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Fraunhofer IPA in Stuttgart sucht eine Studierende/n zur Mitarbeit in der Forschungsgruppe Navigation mobiler Roboter. Sie arbeiten an autonomen Outdoor-Navigationslösungen, nutzen LiDAR- und Kameradaten zur Hindernis-Detektion und integrieren Vorhersageinfos in Costmaps des ROS2-Nav2-Stacks.
Sie implementieren Ihre Lösung in ROS2/C++ und prüfen sie in Simulationen sowie in realen Szenarien mit unseren CURT-Robotern am Campus der Universität Stuttgart.
Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.
Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbare.
In der Forschungsgruppe Navigation mobiler Roboter entwickeln wir autonome, mobile Roboter für vielfältige Outdoor-Anwendungen, beispielsweise in der Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Logistik. Der Fokus liegt auf der Entwicklung autonomer Outdoor-Navigationslösungen sowie der Hardware der Roboter.
Autonome Navigation in dynamischen Umgebungen und bei höheren Geschwindigkeiten stellt mobile Roboter vor besondere Herausforderungen. Um eine sichere und effiziente Pfadplanung zu gewährleisten, muss der Roboter die zukünftige Bewegung dynamischer Hindernisse vorhersagen und diese Information in sein Umgebungsverständnis integrieren.
Dazu gehört die Klassifikation von Hindernissen als dynamische Objekte wie Fußgänger, Fahrräder und Fahrzeuge auf Basis von LiDAR- und/oder Kameradaten. Außerdem sollen realistische und/oder konservative Bewegungskorridore vorhergesagt und diese Informationen effizient in ROS2-Costmaps integriert werden. Eine zentrale Integrationsanforderung ist die Kompatibilität mit dem ROS2 Nav2 Stack, der im aktuellen Stand der Technik für die Navigation mobiler Roboter weit verbreitet ist.
Sie werden zunächst einen geeigneten State-of-the-Art-Ansatz zur Detektion und Klassifikation auf Basis von LiDAR- und/oder Kameradaten auswählen. Ihr Schwerpunkt liegt jedoch auf dem Tracking und der Prädiktion dieser Hindernisse und der Integration dieser Infos in eine Costmap. Dafür untersuchen Sie verschiedene Arten von Vorhersagemethoden, beispielsweise Intent Prediction, Reachability-Ansätze oder Bayesian Filtering, und entwickeln einen robusten Prädiktionsalgorithmus. Diese dynamischen Vorhersagen müssen anschließend in eine Kartenrepräsentation integriert werden, damit sie in der Pfadplanung des Roboters berücksichtigt und genutzt werden können.
Sie implementieren Ihre Lösung in unserem ROS 2-/C++-Navigationsstack und validieren sie sowohl in Simulationen als auch in realen Szenarien mit unseren mobilen CURT-Robotern.
Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation.
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.
Frau Lisa Schäfer
Recruiting
+49 711 970-3681
lisa.schaefer@ipa.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
www.ipa.fraunhofer.de
Kennziffer: 85217