Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots(m/w/x)
Praktikum
Vollzeit
Keine Angabe
Stuttgart
FR
Fraunhofer-Gesellschaft10 Tage
Masterthesis - Reinforcement Learning approach for path following and base control(m/w/x)
Vollzeit
AI/ML Job
Keine Angabe
Stuttgart
Nejo KI-Zusammenfassung
In dieser Masterthesis arbeitest du an der Entwicklung eines Reinforcement-Learning-Ansatzes zur Verbesserung der Pfadverfolgung und Basissteuerung. Dein Alltag umfasst die Analyse bestehender Systeme, die Integration in ROS2 und die Validierung auf Robotern.
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Anforderungen
- •Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität/Hochschule in Robotik, Kybernetik, Informatik, Maschinenbau, Mechatronik oder vergleichbar
- •Erfahrung mit Reinforcement Learning
- •Erfahrung mit ROS von Vorteil
- •Analytisches Denkvermögen
- •Begeisterung für mobile Robotik
- •Gute Englisch- oder Deutschkenntnisse
Bachelor-Abschluss
ODER
Laufendes Studium
Deine Aufgaben
- •Den bestehenden Navigations-Stack analysieren
- •Einen Reinforcement-Learning-Ansatz entwickeln und trainieren
- •Modellfreie und/oder modellbasierte RL-Verfahren untersuchen
- •In eine bestehende ROS2-Umgebung integrieren
- •In Simulation validieren und auf eigenen Robotern testen
- •Mit bestehenden Controllern vergleichen
- •Ergebnisse dokumentieren und wissenschaftlich aufbereiten
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Englisch – verhandlungssicher
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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