Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit mit Auslandsaufenthalt zum Thema Deep Reinforcement Learning for Slip-Aware Navigation in Skid-Steer Robots

— Gestalte die Zukunft mit uns

als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit mit Auslandsaufenthalt zum Thema Deep Reinforcement Learning for Slip-Aware Navigation in Skid-Steer Robots

Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort
Machine-Learning, Reinforcement-Learning, Human-Machine Interaction, Motion Planning, Real World Experiments, Mobile Robots

Du hast Lust, in einem innovativen Forschungsumfeld zu arbeiten? Du suchst ein tolles Team, in dem Du Dich weiterentwickeln und einbringen kannst? Und vor allem: Du willst die Zukunft aktiv mitgestalten? Dann bist Du bei uns am FZI genau richtig!

Wir sind eine gemeinnützige Forschungseinrichtung und beschäftigen uns mit spannenden und abwechslungsreichen Aufgaben der Informatik-Anwendungsforschung. Unsere Aufgabe ist neben dem Transfer unserer Forschungsergebnisse in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft auch die Aus- und Weiterbildung von zukünftigen Fach- und Führungskräften für den digitalen Wandel.

Das erwartet Dich bei uns

Im Rahmen einer Forschungskooperation zwischen dem NODE-Lab an der University of Alberta (UofA), Kanada, dem Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) am KIT und dem FZI bieten wir eine Möglichkeit für eine Masterarbeit im Ausland. Das Projekt beschäftigt sich mit der Bewegungsplanung von autonomen mobilen Robotern in belebten Umgebungen. Die Arbeit wird am IRS/FZI in Deutschland mit der Einarbeitung beginnen und im Anschluss wird der*die Student*in für 4-6 Monate nach Kanada (Alberta) wechseln, um im NODE-Lab der UofA an der Implementierung eines Bewegungsplanungsalgorithmus auf dem Roboter zu arbeiten. Für den Aufenthalt an der UofA sind keine Studiengebühren fällig und die Ansprechperson in Kanada ist Prof. Ehsan Hashemi, Leiter des NODE-Lab. Die Beantragung eines Stipendiums zur Reisekostenerstattung liegt in Deiner eigenen Verantwortung. Das Projekt zielt auf die Entwicklung einer robusten Navigationsstrategie für den Husky-Skid-Steer-Roboter von Clearpath Robotics ab. Skid-Steer-Roboter haben aufgrund nichtlinearer Kinematik und schlupfbedingter Abweichungen Herausforderungen in der Navigation. Ziel ist eine adaptive robuste Navigationspolicy, die sich an verschiedene Böden anpasst und sichere Bewegungen in der Mensch-Maschine Interaktion ermöglicht.

• Du arbeitest Dich in Reinforcement Learning (RL), die bestehende Trainingsumgebung und das ROS-Framework ein.
• Du erarbeitest den State-of-the-Art zu Schlupfmodellen für Skid-Steer-Roboter, robuste Navigationspolicies und RL-basierter sim-to-real-Übertragung.
• Du integrierst die Skid-Steer-Dynamik und Kinematik des Husky in die RL Trainingsumgebung.
• Du entwickelst eine robuste Navigationsstrategie für variierende Schlupfwerte und Untergründe für dynamische Umgebungen mit Mensch-Roboter Interaktion.
• Du integrierst die trainierte Navigationsstrategie in ROS auf dem Husky-Roboter.
• Du evaluierst die Navigationsleistung mit Fokus auf Mensch-Roboter Interaktion und untersuchst, wie schlupfbedingte Zustandsänderungen das menschliche Interaktionsverhalten beeinflussen.

Das bringst Du mit

• Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Du hast ein abgeschlossenes Bachelorstudium in Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau oder vergleichbarem. 
• Du bist hochmotiviert und hast ein starkes Interesse an Robotik und Machine Learning.
• Du denkst analytisch und arbeitest zielorientiert.
• Du hast fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Reinforcement Learning.
• Du hast sehr gute Python Kenntnisse.
• Du hast idealerweise Erfahrung mit ROS und Linux.

Was wir Dir bieten

• Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
• Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
• Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
• Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werte. Wir sind alle per „Du“ und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
• Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
• Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
• Bei der Vergütung von Hilfskräften und Praktikant*innen orientieren wir uns an den Vorgaben für Hochschulen des Landes. Die Höhe ist abhängig davon, ob Du bereits einen (Studien-)Abschluss und/oder erste Berufserfahrung
  hast. Abschlussarbeiten können entsprechend der Vorgaben leider nicht vergütet werden.
• Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.

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Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fachliche Fragen zur Stelle beantwortet Dir gerne Daniel Flögel.

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