Wissenschaftliche Mitarbeiterin Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Luft‐  und Raumfahrttechnik

zu besetzen. 

 

  Wir arbeiten seit über 30 Jahren auf dem Gebiet der autonomen Straßenfahrzeuge und sind mit dem 4D‐Ansatz ein Pionier auf dem Gebiet der visuellen Führung autonomer Straßenfahrzeuge. Hinter den zahlreichen internationalen Wettbewerbserfolgen (Urban Challenge 2007, European Land Robot Trials) unserer Fahrzeuge MuCAR‐3 und MuCAR‐4 (Munich Cognitive Autonomous Robot Car) steckt der Teamgeist von ca. 15 Doktoranden. Bei uns ist niemand Einzelkämpfer, sondern kann auf das gesammelte Know‐How und gemeinsame Software‐Bibliotheken zurückgreifen.  

 

Im Rahmen eines laufenden, längerfristigen Forschungsprojektes arbeiten wir an einer Oberflächenklassifikation und Vegetationserkennung zur Navigation in natürlichen off‐road Umgebungen: wie unterscheidet sich der Waldweg vom Waldboden oder der dünne in den Weg hineinragende Ast von einer Eisenstange? Hierfür steht eine Vielzahl von Sensoren zur Verfügung: von der fahrzeugeigenen Inertialsensorik über Kameras diverser Spektralbereiche (RGB, NIR, FIR) bis hin zu hochauflösenden 3D‐Laserscannern. Auf Basis dieser fusionierten Sensordaten sollen z.B. über maschinelle Lernverfahren geeignete Klassifikationsmerkmale gefunden werden, um die Weg‐  und Kreuzungs‐ erkennung unserer Fahrzeuge weiter zu verbessern.

 

Hierfür suchen wir eine Mitarbeiterin bzw. einen Mitarbeiter zur Verstärkung unseres jungen Teams. Einstellungsvoraussetzungen:

 Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in ‐ Informatik oder Elektrotechnik, z.B. mit Schwerpunkt maschinelle Lernverfahren oder Computer Vision ‐ oder in vergleichbaren Studiengängen.  Kenntnisse oder Interessenschwerpunkte in mindestens einem der folgenden Gebiete ‐ Maschinelle Lernverfahren ‐ Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion   ‐ Sensordatenfusion

 Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt (C oder C++)  

 Spaß an ingenieurhaftem und experimentellem Arbeiten am realen Fahrzeug

 Bereitschaft zur Mitarbeit in der Lehre

 

Geeignete Kandidatinnen und Kandidaten erhalten im Rahmen Ihrer Tätigkeit die Möglichkeit zur Promotion. Bereits promovierte Bewerber können nicht berücksichtigt werden.


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