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Mixed-Reality-in-the-Loop-Simulation von Produktionssystemen
(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2025) Schnierle, Marc Wolfgang; Bauernhansl, Thomas (Prof. Dr.-Ing.)
Die Virtuelle Inbetriebnahme mittels X-in-the-Loop-Simulationen (XiLS) ist integraler Bestandteil des mechatronischen Entwicklungsprozesses von automatisierten Produktionssystemen. Die XiLS-Testkaskade spannt einen Simulationskreislauf auf zwischen einer Ausprägung des Steuerungssystems und dem Digitalen Zwilling des Produktionssystems. In diesen Kreislauf sind Mensch und reale Anlagenumgebung jedoch nur begrenzt visuell integriert, da der Digitale Zwilling auf konventionellen Bildschirmen ohne Tiefenwirkung und unabhängig von der Perspektive des Betrachters dargestellt wird.
Zur Auflösung dieser Limitierung verschmelzen Realität und Virtualität in einer Mixed-Reality-in-the-Loop-Simulation (MRiLS) zu einem stufenlosen Kontinuum. Notwendige Bedingung für die industrielle Anwendbarkeit der MRiLS ist eine hinreichend präzise Positionierung der virtuellen Objekte des Digitalen Zwillings. Allerdings induzieren Abtast- und Latenzvorgänge wie die Datenübertragung via drahtloser Netzwerke oder die Visualisierung auf dem Mixed-Reality-Endgerät eine End-to-End-Latenz. Diese verursacht geschwindigkeitsabhängige Positionierungsfehler der über Steuerungssollwerte angetriebenen virtuellen Objekte. Dadurch wird die für die Anwendung in der Produktions-automatisierung notwendige Immersion stark eingeschränkt.
Die Arbeit zielt deshalb mit einer Kompensationsmethode darauf ab, die Positionierungsfehler zu reduzieren bei gleichzeitiger Vermeidung einer herabgesetzten Positioniergeschwindigkeit einerseits sowie infrastruktureller Anpassungen andererseits. Basierend auf der Schätzung der End-to-End-Latenz werden die virtuellen Objekte prädiktiv positioniert. Zur Schätzung der End-to-End-Latenz wird das Mixed-Reality-Endgerät auf die stabile Zeitbasis des industriellen Steuerungssystems synchronisiert und eine Referenzmethode auf Basis des Visible-Light-Communication-Prinzips konzipiert. Für die prädiktive Positionierung werden abschnittsweise definierte Polynome untersucht. Neben der simulativen Analyse der Prädiktionsgüte erfolgt die Evaluierung mit realen Steuerungsdaten. Zur Auflösung der MRiLS-induzierten Steuerungsbelastung wird ein Entkopplungskonzept für die Verbindung von Steuerungssystem und Mixed-Reality-Endgerät entworfen. Schließlich wird die Fehlerreduktion am Realisierungsbeispiel einer realen Roboterkinematik mit virtuellem Endeffektor nachgewiesen.
Photonics with color centers in thin-film 4H-silicon carbide for quantum technology applications
(2025) Körber, Jonathan; Wrachtrup, Jörg (Prof. Dr.)
In-Betrieb-Rekonfiguration von parallelen Seilrobotern
(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2025) Trautwein, Felix; Pott, Andreas (Hon.-Prof. Dr.-Ing.)
