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Masterarbeit: Foundation Models (Embodied AI) für ein Fahrzeug Docking-Manöver (w/m/d)Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) • Oberpfaffenhofen, de
Masterarbeit : Foundation Models (Embodied AI) für ein Fahrzeug Docking-Manöver (w / m / d)
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) • Oberpfaffenhofen, de
Vor 2 Tagen
Stellenbeschreibunglaufendes wissenschaftliches Studium in Informatik, Computer Science, Robotik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Mathematik oder Physik oder vergleichbar starkes Interesse am Autonomem Fahren, LLMs / Generative AI und Multi-Agenten-Systemen Grundkenntnisse in Python und Git sowie der Bereitschaft sich in ROS2 oder Bereitschaft dich einzuarbeiten Erfahrung in Simulation (z. B. CARLA / Gazebo / SUMO) oder Pfadplanung / Regelung ist von Vorteil Basis-Know-how zu LLMs, ML / Deep Learning (Datasets, Training / Inference) strukturierte Literaturrecherche & wissenschaftliches Schreiben (DE / EN) Erfahrung in Simulation (z. B. CARLA / Gazebo / SUMO), Pfadplanung / Regelung sowie Linux sind von Vorteil
Das erwartet dich
Wir suchen dich im Team für eine Masterarbeit an der Schnittstelle Autonomes Fahren / Foundation Models. Du erstellst eine State-of-the-Art-Übersicht zu Foundation Models und entwirfst eine Vision→Controller-Pipline für ein Eindock- / Park-Manöver. Auf Basis der Literatur erstellst du einen simulativen Prototyp mit CARLA. Anschließend integrierst du einen Proof-of-Concept am Fahrzeug.
Deine Aufgaben
- Survey (SoTA) : Systematische Übersicht zu Foundation Model -Frameworks, Vision-Language-Modellen (Visual→Language), Language-to-Design (Plan / Trajektorie) und Design-to-Controller (Low-Level-Ausführung)
- Taxonomie & Vergleich : Agent-Rollen (Perception-Narrator, Planner, Safety-Critic, Controller-Designer), Kommunikationsmuster, Wissenseinbindung (RAG), Safety / Runtime-Checks
- Prototyping (Simulation) : Aufbau einer CARLA Pipeline mit : Visual→Language, Szenenbeschreibung / Key-Facts aus Bild / Video. Language→Design, Plan / Trajektorie als deklaratives Format (z. B. Wegpunkte, Begrenzungen). Design→Controller, Übergabe an den Regler. Feedback, Critic / Verifier (Kollisionschecks, Dynamik- / Komfort-Constraints), Selbst-Reflexion / Re-Planung
- Evaluation (Simulation) : Kennzahlen definieren und messen (Erfolgsrate, Time-to-Dock, Quer- / Längsfehler, Clearance, Komfort / Jerk, Replans, Sicherheitsverletzungen)
- Optional : Minimal-Integration am Versuchsfahrzeug
- Dokumentation & Präsentation : saubere, reproduzierbare Doku (Repo / Readme), Abschlussvortrag
Das bringst du mit
Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E05 TVöD.
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Masterarbeit Foundation Models Embodied AI fr ein Fahrzeug DockingManver wmd • Oberpfaffenhofen, de
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