Werkstudent/in (w/m/d) - Analyse des Sim-To-Real Gap eines mobilen Robotersystems
HeuteDas könntest du laut kununu User:innen als Werkstudent:in bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) verdienen
Der Stellenanzeigentext wurde mithilfe von kununu intelligence (ki) analysiert und strukturiert.
Deine Aufgaben
- Weiterentwicklung einer Mujoco Simulationsumgebung für Reinforcement Learning unter Verwendung von pyTorch und StableBaselinesX
- Aufbau eines realen Anwendungsszenarios mit einem mobilen Roboter und Objekten zum Greifen, ähnlich den Objekten in der Simulationsumgebung
- Integration einer Kamera zur Objekterkennung und zur Schätzung der Objektposition
- Auswahl von Beispielszenarien und deren Ausführung sowohl in der Simulationsumgebung als auch im realen Versuchsaufbau
- Vergleichen der Ergebnisse qualitativ sowie quantitativ
- Dokumentieren des Codes und der durchgeführten Analyse sowie der Diskrepanz zwischen Simulation und Realität auf Basis von den Ergebnissen
Dein Profil
- laufendes Studium in der Informatik oder vergleichbar
- gute Programmierkenntnisse in Python und C++
- gute Kenntnisse mit Linux
- grundlegendes Verständnis von Reinforcement Learning
- grundlegende Kenntnisse in PyTorch, ROS2, Mujoco und JAX
- Interesse an mobilen, autonomen Systemen und deren Sensorik
- Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Über den Arbeitgeber
In der Abteilung Ausführungsumgebungen und innovative Methoden bringen wir neuartige KI-Methoden und herausfordernde Ausführungsumgebungen zusammen. Insbesondere beschäftigen wir uns mit der energieeffizienten Implementierung von KI für mobile Systeme, Quanten-KI und neuromorphen KI-Ansätzen. Damit stellt die Abteilung innovative KI-Ansätze für die Anwendung für sicherheitskritische Anwendungen bereit.
Das erwartet dich
In der Abteilung Ausführungsumgebungen und innovative Methoden bringen wir neuartige KI-Methoden und herausfordernde Ausführungsumgebungen zusammen. Insbesondere beschäftigen wir uns mit der energieeffizienten Implementierung von KI für mobile Systeme, Quanten-KI und neuromorphen KI-Ansätzen. Damit stellt die Abteilung innovative KI-Ansätze für die Anwendung für sicherheitskritische Anwendungen bereit.
Deine Aufgaben
• Weiterentwicklung einer Mujoco Simulationsumgebung für Reinforcement Learning unter Verwendung von pyTorch und StableBaselinesX
• Aufbau eines realen Anwendungsszenarios mit einem mobilen Roboter und Objekten zum Greifen, ähnlich den Objekten in der Simulationsumgebung
• Integration einer Kamera zur Objekterkennung und zur Schätzung der Objektposition
• Auswahl von Beispielszenarien und deren Ausführung sowohl in der Simulationsumgebung als auch im realen Versuchsaufbau
• Vergleichen der Ergebnisse qualitativ sowie quantitativ
• Dokumentieren des Codes und der durchgeführten Analyse sowie der Diskrepanz zwischen Simulation und Realität auf Basis von den Ergebnissen
Das bringst du mit
• laufendes Studium in der Informatik oder vergleichbar
• gute Programmierkenntnisse in Python und C++
• gute Kenntnisse mit Linux
• grundlegendes Verständnis von Reinforcement Learning
• grundlegende Kenntnisse in PyTorch, ROS2, Mujoco und JAX
• Interesse an mobilen, autonomen Systemen und deren Sensorik
• Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
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