Parallele Seilroboter sind eine Unterklasse der parallelen Roboter, die Seile als Antriebselemente verwenden. Durch die Modularität der parallelen Kinematik, der Flexibilität der Antriebsseile und der Einfachheit des mechanischen Aufbaus sind Seilroboter als eine der wenigen Maschinen wirtschaftlich rekonfigurierbar. Diese Eigenschaft kann genutzt werden, um den Roboter auf eine neue Anforderung oder Aufgabe anzupassen oder zu optimieren. Eine entsprechende Funktion birgt ein großes Potenzial zur Steigerung der Flexibilität und Vielseitigkeit hinsichtlich möglicher Einsatzorte und Aufgaben. Im Rahmen dieser Arbeit werden zwei Strategien für die Planung einer In-Betrieb-Rekonfiguration entwickelt und untersucht. Die Strategien betrachten mit kontinuierlichen und diskreten rekonfigurierbaren Parametern die beiden möglichen Varianten. Die praktische Anwendbarkeit wird durch jeweils ein Validierungsexperiment demonstriert. Für die modellbasierte Beschreibung des Seilroboters wird das Standardmodell eines Seilroboters verwendet. Im Standardmodell wird der Seilroboter idealisiert als geometrisches Modell betrachtet und die kinematischen Ketten werden zu Vektorschleifen vereinfacht. Die Seile werden dabei als ideale Schubgelenke und die Seilanschlagpunkte als punktförmige Kugelgelenke betrachtet. Aufbauend auf dem Standardmodell werden die rekonfigurierbaren Parameter mit kontinuierlichen und diskreten Wertebereichen eingeführt und in einem Datenmodell formalisiert. Das Datenmodell dient dazu, die notwendigen Rand- und Nebenbedingungen für die Rekonfigurationsplanung sowie die Parameter für die spätere Validierung bereitzustellen. Für die kontinuierliche Rekonfiguration wird ein Arbeitsraumkonzept eingeführt, das die Zulässigkeit der Seilkräfte, abstützbare Lasten und mögliche Plattformgeschwindigkeiten einbezieht. Bezogen auf ein quaderförmiges Anforderungsgebiet wird ein Überdeckungsmaß definiert und ein Optimierungsproblem aufgestellt, das anschließend mit einem numerischen Optimierungsverfahren gelöst wird, um die geometrischen Parameter zu bestimmen. Für die topologische Rekonfiguration wird basierend auf dem Datenmodell eine formelle Beschreibung der Rekonfiguration mit diskreten Parametern eingeführt. Der Planungsprozess wird in die Bestimmung einer Übergangskonfiguration und einer Zwischenkonfiguration aufgeteilt und zur Lösung eine Heuristik und eine Tiefensuche auf Basis eines Suchbaumes eingesetzt. Zur abschließenden Untersuchung der Anwendbarkeit werden für beide Planungsmethoden beispielhafte Szenarien definiert und die Rekonfigurationsplanung simulativ durchgeführt. Die Szenarien wurden anschließend an Seilrobotern validiert und beide Verfahren zeigen eine gute praktische Anwendbarkeit.
Cognitive robots for safe and productive human-robot collaboration in manufacturing
(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2025) Elshamouty, Mohamed; Huber, Marco (Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil.)
The shift from mass production to mass personalization has led to the need for cognitive robots that can safely collaborate with human co-workers in human-robot collaboration (HRC) settings. This requires a safety skill for online motion planning and execution capable of performing tasks without harming human co-workers. Existing online motion planning approaches, which ensure human safety, either lack the necessary responsiveness to the dynamic nature of HRC or rely on impractical assumptions about the environment. The proposed global-local integrated reactive (GLIR) planner addresses safety, productivity, responsiveness and practicality, minimizing assumptions about the environment, e.g., by utilizing sensory data as direct inputs. GLIR is evaluated in simulation and showcased on a demonstrator. The evaluations show that GLIR efficiently scales with the size of the input point cloud and the granularity of the used approximations to represent the robot reachability. When benchmarked with state-of-the-art (SotA) planners, including the well-established sampling-based and optimization-based approaches, GLIR surpasses the safe success rate by 7%, eliminates collisions, improves responsiveness by at least four times and provides a bounded computation time regardless of the feasibility of the goal. In dynamic environments, GLIR reaches a moving goal up to 80% more frequently than the evaluated SotA optimization-based and potential field-based local planners. This makes GLIR applicable in unstructured and highly dynamic environments.
To further improve the performance of GLIR, a novel human motion prediction network (PredNet) is developed and integrated with GLIR. The evaluations with simulated human behaviors show that integrating PredNet with GLIR leads to a slight improvement of the safe success rate, by up to 2%, while improving the total execution time by up to 7%. Despite its advantages, GLIR's limitations include sensitivity to its parameterization, dependence on the perception module's accuracy and reduced smoothness. Future work suggests addressing these limitations, e.g., by reformulating the local planner from a single-step control horizon to a receding one, and by integrating GLIR with probabilistic human motion prediction modules. In conclusion, this research advances the field of online robot motion planning, particularly in unstructured and dynamic environments. It paves the way for a more cognitive and productive robotic behavior, aimed at practical applications in industrial environments and beyond.
Systematic construction of deadlock-free routing for NoC using integer linear programming
(2023) Liu, Shuang; Radetzki, Martin
Network-on-Chip (NoC) presents a promising solution for on-chip communication in highly integrated System-on-Chips (SoCs). This work addresses critical challenges in NoC design, including routing construction, application mapping, and particularly the issue of deadlocks in the widely-used wormhole routing method. In this paper, an Integer Linear Programming (ILP) approach for deadlock-free routing is proposed, applicable to arbitrary network topologies. We systematically analyze deadlock-free routing construction for mesh and torus topologies under uniform random traffic and provide alternative solutions to turn models. In the context of application-specific NoCs, application mapping, and deadlock-free routing are integrated within a single ILP. Through evaluation with several benchmark applications, it is demonstrated that the ILP method consistently delivers optimal solutions and could obtain better results than various heuristic methods within an acceptable time. Fault tolerance is also explored and existing techniques are incorporated into the ILP approach. As an illustrative example, application mapping and a 1-link-fault-tolerant deadlock-free routing for the MP3 application on a mesh network is performed.
