Master Thesis - Point Cloud Segmentation for LiDAR Localization of Mobile Outdoor Robots

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

In the Professional Service Robots - Outdoor research group we develop autonomous, mobile robots for a variety of outdoor applications, such as agriculture and forestry. The focus is on the development of an autonomous outdoor navigation solution as well as the hardware of the robots.

Natural outdoor environments like farms and forests are filled with highly complex geometrical forms compared to constructed areas or indoor environments. The classification of surface or obstacle types is a major assistance for mobile robots to navigate autonomously in such environments. Besides the obstacles detection and environment classification based on camera data, the LiDAR point clouds can be utilized to increase the robustness and precision of these classifications.

Was Sie bei uns tun

In this thesis you will contribute to the environment understanding of the robot by developing a point cloud segmentation method based on classical and/or deep learning techniques. This work will lay the foundation of localization algorithms like 3D LiDAR SLAM and sophisticated obstacle classification and avoidance algorithms.
You will work on the development and implementation of a point cloud segmentation method that separates dynamic and static objects into different classes to improve the interpretation of the environment. Based on a current state of research, you will evaluate existing approaches and derive a novel concept for segmentation in versatile outdoor environments. During the implementation with ROS in C++/Python you will regularly test your algorithms on our outdoor robot platform and evaluate the performance.

Was Sie mitbringen

Background in Computer Science, Software Engineering, Electrical Engineering, Mechatronics or similar
Profound knowledge of C++ /Python
Experience with ROS
Experience with neural networks for image or point cloud processing
Analytical mindset and experience in algorithm development
Enthusiasm for mobile robotics
Fluent in English or German

Was Sie erwarten können

Cutting-edge technology in the field of outdoor mobile robotics
Hands on with our robots on our own test fields in Stuttgart
Take on responsibility and freedom to implement your own ideas
Work with the best students in their discipline
Familiar atmosphere including Cake Friday

We also offer the possibility of direct entry for excellent graduates.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

If you are interested, please submit a short letter of motivation on your personal favourite topic listed above, CV, current grade transcript to kevin.bregler@ipa.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 71219 Bewerbungsfrist:

Stellensegment: Test Engineer, Cloud, Testing, Computer Science, Engineering, Technology, Bilingual

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