Faszination für Technologie, Interesse am Arbeiten im internationalen Umfeld, Lust Ihr theoretisches Wissen in eine konkrete Fragestellung aus der Praxis einzubringen?
Dann bringen Sie ideale Voraussetzungen mit, um Ihre akademische Ausbildung mit einer Abschlussarbeit bei MLR erfolgreich zu beenden. Unsere täglichen Herausforderungen bringen regelmäßig Themen auf, die sich besonders gut dafür eignen.Damit Sie Ihre Ziele selbstständig erreichen, unterstützen wir Sie durch die Einbindung ins Team und eine intensive persönliche Betreuung zu jedem Zeitpunkt Ihres Projekts.Welche Themen uns aktuell besonders interessieren, klären wir gerne in einem persönlichen Gespräch mit Ihnen ab.
Aktuell freuen wir uns besonders über Bewerbungen für folgende Bereiche (m/w/d):
Folgende Arbeiten werden aktuell unter anderem vergeben (Detaillierung und Ausformulierung ist noch flexibel gestaltbar):
AUTOMATISCHES KALIBRIERVERFAHREN:
AUTOMATISCHES NACHKALIBRIEREN VON SENSOREN/ODOMETRIE:
Entwicklung eines Verfahrens zum automatischen Nachkalibrieren (intrinsisch, extrinsisch) von Sensoren während dem BetriebFTF fährt z.B. durch einen speziell aufbereiteten Bereich in einer Anlage, der besonders reich an Merkmalen ist (ggf. durch künstliche Merkmale angereichert)Kalibrier-Parameter werden angepasstBesonders relevant bei sich verändernden Teilsystemen wie z.B. Odometrie (ggf. über Zeit veränderliche Raddurchmesser)
BODENEBENENSCHÄTZUNG BASIEREND AUF PMD POINT CLOUD DATEN ALS TEIL EINER BEFAHRBARKEITSANALYSE/HINDERNISERKENNUNG:
PMD Kamera am FTF, die z.B. auch zur Hinderniserkennung verwendet wirdUnterscheidung zwischen Hindernissen und der Bodenebene / RampenBoden / Rampen ggf. leicht gewölbt, keine "echte" EbeneThemen: Sensormodelle, Rauschmodelle, Clustering/Segmentierung von Punktewolken, Regressionsverfahren, Ebenenschätzung
OBJEKTDETEKTION BASIEREND AUF LASER SCANNER SENSORDATEN / PMD SENSORDATEN:
Referenzobjekt liegt z.B. als vereinfachtes 3D-Polygon- / CAD-Modell vorAufgabe: Detektion des Objekts in SensordatenThemen: Sensormodelle, Rauschmodelle, Clustering/Segmentierung von Punktewolken
OPTIMALE AUFTRAGSZUWEISUNG AN FTF FLOTTE (DISPOSITION/SCHEDULING):
Lösung eines Zuordnungsproblems (assignment problem): Welcher Auftrag wird am besten von welchem FTF übernommenKriterien, die bei der Zuordnung zu berücksichtigen sind: Batterieladung und aktuelle Position des FTF, zeitliche Anforderungen / Priorität des Auftrags, lokale vs. globale OptimalitätThemen: Optimierungsverfahren, Heuristiken, Kostenfunktionen, Routenplanung
PREDICTIVE MAINTENANCE:
FTS detektiert Unregelmäßigkeiten in der Performance von Fahrzeugen und kann vorhersagen, dass bald eine Wartung nötig wirdErfassung von Statistiken und Detektion von Abweichungen von speziellen Werten aus einem optimalen Arbeitsbereich
VERKEHRSFLUSSOPTIMIERUNG:
Anzeigenart | Praktikum, Werkstudent, Abschlussarbeiten |
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Arbeitszeit | Sonstiges |
Vertragsart | Abschlussarbeit |
Berufliche Praxis | ohne Berufserfahrung |
Aus- und Weiterbildung | Sonstiges |
Berufskategorie | Technische Berufe, Ingenieurwesen / Entwicklung, Konstruktion |
Arbeitsort |