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Master Thesis: Class-aware Pointcloud Filtering and Matching for Long-Term SLAM(m/w/x)
Class-aware pointcloud filtering and matching for long-term SLAM. ROS2/C++ implementation and evaluation in simulation and real-world scenarios required. Hands-on robot experience with top students.
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Anforderungen
- Field of study in automation, electrical engineering, computer science, cybernetics, mechanical engineering, mathematics, mechatronics, physics, control engineering, software design, software engineering, technical computer science, surveying engineering or similar
- Valid enrollment at German university or college
- Background in Computer Science, Software Engineering, Mechanical Engineering, Mechatronics or similar
- Programming knowledge and experience
- Experience with ROS
- Analytical mindset
- Enthusiasm for mobile robotics
- Fluent in English or German
Aufgaben
- Utilize camera classifications to distinguish object types and maintain a global map.
- Develop a scan matching algorithm for sparse environments with dynamic obstacles, minimizing false positives.
- Implement your solution in the ROS2, C++ navigation stack.
- Evaluate performance in simulation and real-world scenarios.
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Cutting-edge technology
- Hands-on robot experience
- Work with top students
- Diversity and inclusion
- Responsibility and freedom
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