Stud. Hilfskraft (m / w / d) - Obj. Detection in clutter and Obj. Tracking in robotic hand(in H[...]

Fraunhofer-Gesellschaft; Stuttgart; Vor Ort; EUR 20.000 - 40.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine führende Forschungsorganisation in Stuttgart sucht einen engagierten eingeschriebenen Studenten, der an innovativer 3D-Lokalisierung und multi-Kamera-Fusion mitarbeiten möchte. Sie werden in einem dynamischen, interdisziplinären Team arbeiten, interessante und branchenrelevante Aufgaben übernehmen und erhalten Einblicke in die Zukunft der Automatisierung. Gute Englischkenntnisse und Erfahrung mit Isaac Sim sind erforderlich.

Leistungen

Angenehmes Arbeitsumfeld

Interessante und branchenrelevante Aufgaben

Dynamisches, interdisziplinäres Team

Gute technische Ausstattung

Qualifikationen

• Eingeschriebener Student an einer deutschen Universität.
• Hohe Motivation und Initiative.
• Sehr gute Englischkenntnisse sind erforderlich.
• Erfahrung mit Isaac Sim / Lab.
• Erfahrung in Computer Vision und Deep Learning ist von Vorteil.
• Unabhängige, verantwortungsvolle und strukturierte Arbeitsweise.

Aufgaben

• Literaturübersicht zu multi-Kamera-Sensorfusion und Objekterkennung.
• Entwicklung von Algorithmen für 3D-Lokalisierung mit multi-Kamera-Systemen.
• Simulation und Tests in Isaac Sim durchführen.

Kenntnisse

Motivation und Initiative

Gute Englischkenntnisse

Erfahrung mit Isaac Sim

Computer Vision

Ausbildung

Eingeschriebener Student an einer deutschen Universität

Jobbeschreibung

Was Sie bei uns tun

• Literature Review : Survey multi-camera sensor fusion, object detection under heavy clutter / occlusion, and multi-modal (vision + tactile) tracking in robotics and manufacturing.
• Framework Development : Set up the digital twin in Isaac Sim; build scene generators for clutter, occlusions, and varying lighting / reflectivity. Specify dataset strategy (augmentation / domain randomization) and an automated evaluation pipeline. Calibrate and time-synchronize multi-camera systems with tactile sensors; define data schemas and ROS 2 / Isaac ROS interfaces.
• Algorithm Implementation : Develop multi-camera fusion for 3D localization (triangulation, multi-view association) using e.g. EKF / UKF. Build multi-modal tracking that fuses object tracking with tactile signals. Optimize for real time (TensorRT, pruning / quantization). Implement robustness strategies for occlusions, small / reflective objects, and provide uncertainty estimates.
• Simulation and Testing : Generate diverse scenarios in Isaac Sim with domain randomization; Evaluate calibration error, FPS / latency, and resource usage. Run ablations on fusion strategies, number / placement of cameras, and tactile on / off; study sim-to-real transfer.

Was Sie mitbringen

• enrolled student at a German university
• High motivation and initiative
• Very good English language skills
• Experience with Isaac Sim / Lab
• Experience in computer vision and deep learning is an advantage
• Independent, responsible, and structured working style

Was Sie erwarten können

• Pleasant working atmosphere
• interesting and industry-relevant tasks
• dynamic, interdisciplinary team
• Insights into the future topic of automation
• Good technical equipment

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.

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.