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TU Berlin

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Offene Abschlussarbeiten

Das FG MMS bietet die Möglichkeit an den Forschungsfeldern und den aktuellen Projekten aktiv mitzuarbeiten und an der eigenen Abschlussarbeit zu arbeiten. Bei Interesse können Sie sich auf dieser Seite über offene Themengebiete für Bachelor- und Masterarbeiten (ggf. auch noch Diplom- und Studienarbeiten) informieren. Bitte wenden Sie sich bei Fragen an die angegebenen Kontaktpartner.

Natürlich sind wir immer für Anfragen und Anregungen offen. Sprechen Sie uns an, wir werden für Sie eine individuelle Lösung finden. Bitte wenden Sie sich in diesem Fall an Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting oder tragen Sie sich für einen Termin in seiner Sprechstunde ein.

Konzeptfindung für ein Motorrad-Fahrerassistenzsystem zur Verbesserung der Verbindung zwischen Fahrer und Fahrzeug

Motorradfahren ist gefährlich - auf 100.000 zugelassene Krafträder mit amtlichem Kennzeichen verunglückten 2016 laut Daten des Statistischen Bundesamts 13 Fahrer tödlich. Dies entspricht mehr als dem Vierfachen der Zahl der getöteten PKW-Fahrer.
Fahrerassistenzsysteme haben das Potential, Unfälle zu verhindern. Dies hat sich bei bereits etablierten Beispielen wie ABS deutlich gezeigt. Diese Systeme greifen allerdings aktiv in den Fahrzustand ein und haben keine Auswirkungen auf das menschliche Versagen des oder der Unfallbeteiligten.
Hier bietet sich ein neuartiges Fahrerassistenzsystem an, welches die Verbindung des Fahrers zum Fahrzeug erweitert und ihm bessere bzw. zusätzliche Sinne zur Verfügung stellt, mit denen er in der Lage ist, gefährliche Situationen schneller zu erkennen und sinnvoller zu reagieren.
Ziel der Arbeit ist die Konzeptentwicklung eines solchen Systems - der projektierte Ablauf gestaltet sich dabei folgendermaßen:

  • Literaturrecherche zum Thema Motorrad-Fahrdynamik, -ergonomie, -Assistenzsysteme und -sicherheit
  • Statistische Auswertung von Unfalldaten in Hinblick auf die Unfallursache und Vermeidbarkeit durch bessere Kenntnis des Fahrzustands
  • Ableitung von relevanten fahrdynamischen und physikalischen Größen, die dem Fahrer durch das Assistenzsystem nahegebracht werden können
  • Bestimmung geeigneter Kandidaten mit einer sinnvollen Methodik und Ermittlung eines Konzepts, das weiterführend umgesetzt werden kann

Anforderungen:

  • Grundlegende Kenntnisse der Fahrdynamik (Einspurmodell, Reifen)
  • Persönlicher Bezug zum Motorrad erwünscht

Ansprechpartner:
M.Sc. Richard Reisig, Tel.: +49 176 268 39 187, E-Mail:

Stereoskopische Roboteraugen und VR

In einem bestehenden Aufbau zur motorbasierten Steuerung von Kunstaugen sollen die Kunstaugen durch geeignete Kameras ersetzt werden. Diese sollen mit einem Virtual Reality Headset mit integriertem Eyetracking so verbunden werden, dass die Kameras über ausgewählte Blickbewegungsdaten gesteuert werden können und so einen stereoskopischen Eindruck der Umgebung der Augen an das Headset übermitteln. Ein Fokus liegt hierbei auf der technischen Umsetzung und der geschickten Auswahl verwendeter Daten.

Basierend auf diesem Aufbau sind weitere Arbeiten wie die Applikation in spezifischen Kontexten (Pflege, Sicherheitsrelevante Bereiche uvm.) denkbar.

