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Modellfreies Greifen in 6 FHG – Studien-/Abschlussarbeit

Stellenangebot von Fraunhofer-Gesellschaft

Job-Details
Einsatzort
Connecticum Job-Nr. 1299025 / IPA-2020-107
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  • Beschäftigungsarten: Bachelor-/ Masterarbeit
    Arbeitgeber: Fraunhofer-Gesellschaft
    Jobdatum: 17. Dezember 2020
    Studienbereiche: Ingenieurwissenschaften: Allg. Ingenieurwissenschaften, Automatisierungstechnik, Maschinenbau, Mechatronik
    Informatik: Informatik
    Naturwissenschaften: Mathematik
    Einsatzorte: Stuttgart; Baden-Württemberg
    Stellenangebot: Modellfreies Greifen in 6 FHG – Studien-/Abschlussarbeit
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    WIR BEI FRAUNHOFER BIETEN IHNEN AB SOFORT EINE SPANNENDE TÄTIGKEIT IM BEREICH
    Modellfreies Greifen in 6 FHG – Studien-/Abschlussarbeit


    State-of-the-Art zum modellfreien Greifen:
    - Hand-Auge Koordination (ISER 2016):
    o Paper: https://arxiv.org/abs/1603.02199
    o Video: https://www.youtube.com/watch?v=l8zKZLqkfII
    - Dex-Net (ICRA 2016, RSS 2017, ICRA 2018, …):
    o Paper, etc.: https://berkeleyautomation.github.io/dex-net/
    o Video (Dex-Net 4.0): https://www.youtube.com/watch?v=r-0PKne9e_w
    - GG-CNN (RSS 2018):
    o Paper: https://arxiv.org/abs/1804.05172
    o Video: https://www.youtube.com/watch?v=7nOoxuGEcxA
    - QT-Opt (CoRL 2019):
    o Paper: https://arxiv.org/abs/1806.10293
    o Video: https://www.youtube.com/watch?v=W4joe3zzglU
    - …
    Probleme:
    - Beschränkung der Griffe auf 4 Freiheitsgrade (FHG): x, y, z, alpha (Griffe von oben)
    o Nicht geeignet für „Griff-in-die-Kiste“ zum Greifen von Objekten in den Ecken oder am Kistenrand (führt zu Kollisionen)
    o Durch Griffe in 6 FHG können Objekte überhaupt erst oder robuster gegriffen werden
    - Lernen robuster Greifstrategien auf realen Robotern dauert mehrere Tage bis Monate (z.B. 2-3 Monate mit 14 Robotern) und muss für Änderungen im Hardwaresetup wiederholt werden  motiviert die Verwendung von Simulationen zum Training von tiefen neuronalen Netzwerken


    Ausschreibung für die Fachrichtungen

    • Automatisierungstechnik
    • Informatik
    • Maschinenbau
    • Mathematik
    • Mechatronik
    • Softwareengineering

    Was Sie mitbringen

    • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
    • Kenntnisse im Bereich neuronale Netze und Deep Learning
    • Gute Programmierkenntnisse (idealerweise Python)
    • Erfahrungen im Umgang mit Simulationssoftware vorteilhaft
    • Faszination für Robotik, Computer Vision und Künstliche Intelligenz
    • Hohes Maß an Selbstständigkeit, Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft
    • Team- und Kommunikationsfähigkeit

    Was Sie erwarten können
    Themenfelder der Arbeit:
    - Artificial Intelligence (AI) / Machine Learning (ML) / Deep Learning (DL)
    - Robotic Grasping and Manipulation
    - Computer Vision / Robot Vision
    Tätigkeiten im Rahmen der Arbeit:
    - Entwicklung und Evaluierung von Ansätzen zum modellfreien Greifen in 6 FHG
    - Dazu:
    o Generierung eines großen Datensatzes mit erfolgreichen Griffen in 6 FHG (Simulation)
    o Verwendung des Datensatzes zum Trainieren und Evaluieren von modellfreien Ansätzen
    o Ziel modellfreie Ansätze: Generalisierung auf neue im Training nicht gesehene Objekte
    - Evaluierung in der Simulation und realen Welt
    - Dokumentation und Schreiben der Arbeit
    - Ggf. Publikation der Ergebnisse auf internationalen Konferenzen

    Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

    Johannes Kienle
    Recruiter
    0711 970-1153

    Bitte bewerben Sie sich über unser Online-Portal!

    http://www.ipa.fraunhofer.de
    Kennziffer: IPA-2020-107 Bewerbungsfrist: -
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Jobbezeichnung:

Modellfreies Greifen in 6 FHG – Studien-/Abschlussarbeit

Jobkennzeichen: Connecticum-JobNr. 1299025 / IPA-2020-107
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Arbeitgeber-Profil: Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.
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