Student/in Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Automatisierungstechnik o.ä. (w/m/d) - Soft- und Hardwareentwicklung im Kontext von automatisierter Kopplung zwischen zwei unbemannten Luftfahrzeugen

Am Institut für Flugsystemtechnik des DLR Braunschweig werden neue Konzepte und Technologien für automatisierte unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) entwickelt. Unter anderem wird in verschiedenen Anwendungsfällen die automatisierte Kopplung zweier voneinander unabhängiger UAVs untersucht. In dem Projekt Drohnenabwehr wird das automatisierte Einfangen und der Abtransport von fremdgesteuerten Drohnen aus einem Gefahrenbereich erprobt.  

Ihre Aufgabe besteht darin, für eine der nachfolgenden Problemstellungen mögliche Lösungsansätze zu untersuchen und zu implementieren:

• Objektracking/Pose Estimation des Ziels basierend auf Machine Learning
• Sensorfusion, Zustandsbeobachtung und Systemidentifikation des Zielsystems
• Regelung des Abfangmanövers
• Konstruktion & Weiterentwicklung eines Greifmechanismus
• Aufbau einer Hardware-In-The-Loop Simulation

Im Rahmen unseres Forschungsprojektes zur Drohnenabwehr ergeben sich die fünf oben genannten Aufgabenbereiche, aus denen Sie einen für Ihre Forschungsarbeit auswählen können. Neben der Umsetzung der Aufgabe haben Sie bei uns auch die Möglichkeit den von Ihnen entwickelten Lösungsansatz im realen Flugversuch zu testen.

Ihre Qualifikation:

• laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium der Luft- & Raumfahrttechnik, Maschinenbau/Automatisierungstechnik/Kybernetik, Elektrotechnik/Mechatronik, Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs
• persönliches Interesse an unbemannten & autonomen (Luft-)Fahrzeugen, Flugmodellsport oder komplexen Automatisierungssystemen
• eigenständige Arbeitsweise sowie sehr gute Kommunikationsfähigkeit & Teamarbeit
• gute Englischkenntnisse
• je nach gewähltem Aufgabenbereich (mindestens 2 müssen erfüllt sein):
• sehr gute Programmierkenntnisse (C++ oder Python) erwünscht
• gute CAD-Kenntnisse (Catia) willkommen
• gesammelte Erfahrungen im Umgang mit ROS 1 oder 2 sind wünschenswert
• Erfahrungen in Konstruktion und Rapid Prototyping (z.B. 3D-Druck) vorteilhaft
• idealerweise Erfahrungen im Training von Neuronalen Netzen und im Umgang mit Machine Learning Bibliotheken/Frameworks (z.B. Pytorch, Tensorflow, Caffe, ...)
• Erfahrungen mit Sensorfusionsalgorithmen wie Kalman-Filter und Algorithmen zur Nachverarbeitung von Sensordaten erwünscht

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.