Sam Vadidar

-Verantwortung für Integration und Absicherung von LIDAR-Sensorsystemen im Automotive-Umfeld -Durchführung systematischer Fehleranalysen auf Software- und Systemebene sowie Sicherstellung der Anforderungserfüllung -Technische Abstimmung mit Entwicklung, Test und externen Zulieferern in agilen Scrum-Teams -Planung und Durchführung von HIL- und Fahrzeugtests zur Verifikation der Systemfunktionalität -Analyse und Optimierung der ECU-Rechenlast; Reduktion um ca. 30% (CPU), 10% (GPU) und 5% (KI-Beschleuniger)

• Entwicklung von Softwarekomponenten in C++ für Bildverarbeitung und Sensorfusion im Vorentwicklungsteam • Konzeption und Implementierung von Objekterkennung- und semantischen Segmentierung-Netze • Fachliche Betreuung von 4 Masterarbeiten im Bereich Sensorfusion • Repräsentation des Unternehmens auf Fachkongressen und Symposien • Mitautor von 2 wissenschaftlichen Veröffentlichungen beim IEEE Intelligent Vehicles Symposium (ResearchGate)

MVP Design Cooperation & business case development Market Analysis

Thema: A Unified Learning Pipeline for Visual-Infrared Object Detection Ergebnisse: State-of-the-art multispektral Objekterkennung durch ein Fusionsnetzwerk zwischen zwei Wellenlängen + Neuartiges Attention Module

• Vorverarbeitung der Daten und entwicklung ein neuartiger Algorithmus für Corss-Labelling • Intensive Recherche und implementierung der State-of-the-Art Papers

Kontinuierliche Qualitätssicherung in der Produktion: • Datenvorverarbeitung mit OpenCV und anderen Bildverarbeitungsbibliotheken • Entwicklung von CNN Trainingspipelines einschließlich Strukturentwurf unter Verwendung von Tensorflow und Keras • Hyperparameteroptimierung zur Verbesserung von neuronalen Netzwerken • Simulation der visuellen Wahrnehmung für KUKA Roboter unter Verwendung von LIDAR-Sensoren mit ROS (Robot Operating System)

• Softwareentwicklung im Bereich Computer Vision (OpenCV) mit C++ (Qt) und Python • Durch Trackingalgorithmen können die Position und Haltung des Fahrers und der Insassen ermittelt werden. Außerdem können mit Infrarotsensoren Informationen zum thermischen Zustand der Insassen gewonnen werden.

Design and construction of a miniature robot arm