Masterarbeit - Dezentrale Koordination von Drohnenschwärmen (w/m/d)

German Aerospace Center (DLR); Braunschweig; On-site; EUR 12,000 - 18,000; Part time

Job summary

German Aerospace Center (DLR) am Institut für Flugsystemtechnik sucht eine engagierte studentische Mitarbeit im Bereich unbemannte Luftfahrzeuge. Sie recherchieren Literatur zu dezentralen Algorithmusansätzen, implementieren verschiedene Ansätze in multi-UAV-Simulationen und vergleichen die Ergebnisse anhand festgelegter Kriterien.

Zusätzlich besteht die Möglichkeit, einen ausgewählten Algorithmus weiter zu verbessern.

Qualifications

• Derzeitige Immatrikulation in einem Masterstudiengang in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau oder Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python oder C++
• Erfahrung mit open-source Software und Simulationstools im UAV Bereich (Px4, QGroundControl, Ardupilot, Gazebo)
• Erste Erfahrung mit ROS2
• Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise

Responsibilities

• Literaturrecherche zu bestehenden Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen in dynamischen Umgebungen
• Implementierung verschiedener Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen
• Analyse und Vergleich der implementierten Methoden in multi-UAV Simulation anhand geeigneter Kriterien
• Eventuell Verbesserung eines ausgewählten Algorithmus

Skills

Python

C++

ROS2

Education

Masterstudiengang in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau oder Informatik oder verwandtes Fachgebiet

Tools

Px4

QGroundControl

Ardupilot

Gazebo

Job description

Herzlich willkommen am Institut für Flugsystemtechnik. Im Zentrum unserer Arbeit steht das Zusammenspiel von Flugzeugkonfiguration, Pilotinnen und Piloten und moderner Flugsystem-Technologie. Von der Flugdynamik bis zu unbemannten Luftfahrzeugen, von der Simulation bis zum realen Flugversuch – wir analysieren, testen und entwickeln Innovationen, die das Fliegen der Zukunft prägen.

Das erwartet dich

In der Abteilung „Unbemannte Luftfahrzeuge“ wird an dem sicheren Betrieb von unbemannten Luftfahrzeugen unter komplexen Randbedingungen, wie zum Beispiel anspruchsvolle Wetterlagen oder Flugumgebungen, geforscht. Durch eine Erhöhung der Autonomie können verschiedene neue Einsatzmöglichkeiten erschlossen werden, wie zum Beispiel die Fernerkundung im Katastrophenschutz oder der Transport von Gütern in entlegene Regionen. In solchen Einsatzszenarien trifft man mit dem Einsatz einer einzelnen Drohne schnell auf Limitierungen – wie zum Beispiel zu wenig Reichweite für die Abdeckung großer Gebiete. Die Lösung: der Einsatz von autonomen Drohnenschwärmen. Der Einsatz des Drohnenschwarms in dynamischen Umgebungen erfordert eine Reaktionsfähigkeit jeder einzelnen Drohne auf dynamisch auftretende Ereignisse, sowie eine Koordination der Drohnen untereinander. Dazu gibt es verschiedene Ansätze, wie zum Beispiel marktbasierte Verfahren oder verteilte Optimierung. Wie genau diese Algorithmen auf dynamische Ereignisse, wie zum Beispiel neue Aufgaben, Veränderungen in bestehenden Aufgaben, oder den Wegfall einzelner Agenten, soll im Rahmen dieser Arbeit in einer multi-UAV Simulation untersucht werden.

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche zu bestehenden Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen in dynamischen Umgebungen
• Implementierung verschiedener Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen
• Analyse und Vergleich der implementierten Methoden in multi-UAV Simulation anhand geeigneter Kriterien
• Eventuell Verbesserung eines ausgewählten Algorithmus

Das bringst du mit

• Derzeitige Immatrikulation in einem Masterstudiengangs in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau oder Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
• Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python oder C++
• Erfahrung mit open-source Software und Simulationstools im UAV Bereich (Px4, QGroundControl, Ardupilot, Gazebo)
• Erste Erfahrung mit ROS2
• Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen Zu Dieser Position (Kennziffer 6278) Beantwortet Dir Gerne

Karolin Thomessen

Tel.: [phone]