Sichere Modellprädiktive Regelung von unbemannten Hubschraubern - Braunschweig, Deutschland - Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Beschreibung

TÄTIGKEIT: Studien-/ Abschlussarbeit

Ihre Mission:

Am Institut für Flugsystemtechnik des DLR Braunschweig werden neue Konzepte und Technologien für unbemannte Luftfahrzeuge entwickelt. Einer unserer Forschungsschwerpunkte ist die sichere Autonomie, welche neben dem autonomen Missionsmanagement auch die intelligente Regelung des Systems umfasst. Die Modellprädiktive Regelung (Model Predictive Control, MPC) liegt an der Schnittstelle zwischen diesen beiden Ebenen und sorgt dafür, dass das Luftfahrzeug vorausschauend und spontan regieren kann. Unbemannte Hubschrauber eignen sich durch ihre Manövrierbarkeit für den Lasttransport an schwer erreichbare Orte wie beispielsweise Schiffe oder Windkraftanlagen. Insbesondere die Landung ist dabei ein missionskritisches und gleichzeitig riskantes Manöver, bei dem die Sicherheit eine große Rolle spielt. Im Rahmen dessen besteht Ihre Aufgabe darin, Lösungsansätze für eine der nachfolgenden Problemstellungen zu erarbeiten und zu implementieren:

• Laufzeitoptimierung für Optimierungsalgorithmen zur Lösung einer speziellen Art von MPC-Problem in Echtzeit inkl. Hardwareintegration.
• Untersuchung von Methoden zur Störungsquantifizierung im Rahmen von robusten MPC-Ansätzen und Anwendung auf eine automatische Hubschrauberlandung.

Bitte geben Sie das von Ihnen gewünschte Thema in ihrem Bewerbungsanschreiben oder im Kommentarfeld während des Bewerbungsprozesses an.

Ihre Qualifikation:

• wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Kybernetik, Robotik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge
• gute Kenntnisse in Regelungstechnik, insbesondere Modellprädiktiver Regelung (MPC)
• sehr gute Englischkenntnisse
• eine schnelle Auffassungsgabe sowie eine motivierte, selbstständige und gewissenhafte Arbeitsweise
• gute Programmierkenntnisse in C++, MATLAB und/oder Python erwünscht
• idealerweise erste Erfahrung mit Lösungsalgorithmen für quadratische Optimierungsprobleme
• Erfahrung mit Hardwareintegration von Vorteil
• erste Erfahrung mit algorithmischer Geometrie und geometrischen Objekten
• (Polytope, Ellipsoide, ...) gern gesehen
• prinzipielles Verständnis von robusten MPC-Ansätzen hilfreich

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert.Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können.Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik.Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.