Entwicklung einer kognitiven Systemarchitektur für Mensch-Roboter-Interaktion in der Montage

Institut

Fraunhofer-Einrichtung für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV

Typ

Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch /  

Beschreibung

Die Integration kognitiver Fähigkeiten in Robotersysteme eröffnet neue Möglichkeiten für eine intuitive und adaptive Mensch-Roboter-Interaktion in der industriellen Montage. Insbesondere durch den Einsatz von Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) können Systeme entwickelt werden, die kontinuierlich aus menschlichem Feedback lernen und sich an wechselnde Anforderungen anpassen.

Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine modulare kognitive Systemarchitektur zu entwerfen, die menschliches Feedback effektiv integriert. Dazu werden bestehende kognitive Architekturen (z. B. ACT-R, SOAR) analysiert und ein Prototyp entwickelt, um die entworfene Struktur zu evaluieren. Die Ergebnisse sollen die Basis für die spätere Umsetzung einzelner Module in der industriellen Praxis bilden.

 

Was Sie bei uns tun

• Recherche und Analyse bestehender kognitiver Architekturen für die Mensch-Roboter-Interaktion (z. B. ACT-R, SOAR, hybride Ansätze)

• Entwicklung einer modularen Systemarchitektur, die RLHF integriert

• Umsetzung eines Prototyps zur Evaluierung der Architektur (Simulation oder teilweiser Realumgebung)

• Analyse der Architektur hinsichtlich ihrer Eignung für adaptive Interaktion

• Dokumentation und Ableitung von Empfehlungen für die Praxis

Voraussetzungen

• Studium im Bereich Informatik, Systems Engineering, Robotik oder eines vergleichbaren Studiengangs

• Kenntnisse in Systemmodellierung und Softwarearchitektur-Design wünschenswert

• Erfahrung in der Programmierung und mit Frameworks wie ROS oder kognitiven Modellierungswerkzeugen von Vorteil

• Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Saskia Hutschenreiter
Tel.: 082190678177
saskia.hutschenreiterigcv.fraunhofer.de

Ausschreibung