wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in im Bereich Entwicklung von modell- und lernbasierten Simulations- und Regelungsverfahren für robotische Elektrofahrzeuge

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!

Für unser Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik in Oberpfaffenhofen suchen wir eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in im Bereich

mit Abschluss Master in Elektrotechnik, Informatik, Robotik, Maschinenwesen mit Schwerpunkt Regelungs-/Informations-/Steuerungstechnik o.ä.

Das erwartet Sie:

Das Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik (SR) arbeitet an der Weiterentwicklung und Anwendung fortschrittlicher Steuerungs- und Regelungsverfahren, um Leistungsfähigkeit, Energieeffizienz, Sicherheit und Komfort komplexer Regelungssysteme zu verbessern. Die übergeordneten Ziele des Instituts sind innovative Problemlösungen für Raumfahrtroboter und -systeme, Flächenflugzeuge, Straßen- und Schienenfahrzeuge sowie der Technologietransfer.

Zukünftige autonome Elektrofahrzeuge werden durch sogenannte X-by-wire Fahrzeug-Architekturen gekennzeichnet sein, bei denen es keinen direkten mechanischen Durchgriff vom Fahrer/von der Fahrerin auf Systeme wie z. B. die Lenkung gibt. Die hohe Komplexität, die mit dieser Technologie verbunden ist, sowie Anforderungen an die Ausfallsicherheit, sind die Motivation für die Entwicklung sogenannter Surrogat-Modelle, die u.a. im virtuellen Training mittels Reinforcement Learning verwendet werden sollen. Daher sollen einerseits Methoden des maschinellen Lernens und der modellbasierten Modellierung und Regelung in Form hybrider Ansätze entwickelt werden. Andererseits sollen diese Entwicklungsergebnisse hinsichtlich ihrer Robustheit und sicheren Funktion getestet und optimiert werden. Um die Effizienz der Ausführung der Algorithmen zu erhöhen, sollen diese Technologien auch in echtzeitfähigen Edge-Cloud-Umgebungen implementiert und untersucht werden.

Hierzu sind von Ihnen folgende Aufgaben zu bearbeiten:

• Analyse, Entwicklung und kritische Bewertung wissenschaftlicher Methoden zur nichtlinearen modellprädikativen und online optimierungsbasierten Reglersynthese unter Verwendung von Verfahren der automatischen Differentiation und standardisierten Modellaustauschschnittstellen
• Entwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens wie dem Reinforcement Learning für die Regelung von mechatronischen Systemen
• Wissenschaftliche Untersuchung von Regelungsschleifen, die über ein Netzwerk betrieben werden, insbesondere in echtzeitfähigen Edge-Cloud-Umgebungen
• Wissenschaftliche Analyse von Verfahren zur Bewertung der Robustheit und Vertrauenswürdigkeit von modell- und lernbasierten Regelungsverfahren
• Experimentelle Erprobung der Verfahren am robotischen by-wire-Elektromobil des DLR (ROboMObil) sowie an seriennahen Versuchsfahrzeugen mit by-wire-Steuerung
• Verfassen von wissenschaftlichen Veröffentlichungen für internationale Journale und Konferenzen sowie auf dem Abteilungs-Blog

Das erwarten wir von Ihnen:

Unser Angebot:

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Weitere Angaben:

Eintrittsdatum: sofort
Dauer: 3 Jahre
Beschäftigungsgrad: Vollzeit (Teilzeit möglich)

Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.

Kennziffer: 89278