Erotische Naivität - Darstellung von Jungfräulichkeit in der mittelalterlichen Märendichtung am Beispiel der Mären vom Sperber, Häslein und Gänslein
(2025) Berndt, Natalie
Die Bachelorarbeit vergleicht die narratologische Darstellung und Bewertung von Jungfräulichkeit und deren Verlust in den Mären vom Sperber, Häslein und Gänslein.
Analyzing global river discharge changes using remote sensing-based and in situ data
(2025) Ren, Yufan
Understanding how river discharge changes across space and time is fundamental for hydrologic science and water management. Given the reduction in global in situ observations, remote sensing and reanalysis products have become key data supplements. In 2024, Feng and Gleason released the Global River Discharge Reanalysis (GRDR) dataset, concluding that there is now "more flow upstream and less flow downstream" in global rivers. Motivated by their research, this study evaluates the quality of the GRDR dataset and establishes a "Remote Sensing-based and In situ" (RSI) dataset -combining remote sensing estimates with gauge observations - to analyze spatiotemporal trends in global river discharge from 1984 to 2018. First, an independent validation of GRDR was conducted using a more extensive global network of ground observations. The assessment reveals that GRDR’s overall performance is lower than reported in the original study, particularly for stream orders 1, 6, 7, and ≥ 8. For stream orders ≥ 8, the median Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) in this study is approximately 1.4 lower than that in the original report. Comparisons of GRDR with remote sensing (RS) derived data reveal that RS data outperforms GRDR in stream orders 1, 7, and ≥8. GRDR exhibits a tendency to severely underestimate discharge in stream orders 1 and 2, with a significant fraction of its relative bias falling below −50%. Based on the RSI dataset, long-term trends, seasonality, and the Longitudinal Hydrographic Distribution Index (LHDI) were further analyzed. Results show an increasing trend in discharge for river orders 1 to 5 and 7 (with a significant increase of ∼0.19%/year in order 4 rivers), whereas discharge in orders 6 and ≥8 is decreasing. Seasonally, for all stream order groups, discharge typically increases from March to May, whereas it decreases from December to February. Furthermore, the LHDI confirms that the global discharge centroid is shifting upstream. These conclusions are generally consistent with those derived by Feng and Gleason using the GRDR dataset. In summary, while the limitations of the GRDR dataset are highlighted through independent validation, the findings of this study ultimately support the conclusion that global river systems are experiencing increased upstream flow and decreased downstream flow.
Diffractive microoptics in porous silicon oxide by grayscale lithography
(2024) Siegle, Leander; Xie, Dajie; Richards, Corey A.; Braun, Paul V.; Giessen, Harald
Bending of Lloyd’s mirror to eliminate the period chirp in the fabrication of diffraction gratings
(2024) Bienert, Florian; Röcker, Christoph; Graf, Thomas; Abdou Ahmed, Marwan
Integrated workflow for a semi-automated and robotic facade renovation
(2025) Iturralde, Kepa; Shen, Wenlan; Bazan, Renzo; Amo-Grau, Oscar; Liu, Danya; Srinivasaragavan, Aravind; Das, Samanti; Bock, Thomas; Holst, Christoph
The drive towards enhanced efficiency, precision, and automation in the realm of building façade renovation is a salient factor in this paradigm shift. This transition is characterized by the need for streamlined processes that encompass design, fabrication, and installation. This paper expounds upon an integrated workflow that combines data acquisition, geometric modeling, and robotic assembly to automate the manufacturing of prefabricated facade modules for building renovation. The workflow consists of several steps. First, a structured online data acquisition platform has been developed to standardize the digital modeling process, providing users with a guided approach from basic project input to BIM (Building Information Modeling) -compatible outputs. Next, to enhance the precision of facade modeling from the previous step, a geometry estimation method based on AprilTag is utilized. This method facilitates sub-millimeter accuracy through photogrammetric calibration and plane fitting. These geometric definitions are subsequently transferred to a CAM (computer-assisted manufacturing) pipeline, which enables automated detailing and fabrication of panels using industry-standard software. The final step involves robotic assembly driven by a robotic manipulator with a vision-assisted system for flexible pick-and-place operations. The system demonstrated sub-centimeter assembly precision and reduced manual layout and clash-checking time in different case studies. The proposed system offers a scalable and precise solution for energy-efficient building renovation through a seamless connection between digital modeling and robotic execution.