Forschungsschwerpunkt Computational Engineering und Robotik

Der Schwerpunkt Computational Engineering und Robotik gliedert verschiedene Profillinien in zwei Bereichen:

 

Methoden und Werkzeuge für High-Performance Computing und eingebettete Cyber-Physische Systeme: Zum Entwurf und zur effizienten Umsetzung numerischer Algorithmen zur Lösung rechenintensiver Probleme der Simulation und Optimierung in den Ingenieurs- und Naturwissenschaften werden Methoden zur Produktivitätssteigerung der Programmierung entwickelt. Diese adressieren das oft beklagte „Software Gap“ auf modernen Hardwarearchitekturen.

Beispielhafte Anwendungen sind domänenspezifische Codetransformationen (z. B. Sensitivitätsanalysen von Simulationsprogrammen in den Ingenieurwissenschaften), automatische Leistungsmodellierung sowie effiziente und portable parallele Programmierungsparadigmen für kryptographische Fragestellungen.

Eingebettete Cyber-Physische Systeme benötigen oft Rechenleistung/Energiebudget-Kombinationen weitab von Standardrechnern. Der Einsatz von effizienteren anwendungsspezifischen Hardware-Architekturen ermöglicht beispielsweise Anwendungen in drahtlosen Sensornetzen zur Überwachung des Schwingungsverhaltens von Bauwerken und das Lösen konvexer Optimierungsprobleme in regelungstechnischen Szenarien (z. B. Trajektorienplanung von autonomen Fahrzeugen).

 

Robotik und Intelligente Autonome Systeme: Die Forschung in der Robotik zeichnet sich durch methodische Entwicklungen für neuartige Roboterhardware sowie kooperative und autonome Robotersysteme und deren Anwendungen aus. Aktuelle Beispiele sind am Muskel-Skelettapparat orientierte Roboterarme (als helfender „dritter Arm“ in der Produktion) sowie Roboterbeine (als Bewegungsassistenzsysteme in Orthesen und Prothesen) sowie mobile und humanoide Roboter (für Such- und Rettungsaufgaben).

Zu den methodischen Entwicklungen gehören unter anderem die effiziente Modellierung mechanischer Mehrkörpersysteme sowie modellbasierte Optimierung und Regelung der Bewegungsdynamik von bio-inspirierten Robotersystemen und biomechanischen Menschmodellen.

Im Bereich der Intelligenten Autonomen Systeme werden Methoden entwickelt, um technische Systeme, insbesondere Roboter, mit verstärkter Autonomie, Adaptivität und intelligenterem Verhalten auszustatten. Hierzu werden neben Grundlagen- und Anwendungsforschung in der klassischen Robotik neue Verfahren für maschinelles Lernen entwickelt und bio-inspirierte Lern- und Steuerungsarchitekturen untersucht.

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