Projektmodul Master Human Factors

Sie bearbeiten eine Aufgabenstellung zur Mensch-Technik- Interaktion oder zur Gestaltung eines soziotechnischen Systems in interdisziplinären Kleingruppen und stellen die Ergebnisse klar und verständlich dar. Die Projektthemen können laufenden Forschungsprojekten an Professuren der TU Chemnitz erwachsen, in die Kooperationspartner aus Wirtschaft oder Industrie eingebunden sein können. Die Projektgruppen sind idealerweise aus Studenten mit unterschiedlichen Bachelor- Abschlüssen zusammengesetzt. Die Betreuung erfolgt durch eine oder mehrere Professuren, die an der Lehre im Masterstudiengang Human Factors beteiligt sind.

Studierende der neuen Studienordnung müssen sich im Rahmen Ihres Studiums für einen Schwerpunkt entscheiden (siehe Studienordnung von 2025). In Ihrer Wahl des Projektmoduls sind Sie jedoch frei, d.h. thematisch muss das Projektmodul nicht zu Ihrem Schwerpunkt passen.

Angebote für das Projektmodul im Wintersemester 2025/2026

Haptisches Feedback für VR-gestütztes OP-Training

Ansprechpartner: Dr. Mario Lorenz / Sebastian Knopp, M.Sc.

Plätze: 2-8 (Je nach Anzahl wird der Aufgabenumfang angepasst)

Beschreibung: VR-gestützte haptische Trainingssysteme können eine wichtige Lücke in der Facharztausbildung schließen, in dem sie wiederholbare, variantenreiche und patientenwohl-sichere Trainingsmöglichkeiten anbieten. Während im minimalinvasiven Bereich bereits seit Jahrzehnten entsprechende Trainingssystem entwickelt werden, stehen entsprechende Entwicklung in Bereich von OPs bei denen hohe Kräfte aufgewendet werden müssen, gerade erst am Anfang. Zwei Probleme die sich hier stellen sind, dass (1) die räumlich Wahrnehmung in VR verändert ist und (2) dass es zu Latenz zwischen der Ausübung einer haptischen Interaktion in der Realität und dem visuellen Feedback in VR kommt. Daher soll im Rahmen der Entwicklung eines haptischen VR-Trainingssystem zum Einsatz von künstlichen Hüftgelenken untersucht werden, wie treffsicheres Hämmern auf einem Haptiksimulator im Zusammenhang mit der Visualisierung des Hämmerns in VR erfolgen kann. Als Ausgangspunkt liegt ein erprobtes technisches Setup vor, welches lediglich punktuell erweitert werden muss.

Schwerpunkte: 

• Recherche bezüglich räumlicher Wahrnehmung im Nahfeld (30 cm bis 100 cm) sowie Tracking
• Konzipierung und Implementierung des haptischen und visuellen Testszenarios
• Erarbeitung Studiendesign und Durchführung der Studie
• Auswertung der Studie und Verschriftlichung der Arbeit

Expertenbefragung zur KI-unterstützten Fertigungsplanung

Ansprechpartner: Dr. Gerd Sebastiani / Sven Winkler, M.Sc.

Plätze: 2-3

Beschreibung: Experten- und Erfahrungswissen ist im technischen Bereich eine wertvolle Ressource. Verlassen erfahrende Mitarbeitende ein Unternehmen, so geht dies in der Regel mit einem Wissensverlust für das Unternehmen einher. Ein Ansatz um dieses Wissen zu erhalten, ist es, eine künstliche Intelligenz (KI) mit diesem Wissen zu trainieren. Dazu muss das Expertenwissen zunächst gesammelt und für eine KI aufbereitet werden. Ziel dieser Projektarbeit ist es daher, mit einer Online-Umfrage Expertenwissen zu sammeln, um eine Trainings-Datenbasis aufzubauen. Der Anwendungsbereich dieses Expertenwissens betrifft die Prozessplanung von Bohr- und Fräsprozessen. D.h. es werden Bauteilgeometrien mit den dazugehörigen Bearbeitungsparametern verknüpft. Hierfür soll eine Online-Umfrage erstellt, durchgeführt und ausgewertet werden, welche das Fachwissen von Fertigungsspezialisten für exemplarische Fallbeispiele erfasst. Dazu zählen sowohl Fertigungsparameter für einzelne Prozesse, als auch Fertigungsstrategien (d.h. Kombinationen mehrerer Bearbeitungsschritte) für komplexere Bauteile. Die gefundenen Parameter werden in einer Bearbeitungssimulation geprüft und anschließend in einer Datenbank zusammengefasst.

Schwerpunkte: 

• Nutzerbefragungen für Expertensysteme in der spanenden Fertigung
• Auswertung und Erweiterung einer bestehenden Literaturdatenbank (JabRef)
• Entwicklung des Fragebogens für gegebene Prozesse und Prozesskombinationen aus der spanenden Bearbeitung
• Umsetzung des Fragebogens in LimeSurvey
• Durchführung, Auswertung und Überführung der Ergebnisse in Datenbank
• (abhängig vom Umfang der Arbeit lt. Studienordnung): Validierung der Ergebnisse mittels CAM-Simulation
• Dokumentation

Untersuchung der Aussagekraft von Anwendungsdaten in HMD-basierten VR-Lernanwendungen

Ansprechpartner: Eckhart Wittstock / Jennifer Brade, M.Sc.

Plätze: 3-5

Beschreibung: Nutzer von VR-Lernanwendungen unterscheiden sich stark bezüglich ihrer Technologieaffinität, ihrer Erfahrung in der Nutzung und Bedienung von VR-Systemen und ihres Lernverhaltens. Einige Forschungen haben sich bereits damit befasst, aus den Daten, die bei Nutzung eines VR-Systems entstehen (wie z. B. Raumtracking, Interaktion mit der Anwendung) Rückschlüsse auf den Zustand und Lernfortschritt des Nutzers zu ziehen. Dabei kommen auch Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz. Auf dieser Vorarbeit aufbauend soll ermittelt werden, welche Aussagekraft diese Daten in einem einfachen Lernszenario haben und wie sie zur Verbesserung der Anwendung eingesetzt werden können.

Schwerpunkte: 

• Recherche zum Stand der Technik bezüglich der Auswertung genannter Daten
• Konzeption und technische Umsetzung eines einfachen Lernszenarios mit Erfassung genannter Daten
• Erarbeitung Studiendesign, Durchführung und Auswertung der Studie
• Erarbeitung von Vorschlägen zur Steuerung von Lernanwendung auf Basis der Ergebnisse
• Verschriftlichung der Arbeit

Roboter-Rally: Entwicklung einer kollaborativen Schnitzeljagd in Begleitung eines Telepräsenzroboters

Ansprechpartner: M. Sc. Jennifer Brade / Dr. Sarah Mandl

Plätze: 3-4

Beschreibung: Telepräsenz ermöglicht es, physisch abwesende Personen remote in eine soziale oder räumliche Umgebung einzubinden und verbessert damit die Zugänglichkeit, Flexibilität, Inklusion und Effizienz, wenn z. B. gemeinsam Aufgaben erledigt werden. Das Design des Telepräsenzroboters, der für die abwesende Person remote anwesend ist, beeinflusst jedoch die Art und Weise wie diese Person wahrgenommen wird. Innerhalb des Forschungsprojektes soll der Designeinfluss verschiedener Telepräsenzroboter während einer kooperativen Aufgabe (gemeinsame Schnitzeljagd) untersucht werden. Dabei stehen die Faktoren Anthropomorphismus, Moralität, Vertrauenswürdigkeit und Kooperation im Fokus. Das Hauptaugenmerk der Arbeit ist die Konzeption einer Schnitzeljagd mit kooperativen Elementen, die die Einbindung der anwesende und der remote zugeschalteten Person beinhaltet.

