Auf einen Blick
- Aufgaben: Implementiere einen NMPC-Controller für Raumfahrtanwendungen und verbessere die Laufzeitleistung.
- Unternehmen: Führendes Forschungsinstitut im Bereich Raumrobotik.
- Vorteile: Praktische Erfahrung in einem spannenden Forschungsprojekt und Zusammenarbeit mit Experten.
- Weitere Informationen: Erlebe ein dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Raumfahrt mit innovativen Technologien und echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Master-Student in Luft- und Raumfahrttechnik, Mechatronik oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 900 - 1100 € pro Monat.
Diese Thesis ist ideal für Studierende, die sich für eingebettete Optimierung, numerische Simulation und Raumfahrtanwendungen interessieren und Freude daran haben, fortschrittliche Algorithmen in effiziente, leistungsstarke Implementierungen zu übersetzen. Raumrobotik ist ein aufstrebendes Feld von wachsender Relevanz für Anwendungen wie On-Orbit-Service, On-Orbit-Montage und aktive Trümmerbeseitigung. In diesen Bereichen finden robotische Bewegungen und Interaktionen in stark eingeschränkten Umgebungen und unter strengen rechnerischen und sicherheitstechnischen Anforderungen statt. Jüngste Forschungen haben gezeigt, dass Model Predictive Control (MPC) eine leistungsfähige Bewegungssteuerung bieten kann, während sie explizit Einschränkungen und Unsicherheiten berücksichtigt.
Robotiksteuerungsprobleme sind von Natur aus nichtlinear. Daher erfordert die Anwendung von Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) in Echtzeit eine effiziente Formulierung des optimalen Steuerungsproblems, zusammen mit einer sorgfältig ausgewählten Diskretisierung und Lösungsstrategie. Frühere Arbeiten haben ein Offline-Optimierungsverfahren untersucht, um die effektivsten Diskretisierungsmethoden zu identifizieren. Diese Thesis wird Methoden zur Konvexifizierung untersuchen, um die Laufzeitleistung auf raumrepräsentativer Hardware zu verbessern und gleichzeitig eine zufriedenstellende geschlossene Regelung zu gewährleisten.
Ihr Beitrag
Wir suchen einen motivierten Masterstudenten mit Interesse an Raumrobotik, um einen Onboard-Modellprädiktor zu implementieren.
Ihre Aufgaben
- Implementierung eines bestehenden NMPC-Controllers auf raumrepräsentativer Echtzeithardware.
- Untersuchung sukzessiver Konvexifizierungsstrategien für nichtlineare Betriebsbedingungen.
- Ableitung von Grenzen für das Modellmissverhältnis, das durch Konvexifizierung eingeführt wird.
- Benchmarking der Laufzeitleistung und des geschlossenen Regelverhaltens auf Echtzeithardware.
Ihre Qualifikationen
- Derzeit immatrikuliert in einem Masterprogramm in Luft- und Raumfahrttechnik, Mechatronik, Informatik, Robotik, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
- Starke Programmierkenntnisse in C/C++; Erfahrung mit Echtzeit- oder eingebetteten Implementierungen ist von Vorteil.
- Gute Kenntnisse in MATLAB oder Python sind bevorzugt.
- Starkes Interesse an Raumrobotik oder Raumfahrtdynamik.
- Vertrautheit mit Model Predictive Control und numerischer Optimierung ist von Vorteil.
Wir bieten
- Die Möglichkeit, an einem realen Forschungsproblem zu arbeiten, das für autonome Raumfahrtmissionen relevant ist.
- Zusammenarbeit innerhalb eines führenden Forschungsinstituts in der Raumrobotik.
- Einblick in robuste modellprädiktive Steuerung für sicherheitskritische Systeme.
Betreuer: Peter Kötting und Roberto Lampariello
Kontakt: Peter.Koetting@dlr.de, Roberto.Lampariello@dlr.de
Real-Time Optimization Strategies for Predictive Motion Control in Space Robotics Arbeitgeber: Technische Universität München
Die Technische Universität München bietet als Arbeitgeber ein inspirierendes und unterstützendes Umfeld, in dem Sie Ihre Fähigkeiten im IT Asset Management weiterentwickeln können. Mit einem modernen Arbeitsplatz am innovativen Forschungszentrum in Garching und einem wertschätzenden, kollegialen Arbeitsumfeld fördern wir Ihre persönliche und fachliche Entwicklung. Zudem profitieren Sie von attraktiven Leistungen des öffentlichen Dienstes, einschließlich einer betrieblichen Altersversorgung und der Möglichkeit, aktiv zur Diversität und Inklusion an unserer Hochschule beizutragen.
Kontaktdaten:
Technische Universität München Recruiting-Team
