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Fraunhofer IPA am Campus Stuttgart sucht eine/n engagierte/n Mitarbeitende/n im Bereich mobile Robotik und Robotik-Forschung. Sie arbeiten an der Weiterentwicklung einer globalen Pointcloud-Mapping-Pipeline und verbessern das Scan-Matching in dynamischen Outdoor-Umgebungen.
Sie implementieren Lösungen in unserem ROS2-/C++-Navigationsstack, testen in Simulationen und realen Szenarien und arbeiten eng mit der Gruppe Navigation mobiler Roboter zusammen.
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.
Ausschreibung für die Fachrichtung wie z. B.: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbare.
In der Forschungsgruppe Navigation mobiler Roboter entwickeln wir autonome Roboter für vielfältige Outdoor-Anwendungen, beispielsweise in der Landwirtschaft, Forstwirtschaft und Logistik. Der Fokus liegt auf der Entwicklung einer autonomen Outdoor-Navigationslösung sowie der Hardware unserer Roboter.
Da sich diese Outdoor-Umgebungen durch Wetterbedingungen, saisonale Veränderungen, Neubauten und dynamische Hindernisse kontinuirig verändern, muss der Roboter seine Repräsentation der gesamten Umgebung fortlaufend aktualisieren. Das Lokalisierungs-Modul muss erkennen, welche Bereiche statisch, semi-statisch oder dynamisch sind, und die globale Pointcloud-Referenzkarte entsprechend anpassen. Darüber hinaus soll das Scan Matching zwischen den Live-Pointclouds und der globalen Pointcloud-Karte verbessert werden. Dadurch soll auch bei vielen dynamischen Hindernissen, die die Sicht blockieren, eine zuverlässige Posenschätzung möglich sein.
Sie entwickeln eine globale Pointcloud-Mapping-Pipeline, bestehend aus einem Pointcloud-Filtering-Ansatz und einem Pointcloud-Matching-Algorithmus. Der Filtering-Ansatz soll kamerabasierte Klassifikationen aus einem separaten Modul in den Pointcloud-Daten nutzen, um unterschiedliche Objektarten zu unterscheiden und eine konsistente globale Pointcloud-Karte aufzubauen und zu pflegen.
Der Scan-Matching-Algorithmus muss für spärlich strukturierte Umgebungen mit dynamischen Hindernissen geeignet sein und sehr wenige False-Positive-Matches erzeugen.
Bereits vorhanden ist eine Basis eines 3D-LiDAR-Localization-Moduls, das eine lokale Pointcloud-Karte für die Odometrie und eine statische globale Pointcloud-Karte als absolute Referenz verwendet. Ihr Algorithmus ersetzt diese statische globale Karte durch die neue, fortlaufend aktualisierte globale Pointcloud-Mapping-Pipeline.
Sie implementieren Ihre Lösung in unserem ROS2-/C++-Navigationsstack und evaluieren die Performance sowohl in Simulationen als auch in verschiedenen 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.