Die Modellfabrik der FH Münster erlaubt durch den Umfang und die Komplexität der enthaltenen Automatisierungsaufgaben sowie einen Aufbau aus industriellen Komponenten eine praxisnahe Lehre im Bereich aktueller Anlagenautomatisierung und darüber hinausgehenden Funktionen im Sinne einer durchgängigen Digitalisierung. Die verwendete Unterscheidung der durchgängigen Digitalisierung in horizontale und vertikale Verknüpfungen wird veranschaulicht. Aufbauend auf Erfahrungen mit der Vorgängeranlage werden Neuerungen der 2021 aufgebauten neuen Modellfabrik vorgestellt. Neuerungen umfassen insbesondere die Modularisierung der Anlage, das umgesetzte Sicherheitskonzept, einen Webshop mit Onlinekonfigurator, eine Webvisualiserung des Anlagenzustandes inklusive der Energieverbräuche, sowie Möglichkeiten zur virtuellen Inbetriebnahme. Weiterhin wird das aktuelle Konzept zur Erweiterung der horizontalen digitalen Durchgängigkeit mittels der Einbindung eines autonomen mobilen Roboters in die Modellfabrik vorgestellt.

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Autonomy is the most demanded yet hard-to-achieve feature of recent and future software systems. Self-driving cars, mail-delivering drones, automated guided vehicles in production sites, and housekeeping robots need to decide autonomously during most of their operation time. As soon as human intervention becomes necessary, the cost of ownership increases, and this must be avoided. Although the algorithms controlling autonomous systems become more and more intelligent, their hardest opponent is their inflexibility. The more environmental situations such a system is confronted with, the more complexity the control of the autonomous system will have to master. To cope with this challenge, engineers have approached a system design, which adopts feedback loops from nature. The resulting architectural principle, which they call self-adaptive systems, follows the idea of iteratively gathering sensor data, analyzing it, planning new adaptations of the system, and finally executing the plan. Often, adaptation means to alter the system setup, re-wire components, or even exchange control algorithms to keep meeting goals and requirements in the newly appeared situation. Although self-adaptivity helps engineers to organize the vast amount of information in a self-deciding system, it remains hard to deal with the variety of contexts, which involve both environmental influences and knowledge about the system\'s internals. This challenge not only holds for the construction phase but also for verification and validation, including software test. To assure sufficient quality of a system, it must be tested under an enormous and, thus, unmanageable, number of different contextual situations and manual test-cases. This thesis proposes a novel set of methods and model types, which help test engineers to specify precisely what they expect from a self-adaptive system under test. The formal nature of the introduced artifacts allows for automatically generating test-suites or running simulations in the loop so that a qualitative verdict on the system\'s correctness can be gained. Additional to these conceptional contributions, the thesis describes a model-based adaptivity test environment, which test engineers can use for testing actual self-adaptive systems. The implementation includes comprehensive tooling for creating the introduced types of models, generating test-cases, simulating them in the loop, automating tests, and reporting. Composing all enabling components for these tasks constitutes a reference architecture of integrated test environments for self-adaptive systems. We demonstrate the completeness and accuracy of the technical approach together with the underlying concepts by evaluating them in an experimental case study where an autonomous robot interacts with human co-workers. In summary, this thesis proposes concepts for automatically and, thus, efficiently testing self-adaptive systems. The quality, which is fostered by this novel approach, is resilience: the ability of a system to maintain its promises while facing changing environments.:1 Introduction 1 1.1 Problem Description 1 1.2 Overview of Adopted Methods 3 1.3 Hypothesis and Main Contributions 4 1.4 Organization of This Thesis 5 I Foundations 7 2 Background 9 2.1 Self-adaptive Software and Autonomic Computing 9 2.1.1 Common Principles and Components of SAS 10 2.1.2 Concrete Implementations