Szakdolgozat / diplomamunka humanoid robotok és mesterséges intelligencia témakörben – több fókusztéma

Stack

Feladatok

• ▹Több humanoid robotot koordináló multi-ágens vezénylési architektúra kutatása és tervezése épületekben; elosztott lokalizációs és tájékozódási stratégiák (pl. szenzorfúzió, RTLS-integráció) kidolgozása; prototípus megvalósítása; a lokalizáció pontosságának, robusztusságának és skálázhatóságának értékelése
• ▹Szimulációs környezet felállítása eszközhozatali feladatokhoz (pl. Isaac Simben); megerősítéses tanulási szabályok megvalósítása megragadáshoz és szállításhoz szimulációban; domain randomization és sim-to-real átviteli stratégiák alkalmazása; a betanított szabályok validálása a valódi robot(on) és az átvitel dokumentálása
• ▹Demonstrációs adatok gyűjtése és előkészítése eszközhozatali feladatokhoz (pl. teleoperációval vagy kinematikai rögzítéssel); imitációs tanulási modell megvalósítása és betanítása az emberi fetch-and-carry mozdulatok reprodukálására; az általánosító képesség értékelése különböző eszközökön és elhelyezéseken; tesztelés a humanoid roboton és az eredmények dokumentálása
• ▹Teleoperációs vezérlési pipeline tervezése és megvalósítása humanoid robothoz; módszerek fejlesztése a szenzor- és környezeti adatok operátornak szóló vizualizálására; alacsony késleltetésű vezérlés tesztelése ember-központú környezetben (pl. liftgombok, ajtók, folyosók); a teleoperált megfigyelés alkalmasságának értékelése reakcióidő és helyzetfelismerés szempontjából
• ▹Általános futtatókörnyezet (harness) tervezése AI-ágensek számára ápolási helyzetekben; eszközök és információforrások (kamerák, szenzorok, RTLS, HMI-rendszerek, robotok) egységes integrálása; kontextus és világállapot (személyek, tárgyak, gépek állapota) kezelése ápolási tevékenységekhez; engedélyezési és ellenőrzési mechanizmusok megvalósítása a biztonságos cselekvésvégrehajtáshoz; prototípus a „kórházi ágyak mozgatása” példáján és dokumentálása

Elvárások

• ▹Egyetemen vagy főiskolán folytatott tanulmányok informatika, robotika, gépészmérnöki, szoftverfejlesztési vagy hasonló szakon
• ▹Python alapszintű ismerete (lehetőleg PyTorch-csal) és/vagy C++
• ▹A ROS2 ismerete
• ▹Programozás iránti szeretet és nyitottság az új dolgok tanulására
• ▹Jó német és angol nyelvtudás

Előny

• ▹A fókusztémától függően előny: szimulációs és megerősítéses tanulási tapasztalat (pl. Isaac Sim), C++ (teleoperáció), érdeklődés az AI-ágensek és multi-ágens rendszerek (vezénylés, harness) vagy a tanulásalapú módszerek (imitációs tanulás) iránt

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Központi elhelyezkedés: pár perc sétára a KIT Campus Südtől, kiváló tömegközlekedési kapcsolatokkal
• ▹Rugalmas munkaidő: a tanulmányok az elsők, a megoldást közösen találjátok meg
• ▹Távmunka a témavezetővel egyeztetve lehetséges
• ▹Gyakorlatorientált projektek ipari partnerekkel, a kutatási eredmények alkalmazásával a humanoid robotikában
• ▹Egyéni témavezetés, nyílt és kommunikatív szakmai csapat
• ▹Izgalmas feladatok, nagy személyes felelősség és lehetőség a saját ötletek megvalósítására

A munkáltatóról

A Fraunhofer Optronikai, Rendszertechnikai és Képkiértékelési Intézet (IOSB) a legújabb tudományos eredményeket alakítja műszaki innovációvá.