Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in Kognitive Robotik -Reinforcement Learning und Low-Level Regelung

Was Sie bei uns tun

• Aufbau einer Simulationsumgebung in NVIDIA Isaac Lab, einschließlich Import und Anpassung von CAD Modellen, sowie Modellierung von Kontaktdynamik und Aktorverhalten


• Entwurf, Training und Evaluation von RL-Policies für Lokomotion über verschiedene Untergründe und Gangarten


• Entwicklung von Low-Level-Reglern als Schnittstelle zwischen gelernten Policies und realer Aktorik


• Sim-to-Real-Transfer (Domain Randomization, System Identifikation und iteratives Feintuning auf der Hardware)


• Mechatronische Weiterentwicklung der Roboterplattform, inkl. Anpassung von Kinematik, Aktorik und der Konstruktion


• Konstruktion, Aufbau und Inbetriebnahme neuer Hardwareiterationen team- und domänenübergreifend


• Wissenschaftliche Veröffentlichung der Ergebnisse