Masterarbeit - Dezentrale Koordination von Drohnenschwärmen (w/m/d)
Vor 30+ TagenDas könntest du laut kununu User:innen als Koordinator:in in Forschung/Entwicklung verdienen
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Deine Aufgaben
In der Abteilung „Unbemannte Luftfahrzeuge“ wird an dem sicheren Betrieb von unbemannten Luftfahrzeugen unter komplexen Randbedingungen, wie zum Beispiel anspruchsvolle Wetterlagen oder Flugumgebungen, geforscht. Durch eine Erhöhung der Autonomie können verschiedene neue Einsatzmöglichkeiten erschlossen werden, wie zum Beispiel die Fernerkundung im Katastrophenschutz oder der Transport von Gütern in entlegene Regionen. In solchen Einsatzszenarien trifft man mit dem Einsatz einer einzelnen Drohne schnell auf Limitierungen – wie zum Beispiel zu wenig Reichweite für die Abdeckung großer Gebiete. Die Lösung: der Einsatz von autonomen Drohnenschwärmen. Der Einsatz des Drohnenschwarms in dynamischen Umgebungen erfordert eine Reaktionsfähigkeit jeder einzelnen Drohne auf dynamisch auftretende Ereignisse, sowie eine Koordination der Drohnen untereinander. Dazu gibt es verschiedene Ansätze, wie zum Beispiel marktbasierte Verfahren oder verteilte Optimierung. Wie genau diese Algorithmen auf dynamische Ereignisse, wie zum Beispiel neue Aufgaben, Veränderungen in bestehenden Aufgaben, oder den Wegfall einzelner Agenten, soll im Rahmen dieser Arbeit in einer multi-UAV Simulation untersucht werden.
- Literaturrecherche zu bestehenden Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen in dynamischen Umgebungen
- Implementierung verschiedener Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen
- Analyse und Vergleich der implementierten Methoden in multi-UAV Simulation anhand geeigneter Kriterien
- Eventuell Verbesserung eines ausgewählten Algorithmus
Dein Profil
- Derzeitige Immatrikulation in einem Masterstudiengangs in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau oder Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
- Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python oder C++
- Erfahrung mit open-source Software und Simulationstools im UAV Bereich (Px4, QGroundControl, Ardupilot, Gazebo)
- Erste Erfahrung mit ROS2
- Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise
Das erwartet dich
In der Abteilung „Unbemannte Luftfahrzeuge“ wird an dem sicheren Betrieb von unbemannten Luftfahrzeugen unter komplexen Randbedingungen, wie zum Beispiel anspruchsvolle Wetterlagen oder Flugumgebungen, geforscht. Durch eine Erhöhung der Autonomie können verschiedene neue Einsatzmöglichkeiten erschlossen werden, wie zum Beispiel die Fernerkundung im Katastrophenschutz oder der Transport von Gütern in entlegene Regionen. In solchen Einsatzszenarien trifft man mit dem Einsatz einer einzelnen Drohne schnell auf Limitierungen – wie zum Beispiel zu wenig Reichweite für die Abdeckung großer Gebiete. Die Lösung: der Einsatz von autonomen Drohnenschwärmen. Der Einsatz des Drohnenschwarms in dynamischen Umgebungen erfordert eine Reaktionsfähigkeit jeder einzelnen Drohne auf dynamisch auftretende Ereignisse, sowie eine Koordination der Drohnen untereinander. Dazu gibt es verschiedene Ansätze, wie zum Beispiel marktbasierte Verfahren oder verteilte Optimierung. Wie genau diese Algorithmen auf dynamische Ereignisse, wie zum Beispiel neue Aufgaben, Veränderungen in bestehenden Aufgaben, oder den Wegfall einzelner Agenten, soll im Rahmen dieser Arbeit in einer multi-UAV Simulation untersucht werden.
Deine Aufgaben
- Literaturrecherche zu bestehenden Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen in dynamischen Umgebungen
- Implementierung verschiedener Algorithmen für dezentrale Aufgabenverteilung in multi-UAV Systemen
- Analyse und Vergleich der implementierten Methoden in multi-UAV Simulation anhand geeigneter Kriterien
- Eventuell Verbesserung eines ausgewählten Algorithmus
Das bringst du mit
- Derzeitige Immatrikulation in einem Masterstudiengangs in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau oder Informatik oder einem verwandten Fachgebiet
- Gute Programmierkenntnisse, insbesondere in Python oder C++
- Erfahrung mit open-source Software und Simulationstools im UAV Bereich (Px4, QGroundControl, Ardupilot, Gazebo)
- Erste Erfahrung mit ROS2
- Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise
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