Aaron Nyanga

• Entwickelt: Modulares Python-Test-Framework für ROS2-basierte Robotersteuerung mit Unit-Tests für Nodes, Topics, Actions, Services, Joint-Space-, Cartesian-Space- und IK-Validierung an 6-DOF-Manipulatoren (UR-Roboter)
• Implementiert: Statistische Analyse-Engine mit Trajektoriengenauigkeitsmessung (Mittelwert, Standardabweichung pro Gelenk), YAML-Konfigurationssystem und JUnit-XML-Reporting für CI/CD
• Erstellt: Automatisiertes Sicherheitsvalidierungs-Framework mit Kollisionserkennung (Joint-/Cartesian-Space), Singularitätsbehandlung, Gelenkgrenztests und IK-Solver-Grenzfallvalidierung mit CSV-Logging
• Architektiert: Jenkins-CI/CD-Pipeline für plattformübergreifende Tests (ARM/AMD) über Multi-Umgebungen: Gazebo/Isaac Sim (Simulation), Mock-Interfaces (Fake-Hardware), physische UR-Roboter (Real-Hardware)
• Automatisiert: Kontinuierliche Verifizierung von Bewegungsgenauigkeit, Velocity-Scaling und Toleranzvalidierung mit automatisierten Regressionstests bei Code-Änderungen
• Optimiert: Error-Handling für unerreichbare Positionen, Graceful-Degradation-Mechanismen bei Singularitäten und Gelenkgrenzenverletzungen mit Echtzeit-Validierungsalgorithmen
• Integriert: Umfassendes Reporting-System mit JUnit-XML für detaillierte Testergebnisse, Zusammenfassungsstatistiken, Fehleranalyse pro Gelenk und automatisierter Erfolgsratenerfassung
• Entwickelt: Multi-Waypoint-Trajektorienausführung mit statistischer Fehleranalyse und Toleranzvalidierung für präzise Robotermanipulation
• Implementiert: ROS2 Action Servers für asynchrone Robotersteuerung mit Echtzeit-Steuerungssystemen und dynamischer Geschwindigkeitsanpassung
• Erstellt: Statistisches Evaluierungs-Framework für umfassende Positionsabweichungsmetriken mit detaillierter Bewegungsanalyse über alle Testszenarien

Datengetriebene temperaturabhängige Reibungsmodellierung für verbesserten Sim2Real-Transfer in Robotersystemen

• Entwickelt und bereitgestellt: Echtzeit-C++-Gazebo-Plugin (1000 Hz) mit ROS2-Integration für temperaturabhängige Reibungskompensation über 7-60°C Temperaturbereich, unter Verwendung von Drake Framework für dynamische Drehmomentmodellierung und EtherCAT-Kommunikationsschnittstelle für Aktuatorsteuerung
• Erreicht: 92% Verbesserung im Sim2Real-Position-Tracking (7,06→0,56 rad RMSE) und 60-80% Reduktion des Drehmomentvorhersagefehlers durch datengetriebenes lineares Reibungsmodell (R²>0,84)