In this thesis, you will design and implement a simulation environment for a wheeled, bipedal robot in NVIDIA Isaac Sim, ensuring realistic physics for hybrid locomotion. You will develop and train RL algorithms for hybrid locomotion tasks, including transitioning between locomotion modes and balancing on uneven terrain. To assess the quality and limitations of the training, you will compare the simulated behaviour with the real-world performance of our internally developed bipedal robot.
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.
Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots • Stuttgart
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