Praktikant/in (w/m/d) - Computer Vision-basierte Lokalisation für UAVs
Praktikant/in (w/m/d) - Computer Vision-basierte Lokalisation für UAVs
Praktikant/in (w/m/d) - Computer Vision-basierte Lokalisation für UAVs
Praktikant/in (w/m/d) - Computer Vision-basierte Lokalisation für UAVs
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
Forschung
Braunschweig
- Art der Beschäftigung: Studierende
- Vor Ort
- Zu den Ersten gehören
Praktikant/in (w/m/d) - Computer Vision-basierte Lokalisation für UAVs
Über diesen Job
Herzlich willkommen am Institut für Flugsystemtechnik. Im Zentrum unserer Arbeit steht das Zusammenspiel von Flugzeugkonfiguration, Pilotinnen und Piloten und moderner Flugsystem-Technologie. Von der Flugdynamik bis zu unbemannten Luftfahrzeugen, von der Simulation bis zum realen Flugversuch – wir analysieren, testen und entwickeln Innovationen, die das Fliegen der Zukunft prägen.
Das erwartet dich
Der automatisierte Einsatz unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) erfordert eine robuste Lokalisation und Navigation innerhalb der Umgebung. Kamerabasierte Systeme sind eine weit verbreitete Lösung zur Wahrnehmung von Umgebungsmerkmalen und zur Unterstützung der Lokalisation. Sie zeichnen sich durch ihre flexible Einsetzbarkeit, ihren geringen Platzbedarf sowie ihre Kosteneffizienz im Vergleich zu alternativen Sensorsystemen aus. In Kombination mit modernen Bildverarbeitungsalgorithmen liefern Kameradaten eine zuverlässige Grundlage für die Erfassung relevanter Informationen zur Lokalisation und Navigation. Zur Unterstützung der Erkennung werden dabei häufig optische Marker eingesetzt, die mithilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen besonders gut detektierbar sind.
In dieser Arbeit werden Detektionsalgorithmen zur Erkennung optischer Marker zur Lokalisation des UAVs untersucht. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf herausfordernden Umgebungsbedingungen, insbesondere auf der Detektion unter eingeschränkten Sichtverhältnissen.
Deine Aufgaben
- Recherchearbeit zu bestehenden Detektionsansätzen für optische Marker
- Auswahl und Implementierung eines Detektionsansatzes
- Evaluation der Detektion und Vergleich mit Ansätzen aus der Literatur
- Schriftliche und graphische Darstellung der Ergebnisse
Das bringst du mit
- Laufendes Hochschulstudium im Bereich Informationstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Robotik, Mathematik, Luft- und Raumfahrttechnik oder vergleichbaren Studiengängen
- Grundlagen im Bereich Computer Vision / Machine Learning
- Kenntnisse im Bereich Detektionsalgorithmen für optische Marker
- Kenntnisse in der Programmiersprache C++ oder Python
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Freude an selbstständiger Arbeit und der Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4183) beantwortet dir gerne:
Rebecca Schmidt
Tel.: +49 531 295 1283