Was Sie bei uns tun
In this thesis you will explore the use of vision foundation models within robot localization. Specifically, you will utilize DINOv2 (or similar) features to enable efficient map cleanup, which might be self-learning by utilizing an online dynamic object removal/detection technique. The usability of such a map as reference for real-time robot localization will then be evaluated.
Was Sie mitbringen
* Enrolled student
* Background in Computer Science, Software Engineering, Electrical Engineering, Autonomous Systems or similar
* Knowledge of C++/Python
* Experience with ROS, computer vision, pointcloud-processing or machine learning is a plus
* Analytical mindset and experience in algorithm development
* Enthusiasm for mobile robotics
* Fluent in English or German
Was Sie erwarten können
* Cutting-edge technology in the field of outdoor mobile robotics
* Hands on with our robots on our own test environments in Stuttgart
* take on responsibility and freedom to implement your own ideas
* Work with the best students in their discipline
* Familiar atmosphere including Cake Thursday
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.