and Applications of SAS 12 2.2 Model-based Testing 13 2.2.1 Testing for Dependability 14 2.2.2 The Basics of Testing 15 2.2.3 Automated Test Design 18 2.3 Dynamic Variability Management 22 2.3.1 Software Product Lines 23 2.3.2 Dynamic Software Product Lines 25 3 Related Work: Existing Research on Testing Self-Adaptive Systems 29 3.1 Testing Context-Aware Applications 30 3.2 The SimSOTA Project 31 3.3 Dynamic Variability in Complex Adaptive Systems (DiVA) 33 3.4 Other Early-Stage Research 34 3.5 Taxonomy of Requirements of Model-based SAS Testing 36 II Methods 39 4 Model-driven SAS Testing 41 4.1 Problem/Solution Fit 41 4.2 Example: Surveillance Drone 43 4.3 Concepts and Models for Testing Self-Adaptive Systems 44 4.3.1 Test Case Generation vs. Simulation in the Loop 44 4.3.2 Incremental Modeling Process 45 4.3.3 Basic Representation Format: Petri Nets 46 4.3.4 Context Variation 50 4.3.5 Modeling Adaptive Behavior 53 4.3.6 Dynamic Context Change 57 4.3.7 Interfacing Context from Behavioral Representation 62 4.3.8 Adaptation Mode Variation 64 4.3.9 Context-Dependent Recon guration 67 4.4 Adequacy Criteria for SAS Test Models 71 4.5 Discussion on the Viability of the Employed Models 71 4.6 Comparison to Related Work 73 4.7 Summary and Discussion 74 5 Model-based Adaptivity Test Environment 75 5.1 Technological Foundation 76 5.2 MATE Base Components 77 5.3 Metamodel Implementation 78 5.3.1 Feature-based Variability Model 79 5.3.2 Abstract and Concrete Syntax for Textual Notations 80 5.3.3 Adaptive Petri Nets 86 5.3.4 Stimulus and Recon guration Automata 87 5.3.5 Test Suite and Report Model 87 5.4 Test Generation Framework 87 5.5 Test Automation Framework 91 5.6 MATE Tooling and the SAS Test Process 93 5.6.1 Test Modeling 94 5.6.2 Test Case Generation 95 5.6.3 Test Case Execution and Test Reporting 96 5.6.4 Interactive Simulation Frontend 96 5.7 Summary and Discussion 97 III Evaluation 99 6 Experimental Study: Self-Adaptive Co-Working Robots 101 6.1 Robot Teaching and Co-Working with WEIR 103 6.1.1 WEIR Hardware Components 104 6.1.2 WEIR Software Infrastructure 105 6.1.3 KUKA LBR iiwa as WEIR Manipulator 106 6.1.4 Self-Adaptation Capabilities of WEIR 107 6.2 Cinderella as Testable Co-Working Application 109 6.2.1 Cinderella Setup and Basic Functionality 109 6.2.2 Co-Working with Cinderella 110 6.3 Testing Cinderella with MATE 112 6.3.1 Automating Test Execution 112 6.3.2 Modeling Cinderella in MATE 113 6.3.3 Testing Cinderella in the Loop 121 6.4 Evaluation Verdict and Summary 123 7 Summary and Discussion 125 7.1 Summary of Contributions 126 7.2 Open Research Questions 127 Bibliography 129 Appendices 137 Appendix Cinderella De nitions 139 1 Cinderella Adaptation Bounds 139 2 Cinderella Self-adaptive Workflow 140

In advanced robot applications, the challenge today is that the robot should perform different successive subtasks to achieve one or more complicated tasks similar to human. Hence, this kind of tasks required to combine different kind of sensors in order to get full information about the work environment. However, from the point of view of control, more sensors mean more possibilities for the structure of the control system. As shown previously, vision and force sensors are the most common external sensors in robot system. As a result, in scientific papers it can be found numerous control algorithms and different structures for vision/force robot control, e.g. shared, traded control etc. The lacks in integration of vision/force robot control could be summarized as follows: • How to define which subspaces should be vision, position or force controlled? • When the controller should switch from one control mode to another one? • How to insure that the visual information could be reliably used? • How to define the most appropriated vision/force control structure? In many previous works, during performing a specified task one kind of vision/force control structure has been used which is pre-defined by the programmer. In addition to that, if the task is modified or changed, it would be much complicated for the user to describe the task and to define the most appropriated vision/force robot control especially if the user is inexperienced. Furthermore, vision and force sensors are used only as simple feedback (e.g. vision sensor is used usually as position estimator) or they are intended to avoid the obstacles. Accordingly, much useful information provided by the sensors which help