Im Rahmen des Projekts „MouSe“ wird ein mobiles, umfeldüberwachendes Sensorsystem für manuell geführte Flurförderzeuge (FFZ) entwickelt, um die Sicherheit und die Arbeitseffizienz in der Intralogistik zu verbessern.

Ziel der Arbeit ist es, den Einsatz einer AR-Brille für die ortsgenaue Visualisierung von Objekten für Staplerführende zu erproben. Über ein drohnengeführtes Sensorsystem werden Objekte im Umfeld des Gabelstaplers aufgenommen und mittels KI-basierter Bildverarbeitung klassifiziert. Die AR-Brille soll dazu dienen, die erkannten Objekte perspektivisch korrekt in Bereichen einzublenden, die aus der Sicht des Staplerführenden nicht einsehbar sind („Wallhack“). Detektierte Objekte sollen dabei als Ersatzobjekte angezeigt werden, um Datenmengen und somit die Latenz zu reduzieren.

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche zu bestehenden Ansätzen zur AR-Brillen-basierten Visualisierung von Objekten
• Konzeption einer ROS2-basierten Systemarchitektur zur Verarbeitung der Sensordaten
• Anwendung von Algorithmen zur Objekterkennung
• Integration und Visualisierung der Ergebnisse mittels AR-Brille („Wallhack“)
• Evaluation des entwickelten Systems hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit, Rechenaufwand und Latenz

Die Evaluation der Ergebnisse kann auch in Form einer Abschlussarbeit durchgeführt werden.

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

• Maschinenbau
• Wirtschaftsingenieurwesen
• Produktion und Logistik
• Mechatronik und Robotik
• oder ähnliches

Du hast Interesse an Robotik, Bildverarbeitung und Algorithmen? Und Dir macht es Spaß, sich eigenständig in neue Themen einzuarbeiten? Dann bewirb dich gerne bei mir!

Du solltest bereits grundlegende Kenntnisse erste Programmiererfahrungen haben und dich etwas mit Python und ROS2 auskennen.

Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.

Wir bieten

• angemessene Vergütung
• eigenverantwortliches Arbeiten
• flexible Arbeitszeiten
• gut ausgestattete Arbeitsplätze
• Home-Office nach Absprache
• Versuchsdurchführung
• ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de und kennzeichne deine Bewerbung entsprechend, solltest du KI-Tools verwendet haben. Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.