Entwicklung von modell- und lernbasierten Simulations- und Regelungsverfahren für robotische Elektr…

Location

Weßling | Germany

Job description

TÄTIGKEIT: Wissenschaftliche Tätigkeit / Projektarbeit, Promotion

Ihre Mission:

Das Institut für Systemdynamik und Regelungstechnik (SR) arbeitet an der Weiterentwicklung und Anwendung fortschrittlicher Steuerungs- und Regelungsverfahren, um Leistungsfähigkeit, Energieeffizienz, Sicherheit und Komfort komplexer Regelungssysteme zu verbessern. Die übergeordneten Ziele des Instituts sind innovative Problemlösungen für Raumfahrtroboter und -systeme, Flächenflugzeuge, Straßen- und Schienenfahrzeuge sowie der Technologietransfer.

Zukünftige autonome Elektrofahrzeuge werden durch sogenannte X-by-wire Fahrzeug-Architekturen gekennzeichnet sein, bei denen es keinen direkten mechanischen Durchgriff vom Fahrer/von der Fahrerin auf Systeme wie z. B. die Lenkung gibt. Die hohe Komplexität, die mit dieser Technologie verbunden ist, sowie Anforderungen an die Ausfallsicherheit, sind die Motivation für die Entwicklung sogenannter Surrogat-Modelle, die u.a. im virtuellen Training mittels Reinforcement Learning verwendet werden sollen. Daher sollen einerseits Methoden des maschinellen Lernens und der modellbasierten Modellierung und Regelung in Form hybrider Ansätze entwickelt werden. Andererseits sollen diese Entwicklungsergebnisse hinsichtlich ihrer Robustheit und sicheren Funktion getestet und optimiert werden. Um die Effizienz der Ausführung der Algorithmen zu erhöhen, sollen diese Technologien auch in echtzeitfähigen Edge-Cloud-Umgebungen implementiert und untersucht werden.

Hierzu sind von Ihnen folgende Aufgaben zu bearbeiten:

• Analyse, Entwicklung und kritische Bewertung wissenschaftlicher Methoden zur nichtlinearen modellprädikativen und online optimierungsbasierten Reglersynthese unter Verwendung von Verfahren der automatischen Differentiation und standardisierten Modellaustauschschnittstellen
• Entwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens wie dem Reinforcement Learning für die Regelung von mechatronischen Systemen
• Wissenschaftliche Untersuchung von Regelungsschleifen, die über ein Netzwerk betrieben werden, insbesondere in echtzeitfähigen Edge-Cloud-Umgebungen
• Wissenschaftliche Analyse von Verfahren zur Bewertung der Robustheit und Vertrauenswürdigkeit von modell- und lernbasierten Regelungsverfahren
• experimentelle Erprobung der Verfahren am robotischen by-wire-Elektromobil des DLR (ROboMObil) sowie an seriennahen Versuchsfahrzeugen mit by-wire-Steuerung
• Verfassen von wissenschaftlichen Veröffentlichungen für internationale Journale und Konferenzen sowie auf dem Abteilungs-Blog

Wir bieten Ihnen flexible Arbeitszeiten und Home-Office nach Absprache an und die Möglichkeiten, im Rahmen eines Forschungsprojekts wissenschaftlich zu arbeiten und in Kooperation mit einer Universität eine Dissertation anzufertigen. Für den Arbeitsweg bekommen Sie einen Zuschuss zum Jobticket.

Ihre Qualifikation:

• abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master / Diplom Uni) der Ingenieurwissenschaften aus den Fachrichtungen Elektrotechnik, Informatik, Robotik, Maschinenwesen mit Schwerpunkt Regelungs-/Informations-/Steuerungstechnik oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge, Gesamtnote besser als 2,0
• erweiterte regelungstechnische und optimierungstechnische Kompetenzen, die über die Inhalte der Grundlagenvorlesungen hinausgehen
• Kenntnisse in den Methoden des maschinellen Lernens (supervised & unsupervised learning)
• Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache: Modelica, Julia oder Python
• Erfahrung mit ML Tools wie Keras oder PyTorch sind erwünscht
• Sie verfügen idealerweise über verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Kenntnisse im Bereich der Fahrzeugtechnik und Elektromobilität sind von Vorteil

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.

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