Masterarbeit Bereich Forschung Robotik Und

**Unternehmensbeschreibung**:
Festo ist ein unabhängiges Familienunternehmen mit über 20.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und weltweit führend in der Automatisierungstechnik. Hier treffen Technikbegeisterte auf Erfindergeister und Teamplayer auf Ideenzünder. Das Ergebnis: 100 Innovationen und Produktneuheiten pro Jahr. Unsere treibende Kraft: Freiraum. Denn nur wenn Ideen keine Grenzen kennen, können sie die Welt erobern. Entdecke die Arbeitswelt von Festo und sammle wertvolle Praxiserfahrung schon während Deines Studiums. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen

**Ihre Aufgaben**:
**Thema der Arbeit**: Stochastische Lastmassenschätzung an einem Roboterarm

Ziel des Projektes ist es einen Algorithmus zur Schätzung der Lastmasse an einem Roboter weiterzuentwickeln. Greift und bewegt der Roboter ein unbekanntes Objekt, so kann man unter Verwendung der Sensordaten des Roboters (Gelenkwinkel, Geschwindigkeiten, Antriebsmomente) die Masse des Objekts schätzen. Das dazu benötigte Modell der Roboterdynamik und ein deterministisches Schätzverfahren liegen bereits vor.

Die Schätzung wird allerdings durch einige Störgrößen erschwert: zum einen ist das genaue Reibungsverhalten in den Gelenken nicht bekannt und zum anderen sind die Sensordaten des Roboters verrauscht. Um den Einfluss dieser Größen zu untersuchen, soll im Rahmen dieser Masterarbeit unser Verfahren zur Lastmassenschätzung um stochastische Komponenten erweitert werden.

**Ihre Aufgaben**:

- Stochastische Erweiterung unseres bisher deterministischen Algorithmus zur Lastmassenschätzung
- Unsicherheitsmodellierung: welche Modellannahmen, Parameter oder Störgrößen gibt es im System? Wie können die statistisch beschrieben werden?
- Unsicherheitsfortpflanzung: Wie wirken sich die Störgrößen auf die Schätzung der Masse aus? Lässt sich der beobachtete Schätzfehler aus diesen Größen erklären?
- Betrachtung des inversen Problems: können wir aus den aufgenommenen Daten auch auf die Größen schließen, die wir nicht direkt beobachten können, wie beispielsweise das Reibungsverhalten?
- Validierung des entwickelten Algorithmus an einem Roboter bei uns im Labor

**Ihre Qualifikation**:

- Studium der Fachrichtung technische Kybernetik, Simulationstechnik oder vergleichbar
- Gute Kenntnisse in Statistik und stochastischer Modellierung, sowie iterativen Schätzmethoden (wie beispielsweise Kalman-Filter)
- Kenntnisse in der Beschreibung von dynamischen, mechanischen Systemen
- Programmierkenntnisse (Matlab oder Python)
- Interesse an Robotik
- Grundkenntnis von Machine Learning Methoden vorteilhaft
- Hohe Motivation und Neugierde
- Strukturierte, wissenschaftliche und selbstständige Arbeitsweise

**Weitere Informationen**:
**Bei uns erwartet Sie**:

- Das gute Gefühl der sicheren und soliden Basis eines finanziell unabhängigen Familienunternehmens
- Freiheit für Erfindergeist, Innovationskraft und die Umsetzung eigener Ideen
- Wettbewerbsfähige Vergütung mit attraktiven Sonderleistungen und Vergünstigungen
- Gegenseitiger Respekt und Wertschätzung - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, Behinderung, Alter und Identität
- Lebenslanges Lernen mit sehr guten Bedingungen für die individuelle Weiterentwicklung
- Flexible Arbeitszeitmodelle in Abhängigkeit vom jeweiligen Arbeitsplatz für eine ausgewogene Work-Life Balance
- Modernste Arbeitsumgebung, Infrastruktur und Kommunikationstechnologien
- Ein toller Familien
- und Gesundheitsservice zum Wohlfühlen

Für die Bearbeitung der Bewerbung benötigen wir bitte die folgenden Unterlagen:
Motivationsschreiben, Lebenslauf, aktueller Notenspiegel, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, sowie ggf. eine Arbeits
- und Aufenthaltserlaubnis.