Schwerpunkte: 

• Recherche bezüglich dem Stand der Technik zu kollaborativen Telepräsenzszenarien und Aufgaben
• Konzipierung und Aufbau der Schnitzeljagd mit kollaboartiven Elementen
• Erarbeitung Studiendesign und Durchführung der Studie
• Auswertung der Studie und Verschriftlichung der Arbeit

Roboter-Rally: Untersuchung kollaborativer Aufgaben für gemischt-präsente Teams im Maschinebaukontext

Ansprechpartner: M. Sc. Jennifer Brade

Plätze: 3-4

Beschreibung: Telepräsenzsysteme ermöglichen es, physisch abwesende Personen ortsunabhängig in Arbeits- und Kommunikationsprozesse einzubinden. Dadurch können Wissen, Expertise und Unterstützung flexibel bereitgestellt werden – ein wesentlicher Vorteil insbesondere in industriellen Umgebungen. Im Maschinenbau eröffnet der Einsatz von Telepräsenzrobotern neue Potenziale für die Zusammenarbeit, etwa bei Wartung, Schulung oder kollaborativen Montageprozessen.Im Rahmen des Forschungsprojekts soll untersucht werden, wie Telepräsenzroboter Fachpersonal bei kooperativen Aufgaben im Maschinenbau unterstützen können. Aufbauend auf einem bestehenden Studiendesign wird eine Aufgabenreihe entwickelt, die typische Tätigkeiten aus dem industriellen Kontext abbildet und die Zusammenarbeit zwischen anwesenden und remote zugeschalteten Personen erfordert. Dabei stehen die wahrgenommene Kooperation, Effizienz, Vertrauen und das Interaktionsverhalten im Fokus. Ziel ist es, praxisrelevante Einsatzszenarien zu identifizieren und Gestaltungsempfehlungen für den effektiven Einsatz von Telepräsenzsystemen im Maschinenbau abzuleiten.

Schwerpunkte: 

• Recherche bezüglich dem Stand der Technik zu kollaborativen Telepräsenzszenarien und Aufgaben
• Konzipierung und Aufbau der Aufgaben im Maschinenbaukontext
• Erarbeitung Studiendesign und Durchführung der Studie zum testen der kollaborativen Aufgaben
• Auswertung der Studie und Verschriftlichung der Arbeit

Untersuchung von HMD-integrierten Facial-Tracking-Systemen hinsichtlich Presence der erzeugten Animationen

Ansprechpartner: Sven Winkler, M.Sc. / Jennifer Brade, M.Sc.

Plätze: 3-4

Beschreibung: In sozialen Virtual-Reality-Anwendungen wird zunehmen Wert auf das Presence-Gefühl der Nutzenden sowie Immersion durch Mimik-basierte Kommunikation gelegt. Virtual-Reality-Avatare mit Gesichtsmimik auszustatten erfordert - aufgrund der Verschattung des Gesichtes durch Hardware - innovative Methoden zu Erfassung der Gesichtszüge des Nutzenden. Eine Herangehensweise ist der Einsatz von HMD-integrierten Kameras zur Nahaufnahme von Augen und Mundpartie und Übertragung der Bewegungen auf einen Avatar. Ziel dieser Arbeit ist die softwareseitige Einbindung solcher Hardware in Form einer HTC Vive Pro Eye inklusive Facial Tracker um ein realitätsnahes Menschmodell zu animieren. Die entstandenen Animationen sollen in Form einer Nutzerstudie hinsichtlich Presence mit anderen Formen der Gesichtsanimation verglichen werden, wie etwa weiteren Facial-Tracking-Systemen, audiogesteuerter Mimik, manuellen Animationen und gar keinen Animationen.

