Sensorbasierte Spurerkennung mit Neuronalen Netze auf Waldwege

Research topic/area

Sensorik, Datenanalyse, Neuronale Netze

Type of thesis

Master

Start time

-

Application deadline

31.08.2026

Duration of the thesis

6 Monate

Description

In der Forstwirtschaft gehört der Einsatz schwerer Maschinen zur täglichen Praxis der Holzbereitstellung. Beim Befahren von Rückegassen kommt es dabei zwangsläufig zur Bildung von Fahrspuren und Vertiefungen auf Rückegassen (Waldwege).
Für eine Beurteilung des Schädigungsverhaltens ist eine Analyse dieser Fahrspuren notwendig, welche bislang aufgrund fehlender Automatisierung weitestgehend manuell erfolgt. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll untersucht werden, inwieweit sich die entstehenden Spuren mithilfe von Kamera-Aufnahmen und LiDAR-Daten erkennen lassen. Zuerst soll hierfür die Spur auf der Rückegasse eingegrenzt werden. Anschließend soll ein Algorithmus zur automatischen Erkennung der Fahrspuren entwickelt und basierend auf bereits aufgezeichneten Versuchsdaten validiert werden.

Für die Arbeit sind folgende Arbeitsschritte vorgesehen:

• Recherche und Einarbeitung in das Thema
• Erarbeitung einer Spureingrenzung für Rückegassen Wald
• Entwicklung und Validierung der Erkennungsmethode
• Auswertung der Ergebnisse
• Dokumentation & Ergebnisdarstellung

Requirement

Requirements for students

• - Interesse an Programmierung, Neuronale Netze und Sensorik
• - Hohe Eigenständigkeit und Motivation
• - Gute Studienleistungen
• - Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
• - Programmierkenntnisse im Bereich ROS2, Python oder C++ sind von Vorteil

Faculty departments

• Engineering sciences
  Electrical engineering & information technologies
  Mechanical engineering
  Mechatronics & information technologies
  Mechanical Engineering
  Electrical Engineering and Information Technology
  Mechatronics and Information Technology

Supervision

Title, first name, last name

M.Sc. Xholjon Dede

Organizational unit

FAST - Mobile Arbeitsmaschinen

Email address

xholjon.dede@kit.edu

Link to personal homepage/personal page

Website

Application via email

Application documents

• Cover letter
• Curriculum vitae
• Grade transcript
• Certificate of enrollment

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an xholjon.dede@kit.edu


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