Advertisement for the field of study such as: Automation engineering, electrical engineering, computer science, cybernetics, aerospace engineering, mechanical engineering, mathematics, mechatronics, physics, control engineering, software engineering, technical computer science or comparable.
Focus is the setup of a simple robot cell in simulation and real hardware for robot grasping with an industrial robot using a robotic hand as an end effector. Core goals are generating robust grasp poses for a cube part with e.g. a learning-based algorithm, extending a heuristic-based search algorithm for efficient planning and grasping of parts, validating the algorithms in sim and real, and systematically evaluating limitations as complexity increases (e.g. more complex parts, bulk goods).
Was Sie bei uns tun
* Literature Review: Survey grasp pose generation (analytic vs. data-driven), grasp stability metrics, and grasp planning for robotic hands. Review sim-to-real for grasping, calibration methods, and control/trajectory planning in ROS 2 and Nvidia IsaacSim. Study strategies for clutter/bin-picking and bulk handling (perception, grasp sampling, anti-collision).
* Framework Development: Cell setup in sim and real: build a digital twin in Isaac Sim/Lab for the robot cell; mirror the real setup with matching kinematics, collision geometries, and dynamics.
* Algorithm Implementation: Implement and setup an algorithm to specify grasp poses for different parts with a specific robotic hand (position, orientation, approach vector, pre-grasp offset), contact constraints, force/torque limits, and success criteria; Extend and integrate the heuristic search algorithm for planning and grasping; Extend to more complex parts and more complex scenarios like bulk goods (clutter/bin).
* Simulation and Testing: create scripted test suites in Isaac Sim with domain randomization (poses, friction, lighting). Log success rate, cycle time, grasp stability, collision rate. Evaluate performance on varied shapes and bulk goods (single- vs. multi-object scenes), Identify boundary conditions (tolerances, reflectivity, small parts, heavy clutter), failure taxonomy, and mitigation proposals.
Was Sie mitbringen
* Enrolled student
* High motivation and initiative
* Very good English language skills
* Experience with Isaac Sim / Lab
* Experience in DL is an advantage
* Independent, responsible, and structured working style
Was Sie erwarten können
* Pleasant working atmosphere
* Interesting and industry-relevant tasks
* dynamic, interdisciplinary team
* Insights into the future topic of automation
* Good technical equipment
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.
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Frau Jennifer Leppich
Recruiting
+49 711 970-1415
jennifer.leppich@ipa.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
www.ipa.fraunhofer.de
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