Schwerpunkte: 

• Recherche zum Stand der Technik bezüglich Gesichtsanimationen, Facial Tracking und Virtual-Reality-Avataren
• Inbetriebnahme bereitgestellter Facial-Tracking-Hardware und softwareseitige Einbindung für ein ausgewähltes Avatarsystem
• Erarbeitung Studiendesign bezüglich des Einsatzes des Facial-Trackings und Vergleich gegenüber anderen Animationsverfahren, Durchführung sowie Auswertung der Studie
• Verschriftlichung der Arbeit

Untersuchung der Aussagekraft von Anwendungsdaten in HMD-basierten VR-Lernanwendungen

Ansprechpartner: Eckhart Wittstock / Jennifer Brade, M.Sc.

Plätze: 3-5

Beschreibung: Nutzer von VR-Lernanwendungen unterscheiden sich stark bezüglich ihrer Technologieaffinität, ihrer Erfahrung in der Nutzung und Bedienung von VR-Systemen und ihres Lernverhaltens. Einige Forschungen haben sich bereits damit befasst, aus den Daten, die bei Nutzung eines VR-Systems entstehen (wie z. B. Raumtracking, Interaktion mit der Anwendung) Rückschlüsse auf den Zustand und Lernfortschritt des Nutzers zu ziehen. Dabei kommen auch Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz. Auf dieser Vorarbeit aufbauend soll ermittelt werden, welche Aussagekraft diese Daten in einem einfachen Lernszenario haben und wie sie zur Verbesserung der Anwendung eingesetzt werden können.

Schwerpunkte: 

• Recherche zum Stand der Technik bezüglich der Auswertung genannter Daten
• Konzeption und technische Umsetzung eines einfachen Lernszenarios mit Erfassung genannter Daten
• Erarbeitung Studiendesign, Durchführung und Auswertung der Studie
• Erarbeitung von Vorschlägen zur Steuerung von Lernanwendung auf Basis der Ergebnisse
• Verschriftlichung der Arbeit

Interaktionsgestaltung einer kollaborativen Möbelmontage

Im Rahmen der Arbeit soll ein kollaborativer Prototyp für die gemeinsame Möbelmontage von Mensch und Roboter aufgebaut werden. Der Versuchsstand dient der Erforschung der Mensch-Roboter-Interaktion und steht im Kontext von Industrie 5.0, welchen einen menschenzentrierten Ansatz hat. Eine Idee ist, dass der Roboter das Möbelstück ergonomisch für den Menschen hält und bewegt und dieser die Montagearbeiten bequem durchführen kann. Weitere Modularitäten finden sich im persönlichen Gespräch. Dabei sollen Roboter und Mensch ein kooperatives Team bilden und über verschiedene Kanäle kommunizieren. Bei der Umsetzung kann sich der Studierende frei entfalten und eigene Ideen einbringen. Die Robotersteuerung wird von der Professur zur Verfügung gestellt und ist nicht zwingend Bestandteil der Arbeit.

Für die Interaktionsgestaltung steht ein Roboterarbeitsplatz mit Kamers, Tischprojektion, Mikrofon und Lautsprechern zur Verfügung. Dieser kann zudem individuelle angepasst werden. Zusätzlich wird Eichhorn Konstruktionsspielzeug zur Verfügung gestellt, um mögliche Aufbauten zu veranschaulichen.

Was solltet ihr mitbringen?

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Strukturiertes, organisiertes und selbstständiges Arbeiten

Meldet Euch bei Interesse bitte an Sascha Kaden:  sascha.kaden@informatik.tu-chemnitz.de
Weitere Informationen zur Ausschreibung findet Ihr auf: https://mytuc.org/rtzx