Kontakt: M.Sc. Sarah-Christin Freytag

Auslösende Faktoren von Reiseübelkeit und Entwicklung von Gegenmaßnahmen

Übelkeit beim Autofahren ist ein häufiges Problem, das vor allem Kinder, aber auch Erwachsene betrifft. Hierbei scheint es Unterschiede zwischen Sitzplätzen, Fahrzeugtypen und dem damit verbundenen Sichtfeld auf die Fahrbahn und seitliche Umgebung zu geben. Aufgabe dieser Abschlussarbeit ist es, den Zusammenhang von Sichtfeld, Übelkeit und visuellen Bewegungsreizen theoretisch herzuleiten und auf dieser Basis ein Konzept für eine "durchsichtige" Vordersitzlehne zu entwickeln, die als Gegenmaßnahme für Reiseübelkeit experimentell zu überprüfen ist.

Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting und M.Sc. Sarah-Christin Freytag

Requirements analysis for self-driving car and pedestrian communication approaches

It is critical for a self-driving car to work harmoniously with other traffic participants especially pedestrians in urban traffic system. As to normal cars, there are a lot of means to communicate with pedestrians to transmit their intention. For example, drivers in normal cars can tell pedestrians what they want to do by making eye-contact. They can also use hand gestures to tell pedestrians that it is safe to cross or that it is dangerous and they need to stop. A pedestrian can nod his/her head or use hand gestures to tell the driver that he/she will wait. Sometimes, even if pedestrians cannot see drivers clearly in the normal car, they also trust that the driver will wait for them.

However,a self-driving car is somehow just like a machine which is hard for a pedestrian to guess what it will do. The ways that normal car used to transmit their intentions are not jet available for self-driving cars. Self-driving cars still lack the capabilities to directly transmit its intention to pedestrians. Meanwhile, as there is still no generic method for pedestrians to delivery their intention to the automated car, pedestrians may confuse that what they can do to make the self-driving car understand their intention. In this context, this project expects to create approaches to support self-driving car and pedestrian communication in urban traffic environment.

In this thesis, it is expected to use focus group discussions, questionnaires, and some necessary experiments to analysis some questions, such as:

  • What is pedestrians’ attitude towards having self-driving car on road?
  • If we have self-driving cars on the road, is a kind of approach for self-driving car and pedestrian communication necessary for safety?
  • In what kind of situations do pedestrians ever experience difficulties in communicating with a normal cars? How do they finally do in such situations?

If you are interest, please contact: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting and/or Ms. Yuan Liu

Online-Datenanalyse von Blickbewegungen

In dieser Arbeit sollen Algorithmen entwickelt werden, die eine Analyse von Blickdaten anhand von online erfassten Daten erlauben. Besonderer Fokus liegt dabei auf der Extraktion von Merkmalen der Blickbewegungen im Kontext der Mensch-Maschine-Systeme. In diesem Projekt sind Programmierkenntnisse erforderlich. Eine Betreuung der Arbeit in Kooperation mit der Fakultät IV ist möglich.

Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting

Telepräsenzroboter

Telepräsenzroboter (z.B. der Firma Double Robotics) erlauben entfernten Personen die Teilnahme an Veranstaltungen und Treffen an anderen Orten. In dem Kontext bieten sich verschiedene Fragestellungen für studentische Arbeiten an:

  • Welche Vor- und Nachteile haben Telepräsenzroboter im Vergleich zu "klassischen" Besprechungen (im Kontinuum direkte Anwesenheit - Telepräsenzroboter - Videokonferenz - Telefonkonferenz - online Chat)?
  • Mögliche Szenarien für den Einatz von Telepräsenzrobotern, z.B. im Rahmen der Unterstützung Älterer, des Kontakthaltens innerhalb der Familie und des Freundeskreises, Hilfestellung durch Experten bei Do-it-Yourself Aktivitäten.
  • Erweiterung von Telepräsenzrobotern um Manipilationsmöglichkeiten
  • Verbesserung der Software von Telepräsenzrobotern

Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting

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