Forscher aus Hongkong im Building Lab – Intensive Forschungswoche zu KI, Robotik und sicherer Mensch-Roboter-Zusammenarbeit
Eine intensive und äußerst produktive Forschungswoche im Building Lab der OTH Regensburg geht zu Ende. Zu Gast waren Prof. Mingzhu Wang und ihr Team von der City University of Hong Kong.
Im Mittelpunkt des Austauschs stand das gemeinsame DAAD-PPP-Forschungsprojekt PASSWORK – Ein proaktives und adaptives Sicherheitssystem für die Mensch-Roboter-Zusammenarbeit in dynamischen Bauumgebungen.
Gemeinsam arbeiteten die Teams an KI-gestützten Ansätzen für eine sicherere und effizientere Zusammenarbeit von Menschen und Robotern im Bauwesen. Dabei wurden folgende Themen kombiniert:
- KI-gestützte Vorhersage von Bewegungsabläufen auf Baustellen mithilfe von Deep Learning und Graph Neural Networks
- Intelligente und adaptive Roboterpfadplanung durch den Einsatz von Reinforcement Learning
- Multimodale Datenerfassung mit LiDAR, Kameras und Echtzeitdaten aus der Baustellenumgebung
- Simulation und praxisnahe Validierung von Robotersystemen in realen Anwendungsszenarien
Die Woche umfasste intensive Workshops, technische Diskussionen, Laborbesichtigungen, Forschungsintegrationssitzungen sowie die Planung zukünftiger gemeinsamer Aktivitäten zwischen Deutschland und Hongkong.
Ein starkes Beispiel dafür, wie internationale Zusammenarbeit Innovationen in den Bereichen Baurobotik, Künstliche Intelligenz und menschenzentrierte Automatisierung beschleunigen kann.
Researchers from Hong Kong at the Building Lab – Intensive Research Week on AI, Robotics & Safe Worker-Robot Collaboration
An intensive and highly productive research week at the Building Lab of OTH Regensburg comes to an end with Prof. Mingzhu Wang and her team from City University of Hong Kong.
The exchange focused on the joint DAAD PPP research project 𝗣𝗔𝗦𝗦𝗪𝗢𝗥𝗞 – 𝗔 𝗣𝗿𝗼𝗮𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗮𝗻𝗱 𝗔𝗱𝗮𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗦𝗮𝗳𝗲𝘁𝘆 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 𝗳𝗼𝗿 𝗪𝗼𝗿𝗸𝗲𝗿-𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗖𝗼𝗹𝗹𝗮𝗯𝗼𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗶𝗻 𝗗𝘆𝗻𝗮𝗺𝗶𝗰 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗘𝗻𝘃𝗶𝗿𝗼𝗻𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀.
Together, the teams worked on AI-driven approaches for safer and more efficient human–robot collaboration in construction, combining:
𝘄𝗼𝗿𝗸𝗲𝗿 𝘁𝗿𝗮𝗷𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿𝘆 𝗽𝗿𝗲𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 using deep learning and graph neural networks
- 𝗮𝗱𝗮𝗽𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁 𝗽𝗮𝘁𝗵 𝗽𝗹𝗮𝗻𝗻𝗶𝗻𝗴 with reinforcement learning
- 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗺𝗼𝗱𝗮𝗹 𝘀𝗲𝗻𝘀𝗶𝗻𝗴 using LiDAR, cameras, and real-time site data
- 𝘀𝗶𝗺𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗿𝗲𝗮𝗹-𝘄𝗼𝗿𝗹𝗱 𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰 𝘃𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 scenarios
The week included 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗻𝘀𝗶𝘃𝗲 𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽𝘀, 𝘁𝗲𝗰𝗵𝗻𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗱𝗶𝘀𝗰𝘂𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀, 𝗹𝗮𝗯 𝘃𝗶𝘀𝗶𝘁𝘀, 𝗿𝗲𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀, and planning of future collaborative activities between Germany and Hong Kong.
A strong example of how international collaboration can accelerate innovation in construction robotics, AI, and human-centered automation.
