Simon Hamacher

Update der Assistenzroboter auf Ubuntu 20.04 LTS

Reinforcement-Learning zur Verbesserung der Pfad-Planung von Robotersystemen im Labor für autonome Systeme der Hochschule München Die Bachelorarbeit befasst sich mit der theoretischen und praktischen Anwendung einer Methode des Reinforcement-Learnings. Reinforcement Learning ist ein wichtiger Teil des maschinellen Lernens. Die Arbeit zeigt, wie diese Methoden sinnvoll appliziert werden können, um durch künstliche Intelligenz einen Roboterarm sicher zum Ziel zu bewegen.

· System-Integration und Fahrzeugtest auf dem Gelände des Forschungs- und Innovationszentrums von BMW, München · Aktualisierung der statischen und dynamischen Versuchsfahrzeuge (Komponenten und Software) · Testplanung incl. Test Vor- und Nachbereitung · Ein- und Auslesen der Steuergeräte sowie Verwaltung von Fehlerspeichern · Durchführung von Kunden- und Systemtests · Anpassung der Messtechnik der Testfahrzeuge (Erstellen von individuellen Adaptern etc.) · Mitwirkung im Bereich Teilelogistik

· Mitarbeit im Geschäftsbereich Automotive In-Vehicle Network Transceivers · Simulation von CAN Netzwerk-Topologien mit Hilfe von Spice-Simulatoren sowie VHDLModellen der spezifischen Transceiver · Aufbau von Netzwerken im Labor. Auswertung wichtiger Parameter mit Hilfe von Oszilloskopen und programmierbaren Funktionsgeneratoren · Entwicklung einer portablen Hochspannungsquelle (100V) mit einem definierten Puls- Verhalten zur Verbesserung des EMV-Zertifizierungsverfahrens für Transceiver

Master of science Vertiefung: Autonome Systeme Abschluss: 1,5

Allgemeine Elektrotechnik