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Fraunhofer IPA in Stuttgart sucht eine Masterarbeit zur Entwicklung einer Lifelong-Mapping-Lösung für Outdoor-Roboter. Ziel ist eine autonome Navigationslösung, die dauerhafte von temporären Änderungen unterscheidet und Karten kontinuierlich erweitert.
Sie arbeiten in der Forschungsgruppe Navigation mobile Roboter, implementieren in ROS-2, integrieren LiDAR-Inertial-Lokalisierung und Nav2, und testen in Simulation sowie Praxis am Campus Stuttgart.
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Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de ) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30000 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.
In der Forschungsgruppe „Navigation mobile Roboter“ entwickeln wir autonome, mobile Roboter für Outdoor-Anwendungen, beispielsweise in der Landwirtschaft, in urbanen Umgebungen sowie in Search and Rescue. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung einer autonomen Outdoor-Navigationslösung.
Ein Roboter, der über große Areale navigiert, braucht eine global konsistente Karte seiner Umgebung. Aus ihr wird die Costmap für die Pfadplanung abgeleitet. Nur so lassen sich Routen über große Distanzen planen, die auch Bereiche außerhalb der aktuellen Sensorabdeckung berücksichtigen und Hindernisse zuverlässig detektieren und vermeiden.
Dem stehen zwei Herausforderungen entgegen. Erstens muss das Verfahren dauerhafte von temporären Veränderungen unterscheiden. Wetter, Jahreszeiten, Baumaßnahmen und bewegte Hindernisse verändern die vom Roboter erkannte Umgebung ständig, doch nur dauerhafte strukturelle Änderungen dürfen in die Karte übernommen werden. Zweitens muss die Karte konsistent weiterwachsen können, in Bereiche die zuvor nicht befahren und detektiert wurden. Werden neue Bereiche erschlossen, müssen diese an die bestehende Karte angefügt werden. Erschwert wird das allerdings dadurch, dass die vom Roboter selbst geschätzte Position nachträglich korrigiert wird, sobald sein Lokalisierungsmodul einen bereits bekannten Ort wiedererkennt (sogenanntes Loop Closure). Alle bis dahin eingetragene Messungen sitzen dann an der falschen Stelle und eine starre globale Karte müsste vollständig neu aufgebaut werden. Hier setzt diese Masterarbeit an.
Im Rahmen dieser Arbeit sind insbesondere folgende Aspekte zu bearbeiten:
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.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA