Niels Rakers

Im Rahmen eines Programmierpraktikums entwickelte ich eine KI-gestützte visuelle Positionsbestimmung für ein autonomes Fahrsystem, durch die Modellfahrzeuge auf Basis von Echtzeit-Positionsdaten selbstständig navigieren konnten.

Meine Aufgabe bestand in der Konzeption und Umsetzung der kamerabasierten Fahrzeugerkennung und Positionsbestimmung. Mithilfe KI-basierter Bildverarbeitung wurden die Fahrzeuge innerhalb des Fahrbereichs erkannt und ihre Positionen kontinuierlich in Echtzeit bestimmt. Die aufbereiteten Positionsdaten übergab ich anschließend an die Fahrzeugsteuerung, die diese als Grundlage für die autonome Navigation und Routenführung verwendete.

Die entwickelte Komponente stellte damit die notwendige Umgebungs- und Positionsinformation für die autonome Steuerung bereit und ermöglichte eine zuverlässige Navigation der Fahrzeuge ohne manuelle Positionsvorgabe.

Im Rahmen eines Robotik-Projekts entwickelte ich eine KI-gestützte Lösung zur zuverlässigen Erkennung und Verfolgung von Personen, die es einem Service-Roboter ermöglichte, einer Person autonom durch den Raum zu folgen.

Mein Schwerpunkt lag auf der Konzeption und Implementierung der Personenerkennung und Positionsbestimmung. Hierfür kombinierte ich Verfahren zur Gesichtserkennung und Personenverfolgung mit den Sensordaten eines LiDAR-Scanners. Die ermittelte Position der Person wurde kontinuierlich an das Robotersystem übergeben und dort für die autonome Navigation und Bewegungssteuerung genutzt.

Durch die Kombination visueller KI-Verfahren mit LiDAR-Daten entstand eine robuste Grundlage für die personenorientierte Navigation des Service-Roboters und damit für eine zuverlässige Interaktion zwischen Mensch und Robotersystem.

Im Rahmen meiner Bachelorarbeit bei der mindsquare AG entwickelte und evaluierte ich einen Prototypen zur KI-gestützten Analyse von CRM-Daten mit dem Ziel, den Einsatz künstlicher Intelligenz zur automatisierten Auswertung von Kunden- und Geschäftsdaten zu untersuchen.

Hierfür konzipierte und implementierte ich den Prototypen, bereitete die relevanten CRM-Daten für die Verarbeitung auf und integrierte geeignete KI-Verfahren zur Analyse der Daten. Anschließend testete und bewertete ich den entwickelten Ansatz hinsichtlich seiner Funktionsfähigkeit und seines möglichen Einsatzes im CRM-Umfeld.

Die Arbeit zeigte auf, wie KI-basierte Verfahren zur effizienteren Analyse von CRM-Daten eingesetzt werden können und bildete eine Grundlage für die Bewertung weiterführender Anwendungsmöglichkeiten im Kundenbeziehungsmanagement.