Entwicklung einer Machine Vision - Anwendung für die Detektion und Filterung von bewegten Objekten in 3D-Laserscans

Rahmen: 
Das ARIBIC Projekt ist ein deutsch-kanadischen Kooperationsprojekt. Das Konsortium besteht aus dem STARS Lab der Universität Toronto, Leddartech, STILL und dem IFL am KIT. Ziel ist es, die Navigations-sensorik auf fahrerlosen Transportfahrzeugen zur Informationsgewin-nung über den Zustand eines Logistikzentrums zu verwenden. Am Ende soll ein lebendiger digitaler Zwilling des Logistikzentrums ent-stehen.

Problemstellung: 
Für die zuverlässige Kartenerstellung und Lokalisierung von mobilen Robotern in Innenräumen ist es wichtig, dass bewegte Objekte (z.B. Personen oder Fahrzeuge) im Sensorstream erkannt und herausgefil-tert werden. 

Aufgabe: 
Ziel dieser Arbeit ist es, eine Machine Vision - Applikation zu entwi-ckeln, die in der Lage ist, bewegte Objekte zuverlässig im 3D-Laserscan zu detektieren und zu filtern. Ziel dieser Arbeit ist es, Ansät-ze aus dem Bereich autonomen Fahrens auf den Anwendungsfall Intra-logistik zu übertragen. Mit Hilfe von synthetischen Daten aus einer Simulationsumgebung soll ein Neuronales Netz (z.B. Frustum Point-Net) trainiert werden und die Ergebnisse anschließend am realen Ro-boter evaluiert werden.

Vorkenntnisse:
Wir sind auf der Suche nach motivierten Studierenden, die Spaß an der Arbeit mit mobilen Robotern und Computer Vision haben. Kennt-nisse in Deep Learning/ Machine Vision und Python-Programmierung sollten vorhanden sein. Die Arbeit kann nicht remote durchgeführt werden, zeitweise Präsenzphasen sind nicht zu vermeiden. Gute Deutsch oder Englischkenntnisse werden vorausgesetzt. 

Geboten:
Wir bieten ein aktuelles und spannendes Forschungsthema im Bereich mobiler Robotik und Machine Vision, das in sich abgeschlossen ist und dennoch genügend Freiraum für eigene Ideen lässt.