the robot to perform the task autonomously is missed. In our opinion, these lacks of defining the most appropriate vision/force robot control and the weakness in the utilization from all the information which could be provided by the sensors introduce important limits which prevent the robot to be versatile, autonomous, dependable and user-friendly. For this purpose, helping to increase autonomy, versatility, dependability and user-friendly in certain area of robotics which requires vision/force integration is the scope of this thesis. More concretely: 1. Autonomy: In the term of an automatic decision system which defines the most appropriated vision/force control modes for different kinds of tasks and chooses the best structure of vision/force control depending on the surrounding environments and a priori knowledge. 2. Versatility: By preparing some relevant scenarios for different situations, where both the visual servoing and force control are necessary and indispensable. 3. Dependability: In the term of the robot should depend on its own sensors more than on reprogramming and human intervention. In other words, how the robot system can use all the available information which could be provided by the vision and force sensors, not only for the target object but also for the features extraction of the whole scene. 4. User-friendly: By designing a high level description of the task, the object and the sensor configuration which is suitable also for inexperienced user. If the previous properties are relatively achieved, the proposed robot system can: • Perform different successive and complex tasks. • Grasp/contact and track imprecisely placed objects with different poses. • Decide automatically the most appropriate combination of vision/force feedback for every task and react immediately to the changes from one control cycle to another because of occurrence of some unforeseen events. • Benefit from all the advantages of different vision/force control structures. • Benefit from all the information provided by the sensors. • Reduce the human intervention or reprogramming during the execution of the task. • Facilitate the task description and entering of a priori-knowledge for the user, even if he/she is inexperienced.

Physikalische Simulation ist eine effektive und praktische Methode, um die Probleme der realen Welt zu untersuchen und zu erforschen. Jedoch kann die Simulation wertvolle Ergebnisse für die Robotik nur in enger Verbindung zu den realen Robotern liefern. In der Arbeit haben wie Methoden untersucht, die einen glatten Übergang von simulierten zu realen Robotern für die Steuerung humanoider Roboter erlauben. Wir haben ein Framework entwickelt, in dem Roboter sowohl in realen als auch in simulierten Umgebungen arbeiten können. Wir haben einen Simulator für humanoide Roboter auf konzeptioneller und experimenteller Ebene durch entsprechende Experimente evaluiert. Weiterhin haben wir den Simulator um zusätzliche Modelle erweitert und Parameter mithilfe Evolutionärer Algorithmen optimiert. Schließlich haben wir Bewegungen in Simulationen mit Maschinellem Lernen entwickelt und erfolgreich auf reale Roboter übertragen. Als Resultat können Roboter Teams sowohl in den Simulationsligen als auch in den realen Ligen des RoboCup mit identischen Steuerungen Fußball spielen. Das ergibt eine enge Verbindung zwischen den Entwicklern von simulierten und realen Robotern. / Physical simulation is an effective and practical method, to apply to the study and exploration of real world problems. However, simulation can offer valuable results for robotics only in close connection to real robots. In this thesis, we investigated how to create a mechanism that provides a smooth gradient to transfer humanoid robot control from simulated robot to real robot. We developed a framework for running robots both in real and simulated settings; and evaluated a humanoid robot simulator at a conceptual model level and results level by conducting experiments. Then, we improved the simulator by adding missing models and optimizing parameters with Evolutionary Algorithms. Finally, we developed motions in the simulations, with the help of Machine Learning, and transferred them to real robots successfully. As a result, a robot team can play soccer using identical controls in both the simulation and real RoboCup leagues. This constitutes a close connection between the communities working with simulated and real robots.

