Zehn Studierende aus den USA und Kanada verbrachten vom 20. Mai bis 31. Juli 2026 einen Forschungsaufenthalt am Institut für Montagetechnik und Industrierobotik (match) der Leibniz Universität Hannover.
Acht von ihnen nahmen am Summer Engineering Research Program (SERP) teil, einem englischsprachigen Forschungsprogramm der Leibniz Universität Hannover für Bachelor- und Masterstudierende der Ingenieur- und Naturwissenschaften.
Zwei der Studierenden kamen über das DAAD-Programm RISE Germany nach Hannover, das Bachelorstudierenden aus Nordamerika, Großbritannien oder Irland Praktika an deutschen Forschungseinrichtungen vermittelt.
Austausch ermöglichte Einblick in reale Forschung
Am Forschungsaufenthalt nahmen Olivia Cai, Yuvraj Singh, Alex Cancino Magaña, Sophie Dubé, Ben Krotonsky, Maria J. Nunning, Henry Zhu, Maxwell Fancher, Junho Yoon und Conner Andrews teil. Gemeinsam mit ihren Betreuer*innen bearbeiteten sie aktuelle Fragestellungen der Robotik und Automatisierung.
Das Spektrum reichte von luftbasierten Zuführsystemen und origamiinspirierten Softaktoren bis zur Erkennung fallender Werkstücke, KI-gestützten Robotersystemen und Anwendungen für die Apple Vision Pro. Der Aufenthalt bot den Studierenden die Möglichkeit, Forschung unter realen Laborbedingungen kennenzulernen und eigene Lösungen zu entwickeln. Zugleich brachten sie neue Perspektiven sowie verwertbare Daten, Modelle und Softwarebausteine in die laufende Forschung ihrer Betreuer*innen ein.
Aktuelle Projekte in Robotik und Automatisierung
Ben Krotonsky, Maria J. Nunning und Henry Zhu entwickelten und testeten Algorithmen für eine Anlage, die Werkstücke mit gezielten Luftimpulsen neu orientiert. Die Arbeiten sollen den Prototyp flexibler und zuverlässiger machen, damit er Bauteile mit unterschiedlichen Geometrien und Größen von einem bis acht Zentimetern handhaben kann.
Unter Betreuung von Karina Guadalupe Velázquez Flores untersuchten Alex Cancino Magaña und Sophie Dubé origamiinspirierte pneumatische Aktoren. Materialkennwerte, Aushärtezeiten, Belastungstests und nichtlineare Finite-Elemente-Modelle liefern Grundlagen für künftige Simulationen und Entwürfe. Als das erste Materialmodell von Sophie Dubé nicht zu den Messdaten passte, brachte der Wechsel zu einem anderen Modell Simulation und Realität zusammen. Alex Cancino Magaña änderte den Umgang mit früheren Simulationen und erreichte so auch bei extremen Parametern Konvergenz.
Conner Andrews und Junho Yoon arbeiteten an Konzepten, mit denen Roboter fallende Werkstücke erkennen, ihre Flugbahn vorhersagen und sie direkt in der Luft fangen können. Conner Andrews bündelte seine Programmskripte in einer grafischen Oberfläche. Junho Yoon erlebte, wie der Blick eines Kollegen auf den Arbeitsablauf die Ursache eines hartnäckigen Fehlers im Koordinatensystem sichtbar machte.
Olivia Cai entwickelte eine Softwarepipeline mit agentischer künstlicher Intelligenz für einfache Greif- und Ablageaufgaben eines zweiarmigen Roboters. In ihrer letzten Woche ließ sie einen Roboterarm mit Verfahren der Bildverarbeitung und der linearen Algebra ein Puzzle zusammensetzen. Yuvraj Singh entwickelte für die Apple Vision Pro eine Lösung, die Maschinendaten und Warnungen direkt im Sichtfeld anzeigen soll. Dabei fand er auch eine technische Lösung für Einschränkungen beim Zugriff durch Anwendungen von Drittanbietern.
Neue Impulse für die Betreuer*innen
Die Ergebnisse unterstützen die laufende Forschung über den Sommer hinaus. Karina Guadalupe Velázquez Flores kann die Material- und Belastungsdaten für weitere Simulationen sowie für die Auslegung und Validierung ähnlicher Softrobotikstrukturen nutzen. Die von Dasha Maria Shieff betreuten Studierenden erarbeiteten Algorithmen und Versuchsergebnisse für die Weiterentwicklung des luftbasierten Zuführsystems. „Ich lerne viel von meinen Studierenden“, sagt Dasha Maria Shieff – fachlich ebenso wie durch den internationalen Austausch.
Der Nutzen für Betreuer*innen liegt jedoch nicht allein in zusätzlichen Ergebnissen. Wer ein Teilprojekt für einen begrenzten Zeitraum zuschneidet, muss Ziele, Schnittstellen und Erfolgskriterien klar vermitteln. Rückfragen können implizite Annahmen sichtbar machen; neue Perspektiven helfen mitunter, festgefahrene Probleme zu lösen. Für wissenschaftliche Mitarbeitende bietet die Betreuung damit auch die Möglichkeit, Erfahrungen in Projektleitung, Feedback und englischsprachiger Zusammenarbeit zu sammeln.
Voraussetzung dafür sind vorbereitete Hardware und Software, ein klar abgegrenztes Arbeitspaket, früher Zugang zu den Robotersystemen und kurze Feedbackwege. Betreuung erfordert zunächst Zeit. Gut vorbereitet kann sie jedoch wiederverwendbaren Code, Messdaten, dokumentierte Abläufe und neue Forschungsfragen hervorbringen. Auch Karina Guadalupe Velázquez Flores würde erneut Studierende betreuen und bewertet den Aufenthalt als gewinnbringend für alle Beteiligten.
Forschungserfahrung und internationaler Austausch
Für die Studierenden bedeutete der Sommer, Verantwortung für offene Forschungsfragen zu übernehmen. Conner Andrews lernte, Hindernisse selbstständiger und ausdauernder anzugehen. Yuvraj Singh schätzte die kreative Freiheit und rät künftigen Teilnehmenden zugleich, früh das Gespräch mit ihren Betreuer*innen zu suchen. Olivia Cai arbeitete nach dem Prinzip „schnell und oft scheitern“: Ideen früh testen, aus Fehlern lernen und den ersten Entwurf nicht unnötig perfektionieren.
Der Austausch fand nicht nur im Labor statt. Sophie Dubé erinnert sich besonders an die täglichen Mittagessen, bei denen eine Kohorte mit unterschiedlichen Projekten gemeinsam technische Fragen diskutierte. Alex Cancino Magaña nahm aus Hannover den Wunsch mit, weitere Sprachen zu lernen und fachliche Ideen mit noch mehr Menschen teilen zu können. Der Forschungsaufenthalt verband damit konkrete Beiträge zu laufenden Projekten mit praktischer Forschungserfahrung und internationaler Zusammenarbeit – ein Gewinn für die Studierenden sowie ihre Betreuer*innen am match.
