<p><span style="font-size:14.0px"><p>Die neu gegründete Gruppe Kognitive Robotik erforscht lernbasierte Verfahren zur Bewegungssteuerung mobiler Robotersysteme. In enger Kooperation mit der Gruppe Navigation mobile Roboter verfolgen wir das Ziel, Navigationsplanung und Lokomotionsregelung in einer gemeinsamen Steuerungsarchitektur zu integrieren, sodass Laufroboter ihr Gangverhalten direkt an Untergründe und spezifische Umgebungsbedingungen anpassen können. Einsatzumgebungen stellen unstrukturierte Bereiche wie der Bausektor oder Inspektion im Außenbereich dar. Als erste Anwendungsplattform dient ein am Institut entwickelter radbasierter Laufroboter mit hybridem Antriebskonzept.<br>Die Stelle umfasst den Aufbau einer physikbasierten Simulationsumgebung in NVIDIA Isaac Lab, das Training von RL-Locomotion-Policies sowie deren Sim-to-Real-Transfer über Domain Randomization, System Identifikation und geeignete Low-Level-Regler auf Gelenk- und Momentenebene. Gleichzeitig beinhaltet die Rolle die mechatronische Weiterentwicklung der physischen Plattform, von der Anpassung der Kinematik und Aktorik über die Konstruktion bis hin zur Inbetriebnahme der neuen Iterationen. Die Position und das Team verbindet damit Reinforcement Learning, klassische Regelungstechnik und physische Systementwicklung ganzheitlich.</p></span></p>
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<p><span style="color:#16a085"><span style="font-size:14.0px"><strong>Was Sie bei uns tun</strong></span></span></p>
<p><span style="font-size:14.0px"><ul>
<li>Aufbau einer Simulationsumgebung in NVIDIA Isaac Lab, einschließlich Import und Anpassung von CAD Modellen, sowie Modellierung von Kontaktdynamik und Aktorverhalten</li>
<li>Entwurf, Training und Evaluation von RL-Policies für Lokomotion über verschiedene Untergründe und Gangarten</li>
<li>Entwicklung von Low-Level-Reglern als Schnittstelle zwischen gelernten Policies und realer Aktorik</li>
<li>Sim-to-Real-Transfer (Domain Randomization, System Identifikation und iteratives Feintuning auf der Hardware)</li>
<li>Mechatronische Weiterentwicklung der Roboterplattform, inkl. Anpassung von Kinematik, Aktorik und der Konstruktion</li>
<li>Konstruktion, Aufbau und Inbetriebnahme neuer Hardwareiterationen team- und domänenübergreifend</li>
<li>Wissenschaftliche Veröffentlichung der Ergebnisse</li>
</ul></span></p>
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<p><span style="font-size:14.0px"><span style="color:#16a085"><strong>Was Sie mitbringen</strong></span></span></p>
<p><span style="font-size:14.0px"><ul>
<li>Abgeschlossenes Hochschulstudium in den Fachrichtungen Robotik, Mechatronik, Maschinenbau, Regelungstechnik, Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbare Qualifikation.</li>
<li>Gutes Verständnis der Regelungstechnik (Gelenkraumregelung, PID/Impedanzregelung, modellbasierte Verfahren wie LQR, MPC) kombiniert mit hoher Eigeninitiative, Problemlösungskompetenz und Fähigkeit zur eigenständigen Einarbeitung in neue technische Domänen.</li>
<li>Fundierte Kenntnisse im Reinforcement Learning, idealerweise Erfahrung mit Frameworks wie Stable Baselines3; gutes Verständnis von KI-gestützter Optimierung (z. B. genetische Algorithmen).</li>
<li>Erste Erfahrungen mit CAD-Tools (z. B. SolidWorks), Aufbereitung von Robotermodellen für Simulationen; sicherer Umgang mit Python und PyTorch; Erfahrung mit Simulationsplattformen wie Isaac Gym; mechanische Konstruktion und Prototypenbau; ROS/ROS 2 sowie Inbetriebnahme von Software auf realer Roboterhardware.</li>
<li>Hohe Eigeninitiative, Lernbereitschaft sowie strategische und analytische Fähigkeiten.</li>
<li>Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.</li>
</ul></span></p>
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<p><span style="font-size:14.0px"><span style="color:#16a085"><strong>Was Sie erwarten können</strong></span></span></p>
<p><span style="font-size:14.0px"><ul>
<li>Integration in ein interdisziplinäres Team aus Expertinnen und Experten für Lokomotion und autonome Navigation; direkte Zusammenarbeit an relevanten Schnittstellen.</li>
<li>Frühzeitige Übernahme technischer Verantwortung für Regelungsarchitektur, Trainingssetup und Hardwaredesign; Gestaltungsspielraum für eigenverantwortliche Beiträge.</li>
<li>Zugriff auf eine vielseitige Robotikflotte, einschließlich Laufrobotern, radbasierter Outdoor-Plattformen und weiterer mobiler Systeme.</li>
<li>Leistungsfähige Infrastruktur für Reinforcement-Learning-Training, eine gut ausgestattete Robotikwerkstatt und ein E-Labor.</li>
<li>Möglichkeiten für regelmäßige Messe- und Konferenzteilnahmen, Promotion oder Gründung von Spin-offs bzw. Ausgründungen.</li>
</ul></span></p>
<p><span style="font-size:14.0px">Veränderung startet mit uns – Wir setzen nicht nur auf innovative Ansätze, sondern auch auf eine inspirierende Arbeitskultur, die auf Vielfalt und Inklusion basiert. Denn unsere engagierte Belegschaft ist der Schlüssel zu herausragenden Ergebnissen. Neben institutsnahen Kindertagesstätten, Homecare/Eldercare-Angeboten und einer Kindernotbetreuung, bieten wir flexible Arbeitszeiten und fördern ihre persönliche Weiterentwicklung. Unsere individuell anpassbaren Arbeitsplätze schaffen somit eine inklusive Umgebung für alle.</span></p>
<p><span style="font-size:14.0px">Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. <span style="font-family:'Frutiger LT Com 45 Light', sans-serif">Die Stelle ist zunächst auf 3 Jahre befristet, eine Weiterbeschäftigung ist angestrebt. Die Stelle kann sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit besetzt werden.</span> Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht. Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.</span></p>
<p><span style="font-size:14.0px">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. </span></p>
<p><span style="font-size:14.0px"><strong>Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!</strong> </span><br> </p>
<p><span style="font-size:14.0px"><span id="cke_bm_1868S" style="display:none"> </span><span style="font-size:14.0px"><p>Gianna Nitzsche</p>
<p>Recruiting</p>
<p>0711 970 1155</p></span></span></p>
<p><span style="font-size:14.0px"><span style="font-size:14.0px">Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA</span></span> </p>
<p><a href="http://www.ipa.fraunhofer.de" target="_blank" rel="noopener"><span style="font-size:14.0px">www.ipa.fraunhofer.de</span></a> </p>
<p style="text-align:justify"><br><span style="font-size:14.0px">Kennziffer: <span style="font-size:14.0px">84800</span></span></p>
<p style="text-align:right"> </p>
