ABSCHLUSSARBEITEN (m/w/d)

Faszination für Technologie, Interesse am Arbeiten im internationalen Umfeld, Lust Ihr theoretisches Wissen in eine konkrete Fragestellung aus der Praxis einzubringen?
Dann bringen Sie ideale Voraussetzungen mit, um Ihre akademische Ausbildung mit einer Abschlussarbeit bei MLR erfolgreich zu beenden. Unsere täglichen Herausforderungen bringen regelmäßig Themen auf, die sich besonders gut dafür eignen.
Damit Sie Ihre Ziele selbstständig erreichen, unterstützen wir Sie durch die Einbindung ins Team und eine intensive persönliche Betreuung zu jedem Zeitpunkt Ihres Projekts.
Welche Themen uns aktuell besonders interessieren, klären wir gerne in einem persönlichen Gespräch mit Ihnen ab. Aktuell freuen wir uns besonders über Bewerbungen für folgende Bereiche (m/w/d):

    SOFTWARE ENTWICKLUNG
    AUTOMATISIERUNGSTECHNIK
    ROBOTIK
    VERTRIEB

Folgende Arbeiten werden aktuell unter anderem vergeben (Detaillierung und Ausformulierung ist noch flexibel gestaltbar):

Automatisches Kalibrierverfahren:

• Verfahren zum Kalibrieren von Sensoren am FTF
• Bestimmung von intrinsischen (Werte zur Korrektur von Sensormessdaten) und extrinsischen (z.B. Anbaulage am FTF) Parametern
• Für mehrere Sensortypen und Sensoren
• Automatisiert, so dass wenig (idealerweise keine) menschliche Interaktion nötig ist

Automatisches Nachkalibrieren von Sensoren/Odometrie:    

• Entwicklung eines Verfahrens zum automatischen Nachkalibrieren (intrinsisch, extrinsisch) von Sensoren während dem Betrieb
• FTF fährt z.B. durch einen speziell aufbereiteten Bereich in einer Anlage, der besonders reich an Merkmalen ist (ggf. durch künstliche Merkmale angereichert)
• Kalibrier-Parameter werden angepasst
• Besonders relevant bei sich verändernden Teilsystemen wie z.B. Odometrie (ggf. über Zeit veränderliche Raddurchmesser)

Bodenebenenschätzung basierend auf PMD Point Cloud Daten als Teil einer Befahrbarkeitsanalyse/Hinderniserkennung:

• PMD Kamera am FTF, die z.B. auch zur Hinderniserkennung verwendet wird
• Unterscheidung zwischen Hindernissen und der Bodenebene / Rampen
• Boden / Rampen ggf. leicht gewölbt, keine "echte" Ebene
• Themen: Sensormodelle, Rauschmodelle, Clustering/Segmentierung von Punktewolken, Regressionsverfahren, Ebenenschätzung

Objektdetektion basierend auf Laser Scanner Sensordaten / PMD Sensordaten:

• Referenzobjekt liegt z.B. als vereinfachtes 3D-Polygon- / CAD-Modell vor
• Aufgabe: Detektion des Objekts in Sensordaten
• Themen: Sensormodelle, Rauschmodelle, Clustering/Segmentierung von Punktewolken

Optimale Auftragszuweisung an FTF Flotte (Disposition/Scheduling):

• Lösung eines Zuordnungsproblems (assignment problem): Welcher Auftrag wird am besten von welchem FTF übernommen
• Kriterien, die bei der Zuordnung zu berücksichtigen sind: Batterieladung und aktuelle Position des FTF, zeitliche Anforderungen / Priorität des Auftrags, lokale vs. globale Optimalität
• Themen: Optimierungsverfahren, Heuristiken, Kostenfunktionen, Routenplanung

Predictive Maintenance:

• FTS detektiert Unregelmäßigkeiten in der Performance von Fahrzeugen und kann vorhersagen, dass bald eine Wartung nötig wird
• Erfassung von Statistiken und Detektion von Abweichungen von speziellen Werten aus einem optimalen Arbeitsbereich

Verkehrsflussoptimierung:

• FTS erfasst Verkehrsdaten: Auslastung strecken- und uhrzeigabhängig
• Mit den Daten wird ein Lernverfahren angesteuert, das nach und nach die Anlage optimiert (life long/reinforcement learning) bzgl. welche Strecke die FTF für die jeweilige Uhrzeit am besten nehmen sollten