Studien-/abschlussarbeit-entwi. Einer Visuellen
vor 2 Monaten
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.
**Ausschreibung für die Fachrichtung wie z. B.**:Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Luft
- und Raumfahrttechnik und Maschinenbau.
In der Gruppe "Field Robotics" am Fraunhofer IPA in Stuttgart sind wir ein internationales Forschungsteam, das mit Leidenschaft ganzheitliche Robotersysteme für eine nachhaltige und zukunftssichere Landwirtschaft in Europa entwickelt. Dabei setzen wir auf fortschrittliche KI-Technologie, um die Lebensmittelqualität zu verbessern, unsere Umwelt zu schützen, ohne Landwirte wirtschaftlich zu benachteiligen, und nachhaltige Wege zu einer regenerativen und ökologischen Landwirtschaft zu schaffen.
Eine Schlüsseltechnologie in diesem Zusammenhang ist die robuste und zuverlässige Navigation für das autonome Fahren von Robotern im offenen Gelände. Wir bieten Dir die Möglichkeit, an dieser Forschung auf dem Gebiet der Lokalisierung durch Kamerainformationen teilzunehmen.
Mobile Roboter im Outdoor-Bereich verlassen sich oft auf (RTK-)GPS-Informationen, um sich zu lokalisieren. GPS-Informationen können jedoch leicht unterbrochen werden und sind fehleranfällig (insbesondere in Straßenschluchten oder in der Nähe von Wäldern). Daher sollte der Roboter in der Lage sein, sich unabhängig von (RTK) GPS mithilfe von Kamerainformationen zu lokalisieren. Ziel dieser Arbeit ist es daher, einen Algorithmus zur visuellen Odometrie (VO) zu entwickeln, der den Roboter in verschiedenen Outdoor-Umgebungen mit unwegsamem und unebenem Gelände sowie wechselnden Licht
- und Wetterverhältnissen zuverlässig lokalisiert
**Was Du bei uns tust**
- Einarbeitung in bestehende Konzepte von lernbasierten VO-Algorithmen
- Weiterentwicklung von Computer Vision Algorithmen für VO
- Implementierung der Algorithmen in Python und ROS
- Evaluation und Test unter realen Bedingungen auf eigenen Testfeldern
**Was Du mitbringst**
- Fundierte Kenntnisse verschiedener Deep-Learning-Architekturen, insbesondere Computer-Vision-Ansätze
- Erfahrung mit Deep Learning Frameworks wie Keras / TensorFlow / PyTorch bevorzugt
- Fließend in Deutsch oder Englisch
- Interesse an der Arbeit mit mobilen Robotern
- Erfahrung in der Lokalisierung von mobilen Robotern mittels VO bevorzugt
**Was Du erwarten kannst**
- Flexible Arbeitsmodelle auch für Studierende
- Einbindung in kleine Studierendenteams
- Cake Friday und der bester Kaffee der Stadt
- Masterarbeit als Anschluss
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
**Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen**
Nathalie Broll
Recruiting
Tel.: +49 711 970-1053
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Kennziffer: 61696 Bewerbungsfrist:
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