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.

Mobile Roboter sind weit verbreitet in verschiedenen Industriebereichen wo sie als Transportmittel von Waren, Werkstücken oder Teilen in der Logistik oder in Produktionswerkstätten eingesetzt werden. Mit der Zunahme der Digitalisierung und der Industrie 4.0 ist der Aufgabengebiet der mobilen Roboter deutlich erweitert, insbesondere im Hinblick auf die Entwicklung von flexiblen Arbeitsplätzen in Kooperation mit anderen Maschinen und Robotersystemen, sowie in Kollaboration mit dem Menschen. Der Mechatronik Lehrstuhl beschäftigt sich unter anderem mit der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen für die autonome Navigation von omnidirektionalen mobilen Robotern, welche in verschiedenen Anwendungen aus aktuellen Forschungsprojekten, z.B. KIMKO (https://www.mv.uni-kl.de/mec/projekte) zum Einsatz kommen. Dies erfordert den Einsatz von modellbasierten Regelungsmethoden, sowie deren Kopplung mit Computer Vision um kollisionsfreie Robotertrajektorien zu planen und auszuführen.

Die damit verbundenen Aufgaben umfassen:

• Die Entwicklung von Algorithmen für die Planung von kollisionsfreien Trajektorien für einen omnidirektionalen mobilen Roboter basierend auf Verfahren der modellprädiktiven Regelung
• Kopplung der Trajektorienplanung mit Computer Vision (Stereokameras, Ultraschallsensoren), um statische und dynamische Hindernisse zu erkennen und in der Planung zu berücksichtigen
• Implementierung der Algorithmen auf einer omnidirektionalen (Mecanum Räder) mobilen Roboterplattform
• Erweiterung der Algorithmen um eine globale Pfadplanung für den autonomen Einsatz in industriellen Umgebungen
• 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 wünschenswert
• 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

Mobile Roboter
MPC
Trajektorienplanung

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31. Oktober 2023

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