Masterarbeit- Regelungskonzept eines aktiven Schulter-Exoskeletts basierend auf Drehmomentschätzung
Stuttgart, DE, 70569
Fraunhofer-Gesellschaft
Die Fraunhofer-Gesellschaft mit Sitz in Deutschland ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Im Innovationsprozess spielt sie eine zentrale Rolle – mit Forschungsschwerpunkten in zukunftsrelevanten...Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Mechatronik, Regelungstechnik oder vergleichbare.
Regelungskonzept eines aktiven Schulter-Exoskeletts basierend auf Drehmomentschätzung mit ML
Kontext:
Mit dem demografischen Wandel und den daraus resultierenden Anforderungen an nachhaltige Arbeitsbedingungen steigt der Bedarf an technischen Lösungen, die den menschlichen Bewegungsapparat langfristig entlasten. Aktive Exoskelette bieten hier eine vielversprechende Möglichkeit, Belastungen gezielt zu minimieren. Besonders die Schulter, als hochbelastetes Gelenk bei vielen Tätigkeiten, steht im Fokus moderner Unterstützungssysteme. Eine präzise Schätzung der Gelenkkräfte und -momente ist essenziell, um eine adaptive und situationsgerechte Regelung des Exoskeletts zu ermöglichen.
Arbeitsbeschreibung:
Unsere Forschung an Exoskeletten verbindet die Entwicklung innovativer Hardware mit intelligenten Steuerungs- und Regelungsalgorithmen. Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Drehmomentschätzung in der Schulter während verschiedener Bewegungs- und Belastungsszenarien. Aufbauend auf dieser Schätzung soll ein Regelungskonzept entworfen werden, das die Unterstützung des Exoskeletts dynamisch an die aktuelle Belastung anpasst.
Darüber hinaus erfolgt eine Umsetzung auf der realen Hardware, einschließlich der Inbetriebnahme und Evaluierung
Was Sie bei uns tun
Kernaufgaben:
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Recherche zu Modellen der Drehmomentschätzung und geeigneten Regelungsverfahren
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Entwicklung und Implementierung eines Drehmomentschätzalgorithmus (basierend auf sensorischen Eingaben)
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Entwurf eines Regelungskonzepts, das auf der Schätzung aufbaut
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Implementierung des Regelungskonzepts auf vorhandener Exoskelett-Hardware
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Test und Evaluation des Systems im Labor
Was Sie mitbringen
Voraussetzungen:
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Sie sind Student der Kybernetik, Informatik, Ingenieurswissenschaften oder Vergleichbarem
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Sie haben fortgeschrittene Programmierkenntnisse, idealerweise in Python, MATLAB/Simulink oder C++
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Sie haben erste Erfahrungen mit Regelungstechnik und Sensordatenverarbeitung
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Sie haben idealerweise Kenntnisse im Bereich mechatronischer Systeme oder Robotik
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Sie sind motiviert, theoretische Ansätze in der Praxis zu implementieren und an realer Hardware zu arbeiten
Was Sie erwarten können
- Einblick in die faszinierende Welt der Exoskelett-Technologien, sowie die Möglichkeit an einem wegweisenden Forschungsprojekt mitzuwirken
- Eine herausfordernde und praxisnahe Abschlussarbeit mit direktem Bezug zur Industrie, die Ihnen wertvolle Erfahrungen und Kenntnisse für Ihre berufliche Zukunft vermitteln wird
- Eine enge Betreuung und Unterstützung durch unser erfahrenes Team, das Ihnen bei Fragen und Herausforderungen zur Seite steht
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.
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Frau Lisa Bauer
Recruiting
lisa.bauer@ipa.fraunhofer.de
Tel.: +49 711 970-3681
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Kennziffer: 78321
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Tags: Computer Science Machine Learning Matlab Python
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