Interaktionsgestaltung eines kollaborativen Schweißprozesses

Im Kontext von Industrie 5.0 steht die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter im Vordergrund. Mit der Interaktionsgestaltung eines kollaborativen Schweißprozesses soll dazu ein Beitrag geleistet werden. In der Arbeit soll eine Interaktion gestaltet werden, bei der der Roboter den Menschen bei Schweißprozessen assistiert. Dabei soll der Roboter das Bauteil halten, während der Mensch den Schweißprozess durchführt/andeutet. Durch diese Aufteilung sollen die Stärken von Mensch und Roboter bestmöglich genutzt werden. So kann der Mensch auf veränderte Materialeigenschaften reagieren und der Roboter übernimmt
das ergonomische Halten des Objekts. Zusätzlich sind die Randbedingungen des Schweißprozesses
zu berücksichtigen. Bei der Umsetzung kann sich der Studierende frei entfalten und eigene Ideen
einbringen. Die Robotersteuerung wird von der Professur zur Verfügung gestellt und ist nicht
zwingend Bestandteil der Arbeit.

Für die Interaktionsgestaltung steht ein Roboterarbeitsplatz mit Kamers, Tischprojektion, Mikrofon
und Lautsprechern zur Verfügung. Dieser kann zudem individuelle angepasst werden.

Was solltet ihr mitbringen?

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Strukturiertes, organisiertes und selbstständiges Arbeiten

Meldet Euch bei Interesse bitte an Sascha Kaden:  sascha.kaden@informatik.tu-chemnitz.de
Weitere Informationen zur Ausschreibung findet Ihr auf: https://mytuc.org/rtzx

Entwicklung einer Weboberfläche für einen Mensch-Roboter-Arbeitsplatz

Im Kontext von Industrie 5.0 rückt die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter stärker in den Fokus. Eine wichtige Grundlage dafür ist jedoch, dass der Mensch die Intentionen des Roboters verstehen kann. Um dieses Feld zu erforschen, hat die Professur einen Montagearbeitsplatz für die Mensch-Roboter-Interaktion entwickelt. Da jedoch jeder Mensch unterschiedliche Vorlieben für Interaktion und Kommunikation hat, soll in dieser Arbeit ein Webinterface entwickelt und integriert werden, dass es ermöglicht, die verschiedenen Feedbackmethoden und Visualisierungen einfach auszuwählen und zu verknüpfen. Dabei sollen verschiedene Designs, mit den jeweiligen Prinzipien, gestaltet und gegeneinander getestet werden.

Zum Abschluss der Arbeit soll eine kleine Nutzerstudie durchgeführt werden. Diese soll das Interface sowie den Übergang zwischen den Feedbackmethoden untersuchen. Für die Arbeit steht ein Roboterarbeitsplatz zur Verfügung, der mit Kameras, Tischprojektion, Mikrofon und Lautsprechern ausgestattet ist. Die Ansteuerung des Roboters sowie der
Feedbackmethoden ist bereits fertig realisiert und kann über eine API einfach
angesteuert werden.

Was solltet ihr mitbringen?

• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Strukturiertes, organisiertes und selbstständiges Arbeiten

Meldet Euch bei Interesse bitte an Sascha Kaden:  sascha.kaden@informatik.tu-chemnitz.de
Weitere Informationen zur Ausschreibung findet Ihr auf: https://mytuc.org/rtzx

• Recherche:
  • Stand der Kenntnisse
    • Aufbau von Nutzerbefragungen für Expertensysteme
    • Expertensysteme in der spanenden Fertigung
  • Auswertung und Erweiterung einer bestehenden Literaturdatenbank (JabRef)
• Nutzerstudie:
  • Entwicklung eines Fragebogens für Prozesse und Prozesskombinationen aus der spanenden Bearbeitung
  • Umsetzung des Fragebogens in LimeSurvey
  • Durchführung, Auswertung und Überführung der Ergebnisse in eine Datenbank
• Dokumentation: gemäß Studienordnung
  • Schriftliche Ausarbeitung
  • Präsentation (Kolloquium)

Ansprechpartner: Gerd Sebastiani: gerd.sebastiani@mb.tu-chemnitz.de