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Arbeit zur Orientierung von Robotern gewinnt Promotionspreis der Frankfurt UAS

15.05.2024 | 07:40 Uhr | Bildung
Arbeit zur Orientierung von Robotern gewinnt Promotionspreis der Frankfurt UAS

Mit Nagetieren als Vorbild finden sich mobile Roboter in ihrer Umgebung schneller und einfacher zurecht. In seinem Promotionsvorhaben hat Dr. Muhammad Haris ein maschinelles Lernverfahren weiterentwickelt, mit dem sich Roboter auch außerhalb geschlossener Räume möglichst exakt orientieren können. Für seine Dissertation aus dem Jahr 2023 hat der frühere Promovend der Frankfurt University of Applied Sciences (Frankfurt UAS) nun den Promotionspreis der Hochschule erhalten. Die mit 3.000 Euro dotierte Auszeichnung wurde am 8. Mai 2024 im Rahmen der Veranstaltung „Promotion im Fokus“ erstmalig feierlich verliehen.

Der neu geschaffene Preis der Frankfurt UAS würdigt herausragende wissenschaftliche Arbeiten, die im Vorjahr erfolgreich verteidigt und entweder an einem Promotionszentrum der Hochschule oder in kooperativer Form mit anderen Hochschulen durchgeführt wurden. Er wird vom Förderverein der Frankfurt UAS finanziert. Prof. Dr. Susanne Rägle, Vizepräsidentin für Forschung, Transfer und Internationalisierung der Frankfurt UAS, betont: „Mit der Auszeichnung tragen wir der zunehmenden Bedeutung des Themas Promotion an der Frankfurt UAS Rechnung. Der Förderverein und wir als Hochschule wollen auf diesem Weg die Forschungsleistungen des wissenschaftlichen Nachwuchses würdigen und sichtbar machen.“

Der Preisträger wurde von einer durch die Hochschule einberufenen vierköpfigen Jury ausgewählt. Bewertungskriterien waren die Innovativität und die gesellschaftliche Bedeutung der Arbeit sowie deren Aktualität und Passgenauigkeit zu den Forschungsschwerpunkten der Frankfurt UAS. Die Dissertation „Visual Localization and Mapping in Seasonally Changing Outdoor Environments“, die Dr. Muhammad Haris am Promotionszentrum Angewandte Informatik (PZAI) eingereicht hat, schnitt in allen Kategorien außerordentlich gut ab.

Von Nagetieren inspirierte robuste Modelle sparen Geld und Zeit

Die wissenschaftliche Arbeit entstand, betreut von Prof. Dr. Ute Bauer-Wersing, Professorin für maschinelles Lernen und datengetriebene Modellierung, im Rahmen des Drittmittelprojekts „Unsupervised Learning of Hierarchical Features for Visual Self-Localization and Navigation in Seasonally Changing Outdoor Environments”. Mobile Roboter wie Rasenmähroboter, aber auch selbstfahrende Autos müssen sich unter anderem per Kamera ständig im Raum neu orientieren und ihre Umgebung einschätzen. Wo bin ich? Was ist um mich herum? Gerade im Außenbereich wird das etwa durch wechselnde Wetterbedingungen und Sonnenreflexionen noch erschwert. Gleichzeitig sind sehr viele der bisherigen Berechnungsmodelle sehr rechenintensiv und erfordern deswegen teure Hardware, sind also zum Beispiel nicht geeignet für einfache Rasenmähroboter. Für den neuen Ansatz, den Haris in seinem Promotionsvorhaben weiterentwickelte, bekam er Hilfe von der Natur. Das maschinelle Lernverfahren baut darauf auf, wie Nagetiere das, was sie sehen, im Gehirn repräsentieren. „Dieser biologisch inspirierte Ansatz ist robust und nicht so rechenintensiv, also auch für mobile Assistenzroboter mit günstiger Hardware geeignet. Er ermöglicht es, die Umgebung schneller zu erfassen und sich darin zu verorten“, so Haris. Zudem sei ein Roboter in der Lage unveränderliche Merkmale einer Umgebung zu erlernen und so unter wechselnden Bedingungen sicher zu navigieren.

„Computer Vision“ schon lange ein Thema

Mit dem Forschungsbereich „Computer Vision“ hatte sich Haris schon seit seinem Bachelor-Studium „Electrical Engineering“ an der Universität Islamabad beschäftigt. Nach einem Master-Abschluss in „Information Technology“ an der Frankfurt UAS promovierte er dort von 2018 bis 2023. Eine Rolle für seine Entscheidung hätte auch der praktische Aspekt des Promotionsvorhabens gespielt. Das Forschungsprojekt wurde vom Honda Research Institute Europe finanziert und in Kooperation mit dem Industrieforschungsinstitut durchgeführt. „Dadurch konnte ich mich direkt mit Wissenschaftler*innen aus der Industrie austauschen“, so Haris.

Kontakt Promotionspreis: Frankfurt University of Applied Sciences, Abteilung Forschung, Innovation und Transfer, Abteilungsleitung, Dr. Julia Lefèvre, Telefon: +49 69 1533-2162, E-Mail: julia.lefevre@fit.fra-uas.de sowie Referent für Promotionsförderung, Dr. Dominik Wolf, Telefon: +49 69 1533-2636, E-Mail: wolf.d@fit.fra-uas.de.

Wissenschaftliche Ansprechpartnerin: Frankfurt University of Applied Sciences, Fachbereich 2: Informatik und Ingenieurwissenschaften, Promotionszentrum Angewandte Informatik, Prof. Dr. Ute Bauer-Wersing, Telefon: +49 69 1533-2793, E-Mail: ubauer@fb2.fra-uas.de

Weitere Informationen zur Promotion an der Frankfurt UAS:

www.frankfurt-university.de/promotionsfoerderung/.

Näheres zum Promotionsthema von Dr. Muhammad Haris:

www.frankfurt-university.de/pm-roboter-navigation.

 

 

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