Ingenieur/in (w/m/d) - Fehlermodellierung und Spatial-AI für sichere, multisensorielle Navigation

Das erwartet dich

Im Gegensatz zu den aktuell kommerziell eingesetzten Techniken liegt der Fokus der Forschungsarbeiten des Instituts auf der Sicherung der Zuverlässigkeit und Integrität der ermittelten Positionsinformation. Dabei ist die Idee, dass vollautonomes Fahren oder Fliegen nur dann möglich sind, wenn nachgewiesen ist, dass die multisensorielle Navigation im Rahmen der Vorgaben sicher ist. Dazu ist zu analysieren, wie sich verschiedene Typen von Messfehlern auswirken und wie diese statistisch durch die verschiedenen Prozessierungsstufen propagieren. Dies ist für die heute typischerweise eingesetzten neuronalen Netze kaum möglich, so dass neue Ansätze erarbeitet, analysiert und bewertet werden sollen. Du sollst im vorgenannten übergeordneten Themengebiet zur Entwicklung und Analyse zuverlässiger Verfahren zur visuellen Navigation und Sensorfusion beitragen. 

Deine Aufgaben

• Konzeption und Entwicklung von komplexen Algorithmen zur Verbesserung der multisensoriellen Navigation mit erhöhten Sicherheitsanforderungen für den Straßen-, Schienen-, als auch den Luftverkehr
• Entwicklung von Fehlermodellen zur Quantifizierung der Integrität multisensorieller Navigationsmethoden, z.B. des Kalibrierungsfehlers und des Erkennungsfehlers 
• Erstellung realistischer Simulationsszenen mit 3D-Modellierungswerkzeugen, z.B. Game-Engines, zur Erzeugung von Trainingsdaten und zum Testen der entwickelten Methoden
• Entwicklung und Implementierung einer geeigneten Simulations- und Bewertungsumgebung mit Hilfe von Programmiersprachen, wie C/C++ und Python
• Analyse der erhaltenen Simulationsergebnisse zur Bewertung der Fehlerpropagation und der Fehlerwahrscheinlichkeiten
• Validierung der entwickelten Methoden anhand von in Messkampagnen erhobenen Hardware-Daten

Das bringst du mit

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) in Ingenieurwissenschaften (z.B. Informatik, Raumfahrttechnik, Elektrotechnik und Informationstechnik) oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge
• solide Kenntnisse in Mathematik und Statistik
• Kenntnisse im Bereich der Multisensoriellen Navigation, der Visuellen Navigation und dem Maschinellen Lernen
• Kenntnisse über die Anwendung von Vision-Transformer zur Bildwahrnehmung
• gute Kenntnisse in den Programmiersprachen Python und C/C++
• sehr gute Englischkenntnisse

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 13 TVöD.