Masterarbeit: Digital Twin gestütztes Training humanoider Roboter

Wie das Engineering der Zukunft aussieht, erforschen wir am Fraunhofer IEM in Paderborn – gemeinsam mit starken Partnern und viel Leidenschaft für Technik. Unsere Teams entwickeln Lösungen, die wirklich in die Anwendung kommen: von smarten Produkten über vernetzte Produktionssysteme bis hin zu digitalen Services und moderner Software. Dabei denken wir Innovation vom ersten Konzept bis zur Umsetzung. Und genau hier kommst Du ins Spiel Für eine Masterarbeit suchen wir eine motivierte Person, die ein digitaler Zwilling gestütztes Training humanoider Roboter in NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab mit Reinforcement Learning konzipiert und validiert. Warum dieses Thema? Die moderne Robotik verlagert fast das gesamte Training in die Simulation. Das ist schneller, sicherer und skalierbarer als Training an echter Hardware. Ziel dieser Arbeit ist eine wiederverwendbare Pipeline für Training und Transfer. Ein marktverfügbarer Humanoid mit robuster Sensorik wird als digitaler Zwilling in Isaac Sim mit ROS 2 abgebildet. Eine Nachtwache in einer Räumlichkeit dient als Referenzszenario. Der Ansatz wird unter variierenden Bedingungen geprüft, um den Sim to Real Transfer im Zero Shot zu ermöglichen.     Hier sorgst Du für Veränderung Auswahl eines geeigneten humanoiden Roboters mit robuster und erweiterbarer Sensorik Aufbau eines digitalen Zwillings in NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab unter Verwendung von ROS 2 Spezifikation und Konzeption eines Referenzszenarios „Nachtwache“ inklusive relevanter Interaktions- und Umweltanforderungen Einsatz von Reinforcement Learning für Aufgaben wie Türbedienung, Eigenlokalisation, Pfadverfolgung und Hindernisumgehung Entwicklung einer wiederverwendbaren Trainings- und Transferpipeline Prüfung der Robustheit des Systems durch variierende Umgebungsbedingungen sowie Evaluierung von Zero-Shot-Transfer   Hiermit bringst Du Dich ein Du bist im Masterstudium in Informatik, Robotik, Mechatronik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren technischen Studiengang eingeschrieben. Du bringst erste praktische Erfahrung mit ROS 2 und Simulationsumgebungen – idealerweise mit NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab - mit. Du konntest bereits Kenntnisse in Reinforcement Learning sowie gute Python-Skills aufbauen. Eine analytische, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise sind für dich selbstverständlich. Wünschenswert sind außerdem Erfahrungen in der 3D-Umgebungsmodellierung und erste Docker-Kenntnisse.   Was wir für Dich bereithalten Du erhältst spannende Einblicke in aktuelle Forschungsprojekte mit hoher gesellschaftlicher Relevanz im Bereich Nachhaltigkeit und lernst, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt werden. Dich erwartet ein interdisziplinäres und engagiertes Team, in dem Eigeninitiative geschätzt und dir viel Gestaltungsspielraum geboten wird. Dank flexibler Arbeitszeiten kannst du deine Tätigkeit optimal mit deinem Studium vereinbaren und wertvolle Praxiserfahrungen sammeln. Du hast die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie aktiv mitzuwirken. Bei dieser Position handelt es sich um eine unbezahlte Tätigkeit.   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. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.   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.     Jetzt bist Du dran Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.   Noch unentschlossen oder Fragen im Kopf? Fachliche Fragen beantwortet Dir gerne:   Herr Sebastian Prinz 📞 +49 5251 5465358 Für Fragen rund um den Bewerbungsprozess steht Dir zur Verfügung:   Frau Michelle Ricke-Koch 📞 +49 5251 5465132   Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM