Masterarbeit - Nutzen von maschinellen Lernen zum Materialtransport von autonomen PlanierraupenTelfs

Beschreibung

Der Arbeitsprozess einer Planierraupe nutzt die präzise Bewegung des Grundgerätes, während Material in einem Bereich mit dem Schild transportiert wird. Durch die Ansteuerung des Schildes wird sowohl Erdreich abgetragen und weitergeschoben als auch die Orientierung der Planierraupe geregelt. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll der Student einen Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickeln, der es der Planierraupe ermöglicht, den Materialtransport autonom und optimal durchzuführen.  Ein bereits bestehendes Framework welches speziell für autonome Radlader entwickelt wurde soll als Grundlage für diese Arbeit dienen. Dabei wird eine Kombination aus überwachtem Lernen und Belohnendem Lernen genutzt, um aus echten Maschinendaten einen Regelalgorithmus zu trainieren.

Anforderungen

• Laufendes Masterstudium der Fachrichtung Mechatronik, Informatik oder artverwandte Studienrichtungen
• Kenntnisse in objektorientiertem Programmieren in Python und C++
• Kenntnisse in ROS/ROS2 von Vorteil
• Erfahrung in Datenerfassung, Analyse und Maschinelles Lernen von Vorteil
• Gute Mathematikkenntnisse (insbesondere Lineare Algebra und Umgang mit Diskreten und Kontinuierlichen Systemen)
• Selbständige und strukturierte Arbeitsweise

Unser Angebot

Bei Liebherr haben Sie die Möglichkeit ein international erfolgreiches Industrieunternehmen kennenzulernen. Zudem bieten wir Ihnen eine umfassende Betreuung durch unsere Fachabteilung und in Kombination mit einem Praktikum eine angemessene Vergütung. Für die Bearbeitung der Aufgabenstellung wird eine Dauer von ca. 6 Monaten veranschlagt. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Bitte beachten Sie, dass Ihre Bewerbung erst nach Ende des Betriebsurlaubs ab dem 07.01.2025 bearbeitet werden kann.
Vielen Dank für Ihre Verständnis.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über Ihre Online-Bewerbung. Bei Fragen kontaktieren Sie bitte Stephanie Saurwein.

One Passion. Many Opportunities.