Die meisten Fahrzeuge in der Intralogistik werden manuell gefahren, da menschliche Fahrer den automatisierten Systemen aus heutiger Sicht in vielerlei Hinsicht überlegen sind. Um die menschlichen Fähigkeiten für automatisierte Systeme nutzbar zu machen, soll das menschliche Fahrverhalten in einer Logistikumgebung simuliert und zur Generierung synthetischer Datensätze genutzt werden. Darauf aufbauend soll ein Flurförderzeugen (FFZ) über Imitation Learning befähigt werden, Fahrbewegungen auf Basis des impliziten Wissens erfahrener Fahrer autonom auszuführen. Dies Untersuchen wir im Projekt LernFFZ mithilfe verschiedener Methoden wie beispielsweise Simulationsumgebungen.
Deine Aufgaben
Im Rahmen Deines Praktikums oder Nebenjobs bekommst Du die Möglichkeit Dich in den spannenden Arbeitsbereich der Simulation von FFZ einzuarbeiten und am Projekt LernFFZ aktiv mitzuwirken! Du wirst eigenständig synthetische Fahrdaten innerhalb einer Simulationsumgebung aufnehmen und diese aktiv weiterentwickeln. Des Weiteren wirst Du mithilfe des Robot Operating System (ROS2) die Aufnahme der Fahrdaten analysieren und Module zur Vor- und Weiterverarbeitung entwickeln. Im Detail erwarten Dich die folgenden Tätigkeiten:
- Recherche
- Aufnahme von synthetischen Fahrdaten innerhalb der Simulation
- Entwicklung von ROS2 Modulen zur Fahrdatenaufnahme und Weiterverarbeitung
- Durchführen einer Machbarkeitsstudie zur integration von VR/AR in die Simulationsumgebung
Dein Profil
Du studierst eines der folgenden Fächer:
- Informatik
- Elektrotechnik
- Mechatronik
- Maschinenbau
Du hast Interesse an der Entwicklung und Umsetzung anspruchsvoller und lehrreicher Tätigkeiten im Bereich der Automatisierungstechnik und Robotik.
Idealerweise verfügst du über Kenntnisse in ROS2 und beherrschst die Programiersprache Python. Eine Abschlussarbeit im Anschluss des Praktikums oder Nebenjobs ist möglich.
Wir bieten
- angemessene Vergütung bei Nebenjob
- eigenverantwortliches Arbeiten
- flexible Arbeitszeiten
- gut ausgestattete Arbeitsplätze
- Versuchsdurchführung
- ggf. langfristige Zusammenarbeit
Bewerbung
Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.
Bei Rückfragen kannst du dich bei Phil Köhne melden: +49 (0)511 279 76-233.
