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Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Sim-to-Real-Transfer: Dynamik-Informed Deep Reinforcement Learning für autonome mobile Roboter

Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Sim-to-Real-Transfer: Dynamik-Informed Deep Reinforcement Learning für autonome mobile Roboter

  • Karlsruhe
  • Studierende
HybridZu den Ersten gehören

Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Sim-to-Real-Transfer: Dynamik-Informed Deep Reinforcement Learning für autonome mobile Roboter

Über diesen Job

— Gestalte die Zukunft mit uns

als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Sim-to-Real-Transfer: Dynamik-Informed Deep Reinforcement Learning für autonome mobile Roboter

Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort
Machine-Learning, Reinforcement Learning, Mensch-Maschine Interaktion, autonome Roboter

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

Wir bei CIT forschen an intelligenten autonomen Robotern, die sich sicher und frei in gemeinsamen Umgebungen mit Menschen bewegen und dabei deren Bewegungsmuster berücksichtigen. Im Mittelpunkt steht die symbiotische Mensch-Maschine-Interaktion sowie die Integration von Robotern in Menschenmengen durch angepasstes Bewegungsverhalten. Dafür setzen wir auf Machine Learning, insbesondere Deep Reinforcement Learning (DRL), um Policies für eine situationsgerechte Bewegungsplanung zu entwickeln. Da die Bewegungsplanung auf einem realen Roboter durch unterlagerte Sollgrößenregler sowie Motoregler umgesetzt wird, muss die zugrunde liegende Kaskadenstruktur sowie das Dynamikverhalten des Roboters im Trainingsprozess der Navigationspolicy berücksichtigt werden. Dazu wird in dieser Arbeit die Integration von Dynamikmodellen in den Trainingsprozess einer bestehenden DRL-basierten Navigationspolicy untersucht.

  • Du arbeitest Dich in Deep Reinforcement Learning und Social Navigation ein.
  • Du führst einen Literaturrecherche zur Integration von Dynamikmodellen in der Bewegungsplanung mittels DRL durch.
  • Du entwickelst eine Trainingsmethode zur Berücksichtigung der Dynamiken des Roboters während des Trainings.
  • Du trainierst verschiedene Navigaitonspolicies mit unterschiedlichen Dynamikmodellen.
  • Du evaluierst die trainierten Policies simulativ in der Trainingsumgebung als auch in einem digitalen Zwilling.
  • Du deployest die Navigationspolicy auf einem realen Roboter und führst Laborexperimente durch.

Das bringst Du mit

  • Du hast ein abgeschlossenes Bachelorstudium in der Fachrichtung Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder einem verwandten Studiengang.
  • Du beherrschst die Programmiersprachen Python.
  • Du hast Kenntnisse im Umgang mit GIT.
  • Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, gewissenhafte Arbeitsweise.
  • Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

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.

Hier erfährst Du mehr über unsere Benefits

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich bei uns.
Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fachliche Fragen zur Stelle beantwortet Dir gerne Daniel Flögel.

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