Promotionsstelle "Improving Motion Simulation Experience using Reinforcement Learning"
Vor 30+ TagenDas könntest du laut kununu User:innen als Forschungsingenieur:in bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) verdienen
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Deine Aufgaben
Bewegungssimulation wird in vielen Bereichen der Forschung und Entwicklung, aber auch zur Ausbildung (z.B. Pilotentraining) eingesetzt. Um dem Simulatorinsassen ein realistisches Empfinden zu vermitteln, wird ein sogenannter Motion Cueing Algorithm (MCA) genutzt, der die Bewegungen von der simulierten Anwendung in den meist deutlich kleineren Arbeitsraum der Bewegungsplattform transferiert. Dabei werden Eigenheiten der menschlichen Bewegungswahrnehmung ausgenutzt, wie Wahrnehmungsschwellen und die Dominanz des optischen Flusses. Da die Bewegungsplattform physikalische Beschränkungen hat und jeder Mensch unterschiedlich empfindet, ist die Suche nach einem immersiven Motion Cueing Algorithmus und dessen Parametrisierung ein herausforderndes Unterfangen.
- Einarbeitung in den bestehenden RL-MCA
- Durchführung einer Recherche, wie die Simulationsgüte quantifiziert werden kann
- Erstellung einer Metrik zur Quantifizierung der Simulatorgüte
- gegebenenfalls Durchführung von Studien zur Bestätigung der Metrik mit verschiedenen MCA
- Entwicklung von Methoden zur schnellen Parametrisierung des Reinforcement Learning MCA
- Entwicklung eines RL basierten MCA, der den bisherigen erweitert, beispielsweise um die Nutzung eines Modells des Vestibulärsystems, die Betrachtung von mehr als sechs Achsen und die Berechnung im Gelenkwinkelraum anstelle des kartesischen Raums
Dein Profil
- abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik oder Ingenieurswissenschaften
- fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning
- Programmierkenntnisse in C++, Python
- Erfahrungen im Bereich Bewegungssimulation
Das erwartet dich
Bewegungssimulation wird in vielen Bereichen der Forschung und Entwicklung, aber auch zur Ausbildung (z.B. Pilotentraining) eingesetzt. Um dem Simulatorinsassen ein realistisches Empfinden zu vermitteln, wird ein sogenannter Motion Cueing Algorithm (MCA) genutzt, der die Bewegungen von der simulierten Anwendung in den meist deutlich kleineren Arbeitsraum der Bewegungsplattform transferiert. Dabei werden Eigenheiten der menschlichen Bewegungswahrnehmung ausgenutzt, wie Wahrnehmungsschwellen und die Dominanz des optischen Flusses. Da die Bewegungsplattform physikalische Beschränkungen hat und jeder Mensch unterschiedlich empfindet, ist die Suche nach einem immersiven Motion Cueing Algorithmus und dessen Parametrisierung ein herausforderndes Unterfangen.
Deine Aufgaben
- Einarbeitung in den bestehenden RL-MCA
- Durchführung einer Recherche, wie die Simulationsgüte quantifiziert werden kann
- Erstellung einer Metrik zur Quantifizierung der Simulatorgüte
- gegebenenfalls Durchführung von Studien zur Bestätigung der Metrik mit verschiedenen MCA
- Entwicklung von Methoden zur schnellen Parametrisierung des Reinforcement Learning MCA
- Entwicklung eines RL basierten MCA, der den bisherigen erweitert, beispielsweise um die Nutzung eines Modells des Vestibulärsystems, die Betrachtung von mehr als sechs Achsen und die Berechnung im Gelenkwinkelraum anstelle des kartesischen Raums
Das bringst du mit
- abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik oder Ingenieurswissenschaften
- fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning
- Programmierkenntnisse in C++, Python
- Erfahrungen im Bereich Bewegungssimulation
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