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Fraunhofer-Gesellschaft
1 Monat

Masterarbeit: Digital Twin gestütztes Training humanoider Roboter(m/w/x)

Befristeter Vertrag
Vollzeit
AI/ML Job
Keine Angabe
Paderborn

In dieser Masterarbeit konzipierst und validierst du ein Training für humanoide Roboter mithilfe digitaler Zwillinge. Dein Alltag umfasst die Auswahl geeigneter Roboter, den Aufbau von Simulationsumgebungen und die Anwendung von Reinforcement Learning für verschiedene Aufgaben.

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Anforderungen

  • Eingeschriebene im Masterstudium in Informatik, Robotik, Mechatronik, Maschinenbau oder vergleichbar
  • Erste praktische Erfahrung mit ROS 2 und Simulationsumgebungen, idealerweise mit NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab
  • Kenntnisse in Reinforcement Learning und gute Python-Skills
  • Analytische, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise
  • Erfahrungen in der 3D-Umgebungsmodellierung und erste Docker-Kenntnisse wünschenswert
Laufendes Studium

Deine Aufgaben

  • Geeigneten humanoiden Roboter auswählen
  • Digitalen Zwilling in NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab aufbauen
  • Referenzszenario 'Nachtwache' spezifizieren und konzipieren
  • Reinforcement Learning für Türbedienung einsetzen
  • Eigenlokalisation durchführen
  • Pfadverfolgung umsetzen
  • Hindernisumgehung realisieren
  • Wiederverwendbare Trainings- und Transferpipeline entwickeln
  • Robustheit des Systems unter variierenden Umgebungsbedingungen prüfen
  • Zero-Shot-Transfer evaluieren

Tools & Technologien

ROS 2NVIDIA Isaac SimNVIDIA Isaac LabDocker

Sprachen

Deutschverhandlungssicher

Deine Vorteile

Flexibles Arbeiten

  • Flexible Arbeitszeiten
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.

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