Srivathsan Vellaipandi

Thema : Entwicklung eines automatischen Kalibrierungskonzepts mittels Reinforcement Learning für eine Querführenden Fahrerassistenzfunktion * Entwicklung eines 'Quality assessment tool'- ROS, C++, Python * Reinforcement Learning basierte Konzeptualisierung der automatischen Kalibrierung/Applikation - 'States, Actions, Reward function' * Entwurf einer 'Reward function' auf objektiver Basis für den KI-Agenten zur Durchführung der automatischen Kalibrierung/Applikation

* Gestaltung eines experimentellen Aufbaus einer optischen Messeinrichtung zur kontrollierten Auf-nahme von Trainingsdaten inkl. Auswahl und Beschaffung benötigter Komponenten * Umsetzung der gewählten Ansätze (in der Programmiersprache Python), Training und Vergleich verschiedener Algorithmen inkl. Hyperparametertuning Implementierung von tiefen neuronalen Netzen für die Fehlererkennung - erfolgreiches Klassifizierungsergebnis

Thema : 'Development of a Hand-gesture based control, for parking a car-like Mobile Robot using Convolutional Neural Networks in a given Simulation Environment.' - Vorbereitung eines Datensatzes mit 6 Handgesten für die Befehle: 'Forward, Backward, Left, Right, Stop, Shutdown' - Deep Learning-Methoden - Transfer Learning - CNN zur Erkennung und Klassifizierung von Handgesten - Einsatz des CNN-Modells auf einem virtuellen Roboter in einer Simulationsumgebung für gestengesteuerte Einparkaufgaben

- Durchführung von Laborübungen für Studenten und Auswertung von Berichten - Unterstützung bei Laborübungen zur eingebetteten Steuerung - Modellierung, Simulation, PID-Implementierung - Mathematische Modellierung, Simulation - PID-Regelung eines cyber-physischen Systems in Scilab/Xcos im geschlossenen Regelkreis - Digitale Implementierung der PID-Regelung (Embedded C-Code) in ATMEGA -128 Mikrocontroller