Der Lehrstuhl von Prof. Bajcinca forscht schwerpunktmäßig an modernen Methoden und anspruchsvollen Anwendungen der Regelungs und Systemtheorie und ist in den drei Hauptsäulen Hybride Systeme und Cyberphysik, Komplexe Dynamische Systeme und Maschinelles Lernen und Steuerung organisiert. Durch die Vernetzung mit einer Vielzahl von nationalen und internationalen Forschungs-, universitären und Industriepartner können regelmäßig Förderprojekte mit hochinteressanten Aufgabenstellungen der modell- und datenbasierten Regelung, Inferenz und Entscheidungsfindung in komplexen technischen und biologischen dynamischen Systeme gewonnen werden. Darüberhinaus verfügt der Lehrstuhl über eine ausgezeichnete Laborausstattung in den Bereichen autonomes Fahren, Robotik und Energiesysteme, welche kontinuierlich weiterentwickelt wird. Für mehr Informationen:

https://www.mv.uni-kl.de/mec/home.

Die Reduktion der Bearbeitungs- und Zykluszeiten von komplexen Aufgaben in unterschiedlichen Industriebereichen ist meistens nur durch den Einsatz von mehreren kooperierenden Robotersystemen zu erreichen. In diesem Fall kommunizieren die Roboter miteinander, teilen Sensorinformationen und Koordinieren ihre Aufgaben sowie ihre Bewegungen um gemeinsam eine Bearbeitungsaufgabe durchzuführen. Dies führt jedoch dazu, dass die Roboter meistens nahe beieinander arbeiten und sich ihre Arbeitsbereiche stark überlappen, was zu einer erhöhten Kollisionsgefahr führt. Dies stellt neue Herausforderung an die Planung der Robotertrajektorien, wodurch online Planungsmethoden herangezogen werden. Um einen sicheren kooperierenden Robotereinsatz zu ermöglichen entwickeln wir am Lehrstuhl modellbasierte Methoden für das online Planen von kollisionsfreien Robotertrajektorien. Für einen vielfältigen und flexiblen Einsatz in aktuellen Forschungsprojekten sollen diese auf modellprädiktive Verfahren basierende Planungsmethoden weiterentwickelt und um datenbasierte Methoden erweitert werden.

Die damit verbundenen Aufgaben umfassen:

• Die Entwicklung von Algorithmen für die Planung von kollisionsfreien Trajektorien für kooperierende Robotermanipulatoren
• Die Entwicklung von kooperierenden Algorithmen zur Koordination der Bewegungen der Roboterarme mit den omnidirektionalen Bewegungen einer mobilen Roboter als Teil eines flexiblen Robotiksystems
• Kopplung der Trajektorienplanung mit Computer Vision (Stereokameras)
• Erweiterung von modellbasierten Algorithmen um datenbasierte Methoden für einen flexiblen und robusten Einsatz
• Implementierung der Algorithmen auf Robotermanipulatoren (UR5 von Universal Robots) unter Verwendung von ROS (Robot Operating System).
• Enge Kooperation innerhalb der Forschungsgruppe sowie mit Industriepartnern.

• Überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Regelungstechnik, Elektrotechnik, Informatik oder Mathematik
• Erweiterte regelungstechnische und optimierungstechnische Kompetenzen, die über die Inhalte der Grundlagenvorlesungen hinausgehen
• Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache: Matlab, Python, C++ werden erwartet
• Kenntnisse im Bereich der Modellierung und Lösung von Optimierungsproblemen werden erwartet
• ROS (Robot Operating System) – Kenntnisse werden erwartet
• Organisations- und Kooperationsfähigkeit mit wissenschaftlichen sowie industriellen Partnern unterschiedlicher Disziplinen
• verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift von Vorteil.

• Vergütung nach TV-L E13 mit zunächst einjähriger Befristung
• Die Möglichkeit zur Promotion und zur Lehrtätigkeit ist bei wissenschaftlicher Eignung gegeben
• Die TUK ermutigt qualifizierte Akademiker*innen nachdrücklich, sich zu bewerben
• Schwerbehinderte werden bei entsprechender Eignung bevorzugt eingestellt (bitte Nachweis beifügen)
• Elektronische Bewerbung wird bevorzugt. Bitte nur ein einziges zusammenhängendes PDF anhängen.

Es erwartet Sie eine interessante, abwechslungsreiche und verantwortungsvolle Aufgabe in einem jungen, hoch-motivierten, interdisziplinären Team eines wachsenden Lehrstuhls mit großem persönlichen Gestaltungsspielraum.

Prof. Dr.-Ing. Naim Bajcinca
Phone: +49 (0)631/205-3230
Mobile: +49 (0)172/614-8209
Fax:  +49 (0)631/205-4201
Email: mec-apps(at)mv.uni-kl.de

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31. Oktober2023

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