Zahlreiche chirurgische Assistenzsysteme sind in der klinischen Praxis im Einsatz, um die Genauigkeit und Sicherheit medizinischer Eingriffe zu erhöhen. Die Verwendung von Bildgebungsverfahren durch solche Systeme und die Teilautomatisierung von Prozessen kann einen weiteren Schritt in Richtung höherer Effizienz chirurgischer Interventionen und höherer Patientensicherheit darstellen. Dies stellt jedoch große Herausforderungen an die Systementwickler, welche zur Evaluation dieser Systeme während der Konstruktion geeignete Konzepte und Testmethoden benötigen. Diese Arbeit hat zwei wesentliche Zielsetzungen: Zum einen soll vorgestellt werden, wie zur zielführenden Entwicklung eines duplexsonographisch geführten, semiautomatisch arbeitenden Assistenzsystems zur Gefäßpräparation (ASTMA-System) ein anthropomorphes, physiologisches Phantom anhand zuvor definierter, für die Entwicklung relevanter, Anforderungen konstruiert wurde. Dieses ermöglichte es, die Arbeitsprozesse des Systems und deren Eignung bereits in vitro umfangreich zu testen. Zum andern soll dargestellt werden, wie das Phantom hinsichtlich dieser Anforderungen in einer Studie validiert wurde, um zu gewährleisten, dass dieses für die Systementwicklung erforderliche Eigenschaften aufwies. Dadurch konnten wichtige Informationen über Nutzen und Limitierung der Verwendung des Phantoms und mögliche Probleme des ASTMA-Systems gewonnen werden. Hiermit soll demonstriert werden, wie ein Entwicklungs- und Validierungsansatz für ein Phantom als Testsystem zur Entwicklung und Evaluation ähnlicher komplexer medizintechnischer Systeme mit intraoperativer Bildgebung gestaltet werden kann und welchen Anforderungen solche Phantome genügen sollten. Dies kann dabei helfen, die Systementwicklung zielführend und ressourceneffizient durchzuführen, Probleme bereits während früher Entwicklungsschritte aufzudecken und zu lösen und die Eignung des Verfahrens des entwickelten Systems zu beurteilen.

In der industriellen Fertigung wird fortlaufend neuartige Technik implementiert. In der Automobilindustrie stellen kooperative Roboter eine Form neuartiger Technik dar. Für die Einstellung gegenüber kooperativen Robotern und deren Nutzung spielt die Akzeptanz vor allem beim Erstkontakt eine entscheidende Rolle. Der Grund ist die quasi-soziale Interaktion mit menschlichen Interaktionspartnern. Damit es nicht zur grundlosen Ablehnung kooperativer Roboter als Form neuartiger Technik kommt, verfolgt diese Arbeit als Ziele die Erklärung und anschließende Beeinflussung der Akzeptanz gegenüber kooperativen Robotern auf Grundlage der „unified theory of acceptance and use of technology“ (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Dafür wurden Einflussvariablen auf die Akzeptanz kooperativer Roboter identifiziert. Anschließend wurde die Beeinflussbarkeit der Akzeptanz untersucht und es wurden verschiedene Wege der Einführung eines kooperativen Roboters im Anwendungsfeld der Automobilindustrie miteinander verglichen. Die Akzeptanzsteigerung vor der eigentlichen Nutzung eines kooperativen Roboters konnte realisiert werden. Zudem ließen sich die Ergebnisse auch auf eine weitere Form neuartiger Technik im Untersuchungskontext übertragen. / New technologies are constantly implemented in the industrial context. Cooperative robots are a new technology in the automobile industry. The acceptance of these is important for the user’s attitude towards and their usage of them before and during the first contact. The reason for that is the quasi-social interaction with human interaction partners. To counteract the possibility of an unsubstantiated rejection of the use of this new technology, this paper has the aims of explaining and subsequently influencing the acceptance of cooperative robots based on the „unified theory of acceptance and use of technology“ (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Therefore variables affecting the acceptance of cooperative robots were identified. Afterwards the influenceability of the acceptance was tested and different ways of introducing a cooperative robot to new interaction partners in the new context of the automobile industry have been compared. As a result an increase of the user’s acceptance could be achieved before the actual use of the cooperative robot. Furthermore the results could also be transferred to another new technology in the same context of research.

