenariendatenbank in Zielplattformen wie CARLA.
  • Validierung der Datenbank durch realistische Szenarien und Testläufe.

Erwartete Ergebnisse:

  • Eine funktionale Szenariendatenbank mit Such- und Anpassungsfunktionalitäten.
  • Integration und Tests mit autonomen Fahrsystem-Simulatoren.
  • Dokumentation und Evaluation der Implementierung.

Entwicklung eines Syntheseframeworks für Quantum Circuits

Titel: Entwicklung eines Frameworks zur automatisierten Synthese von Quantum Circuits

Hintergrund: Quantum Circuits sind der Standard zur Steuerung von Quantenprogrammen und bieten großes Potenzial für optimierte Quantenrechnungen. Am Institut wurden bereits erste Praktiken zur automatisierten Synthese solcher Schaltungen entwickelt, die durch ein Framework strukturiert werden sollen.

Ziel der Arbeit: Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Frameworks, das die suchbasierte Synthese von Quantum Circuits ermöglicht. Dies umfasst die strukturierte Ausführung von Suchprozessen sowie Benchmarking.

Aufgaben:

  • Literaturrecherche zu Quantum Circuits und suchbasierten Synthesemethoden.
  • Analyse existierender Frameworks wie pymoo und deren Anpassbarkeit.
  • Entwicklung und Implementierung eines Syntheseframeworks.
  • Durchführung von Benchmarks und Evaluation der Synthesetechniken.

Erwartete Ergebnisse:

  • Ein funktionales Framework zur Synthese von Quantum Circuits.
  • Quantitative und qualitative Bewertung der Synthesetechniken.
  • Dokumentation der Ergebnisse und der Framework-Architektur.

Speech-based Modelling

Titel: Entwicklung einer sprachbasierten Modellierungsumgebung

Hintergrund: Modellierungswerkzeuge wie UML-Editoren sind oft durch manuelle Interaktionen limitiert. Sprachgesteuerte Eingaben, unterstützt durch Natural Language Processing (NLP), bieten eine intuitive und effiziente Möglichkeit, Modelle zu erstellen und zu bearbeiten.

Ziel der Arbeit: Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines UML-Editors, der sprachbasierte Eingaben zur Erstellung und Bearbeitung von Modellen unterstützt.

Aufgaben:

  • Analyse bestehender sprachbasierter Modellierungslösungen und NLP-Technologien.
  • Entwicklung eines Konzeptes zur Integration von Sprachbefehlen in eine Modellierungsumgebung.
  • Implementierung einer prototypischen Modellierungsumgebung.
  • Test und Evaluation der Usability und Effizienz der sprachbasierten Modellierung.

Erwartete Ergebnisse:

  • Ein Prototyp einer sprachbasierten Modellierungsumgebung.
  • Analyse der Benutzerfreundlichkeit und Effizienz im Vergleich zu klassischen Modellierungsmethoden.
  • Dokumentation und Evaluation der Ergebnisse.

Testen von KI-Sprachassistenten

Titel: Entwicklung einer Testumgebung für Sprachassistenten

Hintergrund: Sprachassistenten wie Siri oder Alexa spielen eine zentrale Rolle in der Mensch-Maschine-Interaktion. Ihre Qualität und Funktionalität sind jedoch schwer standardisiert zu testen, insbesondere im Hinblick auf unterschiedliche Versionen und Testprozeduren.

Ziel der Arbeit: Ziel ist die Entwicklung einer strukturierten Testumgebung für Sprachassistenten, die Vergleiche zwischen verschiedenen Versionen ermöglicht und Testprozeduren definiert.

Aufgaben:

  • Analyse bestehender Testmethoden und Qualitätsmetriken für Sprachassistenten.
  • Entwicklung eines Frameworks zur automatisierten und strukturierten Testung.
  • Implementierung eines Vergleichsmoduls für verschiedene Assistenten-Versionen.
  • Evaluation der Testumgebung anhand existierender Sprachassistenten.

Erwartete Ergebnisse:

  • Ein Framework zur Testung von Sprachassistenten.
  • Metriken und Vergleichsdaten zur Bewertung der Sprachassistenten.
  • Dokumentation der Testergebnisse und der Testmethodik.

Entwicklung einer Model-first IDE

Titel: Entwicklung einer hybriden modellbasierten Entwicklungsumgebung (IDE)

Hintergrund: Die Entwicklung und Navigation von Code wird durch grafische Modellierung vereinfacht, was insbesondere in der Softwareentwicklung zur Erhöhung der Übersichtlichkeit beiträgt. Aktuelle IDEs bieten jedoch oft keine nahtlose Verbindung zwischen Code und grafischer Modellierung.

Ziel der Arbeit: Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer hybriden IDE, die es ermöglicht, grafisch durch Code zu navigieren, Code zu entwickeln und ihn durch Modellierungssprache wie UML besser verständlich zu machen.

Aufgaben:

  • Analyse bestehender modellbasierter Entwicklungsumgebungen.
  • Entwicklung eines Konzeptes zur hybriden Modellierung und Codierung.
  • Implementierung einer prototypischen IDE mit UML-Integration.
  • Evaluation der Benutzerfreundlichkeit und Effizienz der IDE.

Erwartete Ergebnisse:

  • Ein Prototyp einer hybriden IDE.
  • Qualitative und quantitative Evaluation der entwickelten Umgebung.
  • Dokumentation der Implementierung und Ergebnisse.