Das Institut für Robotik und Mechatronik (RM) arbeitet an autonomen mobilen Robotern für Anwendungen wie Planetenerkundung und Search and Rescue Missionen. Dazu werden Systeme benötigt, welche in der Lage sind, sich in unbekannten Umgebungen zurechtzufinden, die gleichzeitig unstrukturiert, schwer zu navigieren sind. Des Weiteren kann keine externe Infrastruktur wie GNSS oder permanente Kommunikationsverbindungen garantiert werden, daher müssen die Systeme ohne diese auskommen können.

Unser heterogenes Roboterteam besteht aus Flugrobotern (ARDEA) und Rovereinheiten (LRU). ARDEA ist ein vollständig selbst entwickelter Hexakopter mit einem ausgeklügelten Kamera-Setup. Die Light Weight Rover Unit (LRU) ist ein kleiner und wendiger Rover-Prototyp. Die Fähigkeiten unseres ARDEA-Roboters wurden kürzlich während der ARCHES-Mission bei einer mondanalogen Kampagne auf dem Ätna in Sizilien, Italien, sowie auf dem International Astronautical Congress 2018 in Bremen, demonstriert. Die Navigation in unbekannten planetarischen Umgebungen ist eine Herausforderung, da die Roboter nur die Sensoren an Bord wie Kameras und IMU verwenden können aber kein GNSS oder andere globale Tracking-Systeme. Für diese Aufgabe sind robuste Zustandsschätzungsalgorithmen erforderlich, die in Echtzeit und an Bord des Robotersystems ausgeführt werden können. Dafür verwendet ARDEA nur die beiden angebrachten Stereokamerapaare und IMU. Durch die Fusion dieser Datenströme ist ARDEA in der Lage, robust in Bodennähe zu fliegen.

Um weiter vom Boden entfernt zu fliegen und weiter entfernte Regionen zu erreichen, ist unser Team daran interessiert, unseren Navigationsansatz auf die nächste Stufe zu bringen. Für diese herausfordernde Aufgabe suchen wir Sie, als neues Teammitglied.

Im Einzelnen übernehmen Sie folgende Aufgaben: 

Robuste kamera-basierte Zustandsschätzung für fliegende Roboter

• Wartung und Erweiterung der Ist-Zustandsschätzungssoftware für ein frei fliegendes Multikoptersystem
• Entwicklung neuer Ansätze für eine robuste Navigation in unstrukturierten und unbekannten Umgebungen
• Untersuchung und Entwicklung relativer Navigationsansätze, um eine robustere und flexiblere Zustandsschätzung zu erhalten
• Entwicklung von Ansätzen zur Nutzung verschiedener Arten von Sensoren (einschließlich Mono- und Stereovision) zur Verbesserung der Zustandsschätzung des Roboters
• Systemintegration und Wartung
• Literaturrecherche zum aktuellen Stand der visuellen Odometrien und visuell-inertialen Odometrien