Thesis in Deep Learning: Umfelderfassung & Sensorfusion mit 3D ToF-Sensorik für mobile Roboter*

Sommersemester 2025 - befristet auf 3-6 Monate

IHRE AUFGABEN:

• Sie gestalten ein System zur 3D-Umgebungserfassung zur Vermeidung von Kollisionen mobiler Roboter, beispielsweise in Logistik-Applikationen
• Sie führen Literaturrecherche durch und erarbeiten sich aktuelle Methoden des Deep Learnings zur 2D/3D-Umgebungserfassung (Segmentierung, Objekterkennung und -tracking) und Sensorfusion
• Sie verarbeiten und fusionieren hochauflösende RGB- und Tiefen-Daten von realen und simulierten Time-of-Flight und RGB-D-Kameras
• Sie entwickeln Algorithmen zur Umgebungserfassung mit dem Ziel, Kollisionen mobiler Roboter zu vermeiden
• Das Training von Deep-Learning-Modellen sowie die Evaluierung verschiedener Algorithmen gehören zu Ihren Aufgaben 
• Sie integrieren, optimieren und werten die Systeme auf der aktuellen NVidia Jetson Hardware aus
• Sie dokumentieren detailliert Ihre Arbeitsergebnisse 

IHR PROFIL:

• Sie befinden sich im Masterstudium in Informatik, Robotik, Mathematik oder vergleichbarer Studiengang
• Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen, idealerweise in C++ oder Python
• Sie haben ein umfassendes Verständnis in der Bildverarbeitung und im Umgang mit 2D- und 3D-Daten
• Sie besitzen Fachwissen in den Bereichen Deep Learning und Machine Learning sowie erste Erfahrungen mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Sie haben idealerweise Kenntnisse in Robotik und Roboter-Applikationen, z.B. mit ROS und NVidia Jetson
• Ihre systematische und strukturierte Denk- und Vorgehensweise zeichnen Sie aus
• Kreativität in der Lösungsfindung und Innovationsfreude runden Ihr Profil ab

IHRE BEWERBUNG:

• Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung
• Sarah Disch
• Job-ID 36414 
• Vertrauliche Behandlung wird zugesichert

*Der Mensch zählt, nicht das Geschlecht.

Wir setzen auf Vielfalt, lehnen Diskriminierung ab und denken nicht in Kategorien wie etwa Geschlecht, ethnische Herkunft, Religion, Behinderung, Alter oder sexuelle Identität.

Stichworte: Intern, Internship, Abschlussarbeit