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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Ausbreitungsprozesse mit mobilen Roboterschwärmen

Weßling

C++
MATLAB
Python
company visual

TÄTIGKEIT: Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit, Promotion

Ihre Mission:

Die Erkennung und Kartierung von Dispersionsprozessen, wie z. B. von Schadstoffen oder gasförmigen Stoffen in der Luft, ist ein sehr anspruchsvolles, aber wichtiges Problem in einer Vielzahl von Anwendungen, wie z. B. der Überwachung und Inspektion von Industrieanlagen.

Typischerweise werden für solche Aufgaben stationäre Sensornetzwerke eingesetzt. Dieser Ansatz bietet jedoch wenig Flexibilität aufgrund der hohen Dynamik der zu überwachenden Gase.

Wir, die Forschungsgruppe „Schwarmexploration“, schlagen den Einsatz von autonomen Robotern (Multiagentensystem) zur Erkundung solcher Prozesse vor. Dabei sollen sogenannte In-situ- und Gas-Fernerkundung-Sensoren eingesetzt werden. Das Ziel unserer Forschungsvorhaben ist es, effiziente Explorationsalgorithmen basierend auf den Messungen aller Agenten des Schwarms zu entwickeln, die passenden Kommunikations- und Navigationsverfahren und die passende Sensorik einzusetzen und zu einem intelligenten Gasexplorationssystem zu kombinieren und experimentell zu validieren. Die Explorationsalgorithmen basieren auf informationstheoretischen Überlegungen und verwenden Schätzverfahren, die auch in der Nachrichtentechnik weit verbreitet sind.

Das Multi-Agenten-System besteht aus fliegenden und bodengebundenen Robotern. Mehrere Roboter werden benötigt, um die hohe räumliche Dynamik des Gasdispersionsprozesses zu bewältigen. Um den Robotereinsatz und die Entscheidungsfindung zu unterstützen, wird die Gasausbreitung durch ein Modell dargestellt, das die räumlich-zeitliche Entwicklung der Gaskonzentrationen repräsentiert. Dieses Modell hat auch probabilistische Elemente, so dass die Verteilungen der Modellparameter - die Orte der Gasquellen und/oder die räumliche Gaskonzentrationskarte - numerisch aus den Messwerten abgeleitet werden können. Dabei spielt der probabilistische Ansatz für die Modelldarstellung eine wichtige Rolle: er ermöglicht, unvermeidliche Modellfehlanpassungen zu kompensieren und dient als Grundlage für das intelligente Verhalten des Multiagentensystems.

Die entwickelten Algorithmen sollten eine dezentrale Architektur ausnutzen und optimale Messpositionen in Echtzeit generieren, indem sie verteilte Rechen- und Kommunikationsressourcen auf den Robotern nutzen. Die Methoden sollen zunächst mit Hilfe numerischer Simulationen entwickelt und getestet und später auf Roboterplattformen unter realitätsnahen Bedienungen validiert werden.

Ihre Aufgaben umfassen die:

  • Grundlegende Literaturrecherche im Bereich der autonomen Schwarmexploration, Signalverarbeitung über Netzwerke und Robotik, Aufbereitung und Bewertung dieser Recherche
  • Entwicklung theoretisch optimaler Verfahren für die autonome Schwarmexploration von Gasen sowie von Verfahren, die unter anderem auch auf Methoden der künstlichen Intelligenz basieren
  • Analyse der entwickelten Verfahren durch theoretische Bewertung und durch computergestützte Simulation
  • Vergleich der Performance der neu entwickelten Verfahren mit der Performance der bereits bekannten Verfahren anhand von KPIs (key performance indicators) wie Geschwindigkeit der Exploration und Energieverbrauch der Schwarmelemente; Analyse der Performance-Unterschiede
  • Validierung der entwickelten Schwarmexplorationsverfahren in Experimenten
  • Anpassung der entwickelten Verfahren an die auf den Experimentalplattformen verwendeten Rechner und an die in den Experimenten notwendige Echtzeitfähigkeit
  • Implementierung der Verfahren auf den Rechnern der Experimentalplattformen inklusive der Anbindung von Sensoren
  • Konzeption, Vorbereitung und Durchführung von Experimenten in Indoor- und Outdoor-Umgebungen mit Rovern und fliegenden Plattformen
  • Auswertung der in den Experimenten erzielten Ergebnisse anhand von PKIs. Vergleich mit den theoretisch erzielten Ergebnissen und Interpretation von Unterschieden zwischen Theorie und Experiment
  • Veröffentlichung der Ergebnisse in internationalen Zeitschriften und auf Fachkonferenzen

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom) in Elektrotechnik, Nachrichtentechnik, Informatik, Maschinenbau oder nah verwandten naturwissenschaftlichen Gebieten
  • Expertise in Bild/Signalverarbeitung, Schätztheorie und Stochastik
  • sehr gute Programmierkenntnisse z.B. in MATLAB, C++, Python
  • grundlegende Kenntnisse in Maschinellem Lernen, Physik und Mathematik, Systemintegration und eingebetteten Systemen
  • fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift

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.

Job-Infos
Berufsfelder
Business Analysis
Embedded Systems
Studienfächer
Elektrotechnik
Informatik
Informationstechnik
Mathematik
Naturwissenschaften
Abschluss
Master/Diplom
Unternehmen
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
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