Im Rahmen des DFG-Graduiertenkollegs „CrossWorlds“ (http://www.crossworlds.info) wird im Teilbereich Kommunikation ein autonomer mobiler Roboter aufgebaut. Das Anwendungsszenario ist das Industriemuseum Chemnitz. Mithilfe von technischen Mitteln werden die Exponate des Industriemuseums durch die Informationen und Darstellungen der virtuellen Welt erweitert. Der Roboter CLUES (Cross worLds autonomoUs mobilE robot hoSt) tritt dabei als Mittler zwischen der realen Museumswelt und virtuellen Informationswelt auf. Er bietet den Besuchern die Möglichkeit zur Interaktion mit den bereitgestellten Inhalten und nimmt gleichzeitig als Gastgeber des Museums die Besucher wahr. Dieser erste Bericht beinhaltet die Grundidee des Projektes und die Hardwareausrüstung. Er schildert die Auswahl und Abstimmung der eingesetzten technischen Geräte. Mit Blick auf das Anwendungsszenario und die technischen Möglichkeiten werden die auftretenden Probleme und Lösungen diskutiert.

Humanizing Technologies GmbH develops Intelligent software for the humanoid robots from Softbank Robotics. The main objective of this thesis is to develop and deploy Conversational Artificial Intelligence software into the humanoid robots using deep learning techniques. Development of conversational agents using Machine Learning or Artificial Intelligence is an intriguing issue with regards to Natural Language Processing. Great research and experimentation is being conducted in this area. Currently most of the chatbots are developed with rule based programming that cannot hold conversation which replicates real human interaction. This issue is addressed in this thesis with the development of Deep learning conversational AI based on Sequence to sequence, Attention mechanism, Transfer learning, Active learning and Beam search decoding which emulates human like conversation. The complete end to end conversational AI software is designed, implemented and deployed in this thesis work according to the conceptual specifications. The research objectives are successfully accomplished and results of the proposed concept are dis- cussed in detail.

In der heutigen Zeit werden autonome Roboter in sehr vielen Bereichen eingesetzt. Wichtige Voraussetzungen für viele dieser Einsatzbereiche sind die Kartierung einer Umgebung sowie die autonome Navigation und Orientierung innerhalb dieser Karte. Dafür kann SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) eingesetzt werden. Der Google Cartographer ist eine Software, die solche Funktionen bereitstellt. Diese Arbeit gibt zu Beginn einen grundlegenden Überblick über die vielseitigen Anwendungsgebiete und unterschiedlichen Funktionsweisen von SLAM. Im Weiteren wurden einzelne Algorithmen des Google Cartographers analysiert, sowie die Ergebnisse und deren Genauigkeit mit einem anderen SLAM Algorithmus verglichen. Weiterhin zeigt die Arbeit eine mögliche Anbindung des in C++ entwickelten Google Cartographers an Java über JNI (Java Native Interface). Abschließend wurden die Ergebnisse der Arbeit und der Nutzen der aus der Arbeit entstandenen Erkenntnisse und des entwickelten JNI ausgewertet. / In today's world, autonomous robots are used in many areas. Important requirements for many of these fields of application are the mapping of an environment as well as autonomous navigation and orientation within this map. SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) can be used for this purpose. The Google Cartographer is a software that provides such functions. At the beginning, this thesis gives a basic overview of the versatile application areas and different functionalities of SLAM. Furthermore, individual algorithms of the Google Cartographer were analyzed and results and accuracy were compared with another SLAM algorithm. Furthermore the thesis shows a possible connection of the Google Cartographers developed in C++ to Java over JNI (Java Native Interface). Finally, the results and the benefits of the knowledge, gained from the thesis and the developed JNI, were evaluated.