Masterthesis - Model Predictive Path Following with System Identification and Wheel Slip Estimation

Was Sie bei uns tun

• Analyse des bestehenden Navigations-Stacks (Path-Following-Controller, Base Controller) und der Systemidentifikation
• Erweiterung der vorhandenen Systemidentifikation um Schlupfeffekte : Ableitung eines parametrierten Fahrzeugmodells aus kurzen manuellen Fahrten unter Berücksichtigung unterschiedlicher Untergründe (z. B. Sand, Asphalt, Gras, Kies)
• Entwicklung und Tuning eines MPC auf Basis der identifizierten Modelle
• Integration in eine bestehende ROS2-Umgebung
• Validierung in Simulation in einer bestehenden ROS2-Umgebung und auf unseren eigens entwickelten Robotern
• Vergleich mit bestehenden Controllern bzgl. Pfadfehler und Stabilität
• Dokumentation, Auswertung und wissenschaftliche Aufbereitung der Ergebnisse

Was Sie mitbringen

Was Sie erwarten können

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.