Masterarbeit (w/m/d): Comparative Analysis of Multi-Sensor Integration in SENSE-Rai System

Das DLR-Institut für Softwaretechnologie versteht Software als Katalysator für Forschung und technische Fortschritte. Mit der Entwicklung hochmoderner Softwarelösungen und innovativer Forschung leisten die derzeit rund 200 Mitarbeitenden des Instituts einen wesentlichen Beitrag zu den Fortschritten in den Bereichen Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr und Sicherheit.

Zu unseren Kompetenzfeldern zählen zuverlässige und sicherheitskritische Softwaresysteme, Künstliche Intelligenz, High-Performance Computing und Quantum Computing, Mensch-System-Interaktion und Visualisierung, Software- und Systems Engineering sowie Digitale Plattformen und Digitale Zwillinge.

Diese Arbeit untersucht die Integration mehrerer Sensoren in SENSE-Rai-Systeme unter Verwendung des Robot Operating System 2 (ROS 2) Frameworks. Es wird eine vergleichende Analyse der Leistung, der Skalierbarkeit und des Aufwands bei der Verwendung von ROS 2 mit verschiedenen Data Distribution Services (DDS) durchgeführt, wobei Aspekte wie Kosten, Lizenzierung, Effizienz und Optimierungsmöglichkeiten berücksichtigt werden. Die Studie untersucht auch das Potenzial für den Transfer von Sensortechnologie in Marktanwendungen.

SENSE‑Rai zielt darauf ab, neue Technologien und Methoden zu entwickeln, um die Datenverarbeitung mit künstlicher Intelligenz (KI) durch den Einsatz realer und virtueller Sensoren (z. B. Kameras, Lidars) sowie standardisierter Schnittstellen und verschiedener Soft‑ und Hardware zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Kombination von physikalischen Modellen mit datengesteuerten Modellen und dem Edge Computing.

Das Projekt schafft methodische und technologische Grundlagen, die zu spezifischen Systementwicklungen für ausgewählte Anwendungsfälle führen, darunter die Schaffung einer Middleware‑Schicht mit ROS 2. Diese Middleware unterstützt die nahtlose Integration verschiedener Sensorsysteme und verwaltet Datenerfassung, Kalibrierung, Datenreferenzierung und Qualitätsmessung.

Deine Aufgaben

• Literaturübersicht:
  • Überblick über die aktuelle Forschung zur Sensorintegration in eingebetteten Systemen
  • DDS in ROS 2 mit Schwerpunkt auf Kosten, Lizenzierung, Effizienz, Optimierungsmöglichkeiten und Vorteile für eingebettete Systeme wie Echtzeitkommunikation, Modularität und Skalierbarkeit
• Zielsetzungen:
  • Vergleich der Leistung und Skalierbarkeit von Multisensorsystemen mit verschiedenen DDS‑Integrationen (z. B. eProsima Fast DDS, Eclipse Cyclone DDS, RTI Connext DDS, Zetascale Zenoh DDS Integration)
  • Quantifizierung des Netzwerk‑Overheads, der durch die Verwendung der Standard‑DDS‑Einstellung im Vergleich zu anderen eingeführt wird
  • Bewertung des Potenzials für den Technologietransfer von Sensorintegrationstechniken auf ähnliche, in SENSE‑Rai eingebettete Systeme und auf der Grundlage der DDS‑Vergleichsergebnisse Feststellung, welche Marke besser geeignet ist
• Erwartete Beiträge:
  • Quantifizierte Metriken für die Leistung, Skalierbarkeit und den Overhead verschiedener DDS-Konfigurationen für das SENSE‑Rai‑Framework
  • Empfehlungen für die Optimierung der Sensorintegration und Datenverarbeitung in eingebetteten SENSE‑Rai‑Systemen

Das bringst du mit

• laufendes Masterstudium der Mechatronik, Computertechnik, Elektrotechnik, Robotik, Informatik oder einem eng verwandten Bereich
• Programmiersprachen und Embedded Linux (z. B. C/C++, Python, Bash)
• Vertrautheit mit ROS 2 (Knoten, Themen, Dienste, Parameter, Startdateien)
• Nutzung und Konfiguration von DDS‑Middleware (z. B. Fast DDS, Cyclone DDS, Connext, Zenoh)
• Leistungsmessung und Benchmarking (z. B. Latenz, Durchsatz, CPU, Speicher, Bandbreite)
• Vertraut mit Git, Unit‑Tests, CI/CD‑Grundlagen und Dokumentation
• Du kannst dich auf Englisch verständigen, da dies die Überwachungssprache ist

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!