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Thesis in deep learning: umfelderfassung & sensorfusion mit 3d tof-sensorik für mobile roboter

Waldkirch
Sick
Inserat online seit: 23 September
Beschreibung

IHRE AUFGABEN:

1. Sie gestalten ein System zur 3D-Umgebungserfassung zur Vermeidung von Kollisionen mobiler Roboter, beispielsweise in Logistik-Applikationen
2. Sie führen Literaturrecherche durch und erarbeiten sich aktuelle Methoden des Deep Learnings zur 2D/3D-Umgebungserfassung (Segmentierung, Objekterkennung und -tracking) und Sensorfusion
3. Sie verarbeiten und fusionieren hochauflösende RGB- und Tiefen-Daten von realen und simulierten Time-of-Flight und RGB-D-Kameras
4. Sie entwickeln Algorithmen zur Umgebungserfassung mit dem Ziel, Kollisionen mobiler Roboter zu vermeiden
5. Das Training von Deep-Learning-Modellen sowie die Evaluierung verschiedener Algorithmen gehören zu Ihren Aufgaben
6. Sie integrieren, optimieren und werten die Systeme auf der aktuellen NVidia Jetson Hardware aus
7. Sie dokumentieren detailliert Ihre Arbeitsergebnisse

IHR PROFIL:

8. Sie befinden sich im Masterstudium in Informatik, Robotik, Mathematik oder vergleichbarer Studiengang
9. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen, idealerweise in C++ oder Python
10. Sie haben ein umfassendes Verständnis in der Bildverarbeitung und im Umgang mit 2D- und 3D-Daten
11. Sie besitzen Fachwissen in den Bereichen Deep Learning und Machine Learning sowie erste Erfahrungen mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
12. Sie haben idealerweise Kenntnisse in Robotik und Roboter-Applikationen, z.B. mit ROS und NVidia Jetson
13. Ihre systematische und strukturierte Denk- und Vorgehensweise zeichnen Sie aus
14. Kreativität in der Lösungsfindung und Innovationsfreude runden Ihr Profil ab

IHRE BEWERBUNG:

15. Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung
16. Sarah Disch
17. Job-ID
18. Vertrauliche Behandlung wird zugesichert

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