LLM & Robotik: Entwickle mit uns einen interaktiven Messedemonstrator! (Praktikum | Hannover)

Ziel ist die Entwicklung eines interaktiven Messedemonstrators, der Sprachsteuerung mit Robotik verbindet. Besucher können Mini-Spider-Roboter durch einen Hindernisparcours navigieren, indem sie Sprachbefehle geben. Ein Large Language Model (LLM) interpretiert die gesprochenen Anweisungen und steuert die Roboter in Echtzeit. Über Bluetooth kommunizieren die auf ESP32 basierenden Roboter mit einem zentralen Steuer-PC. Der Demonstrator veranschaulicht auf anschauliche Weise die Kombination aus KI-basierter Sprachverarbeitung, eingebetteten Systemen und intelligenter Bewegungssteuerung.

Deine Aufgaben

Entwicklung eines Messedemonstrators, bei dem Mini-Spider-Roboter per Sprachbefehl über einen Hindernisparcours gesteuert werden. Ein LLM verarbeitet die Anweisungen in Echtzeit und überträgt sie via Bluetooth an ESP32-gesteuerte Roboter. Die Tagesbestzeiten werden auf einem Monitor visualisiert.

  • Aufbau und Inbetriebnahme der Mini-Spider-Roboter (ESP32)
  • Entwicklung der Schnittstelle zwischen LLM und Robotern zur Befehlsübertragung (Bluetooth)
  • Implementierung der Sprachsteuerung (Speech-to-Text und Interpretation durch ChatGPT-API)
  • Entwicklung einer GUI zur Anzeige der Steuerbefehle und Bestzeiten

Dein Profil

Das bringst du mit:

  • Studium im Bereich Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
  • Interesse an Robotik, eingebetteten Systemen und Künstlicher Intelligenz
  • Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python oder C/C++)
  • Verständnis für Mikrocontroller oder Kommunikationsschnittstellen (z. B. Bluetooth) von Vorteil
  • Spaß an praktischer Umsetzung und interdisziplinärer Teamarbeit
  • Selbstständige, kreative Arbeitsweise und Freude am Experimentieren

Du hast Lust, Sprachsteuerung, KI und Robotik in einem spannenden Messeprojekt zusammenzubringen?
Dann bewirb dich gern!

Wir bieten

  • angemessene Vergütung
  • eigenverantwortliches Arbeiten
  • flexible Arbeitszeiten
  • gut ausgestattete Arbeitsplätze
  • Home-Office nach Absprache
  • Versuchsdurchführung
  • ggf. langfristige Zusammenarbeit

    Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
    Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

Firmenkontakt und Herausgeber des Stellenangebots:

IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gemeinnützige GmbH
Hollerithallee 6
30419 Hannover
Telefon: +49 (511) 27976-0
Telefax: +49 (511) 27976-888
http://www.iph-hannover.de

Für das oben stehende Stellenangebot ist allein der jeweils angegebene Herausgeber
(siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Stellenagebotstextes,
sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH
übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit des dargestellten Stellenangebots. Auch bei
Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit.
Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung
ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem
angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen
dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet

Bachelorarbeit, Diplom-/Masterarbeit, Studien-/Projektarbeit (Studentenjob | Hannover)

Bewertung von Fahrtrajektorien mithilfe von DTW Algorithmen

Beginn Nach Vereinbarung

Thema Industrie 4.0, Künstliche Intelligenz, Fahrerlose Transportfahrzeuge

Bewerbung Deine aussagekräftige Bewerbung enthält Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse.

Bitte sende die Unterlagen in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de

Die meisten Fahrzeuge in der Intralogistik werden manuell gefahren, da menschliche Fahrer*innen den automatisierten Systemen aus heutiger Sicht in vielerlei Hinsicht überlegen sind. Um die menschlichen Fähigkeiten für automatisierte Systeme nutzbar zu machen, soll das menschliche Fahrverhalten in einer Logistikumgebung simuliert und zur Generierung synthetischer Datensätze genutzt werden. Darauf aufbauend soll ein FFZ über Imitation Learning befähigt werden, Fahrbewegungen auf Basis des impliziten Wissens erfahrener Fahrer*innen autonom auszuführen.

Deine Aufgaben

Ziel deiner Arbeit ist die Analyse und anschließende Bewertung der Unterschiede zwischen menschlichen Expertenfahrtrajektorien und Fahrtrajektorien, die durch ein Imitation-Learning-Modell gefahren wurden. Für die Analyse soll der Dynamic Time Warping (DTW) Algorithmus verwendet werden. Dieser wird traditionell für das Finden von Ähnlichkeiten in Signalen verwendet, welche sich in ihrer Geschwindigkeit unterscheiden, wie beispielsweise bei der Spracherkennung.

Diese Arbeitspakete sind Bestandteil:

  • Literaturrecherche bzgl. der Anwendung von DTW für die Trajektorienbewertung
  • Aufstellen von geeigneten Bewertungskriterien
  • Softwaretechnische Umsetzung des DTW-Algorithmus (Python)
  • Analyse gegebener Fahrtrajektorien mithilfe des umgesetzten DTW-Algorithmus
  • Bewertung der Unterschiede zwischen den Trajektorien anhand der Kriterien.
  • Einschätzung über die Eignung von DTW zur Bewertung von Fahrtrajektorien

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

  • Informatik
  • Datenwissenschaften
  • Maschinenbau
  • Mechatronik
  • Elektrotechnik
  • oder ähnliches

Perfekt wäre es, wenn Du zudem:

  • Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift vorweisen kannst
  • Gute Programmierkenntnisse in Python sowie der Datenanalyse (z. B. NumPy, pandas, matplotlib) mitbringst
  • Erfahrung mit ROS/ROS2, Git und Linux (Ubuntu) hast

Du hast Interesse an Datenanalyse, Robotik und Künstlicher Intelligenz? Und Dir macht es Spaß, dich eigenständig in neue Themen einzuarbeiten? Dann bewirb dich gerne!

Wir bieten

  • eigenverantwortliches Arbeiten
  • enge Betreuung
  • gut ausgestattete Arbeitsplätze
  • ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

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Datenerfassung und -analyse für Imitation Learning (Studentenjob | Hannover)

Die meisten Fahrzeuge in der Intralogistik werden manuell gefahren, da menschliche Fahrer*innen den automatisierten Systemen aus heutiger Sicht in vielerlei Hinsicht überlegen sind. Um die menschlichen Fähigkeiten für automatisierte Systeme nutzbar zu machen, soll das menschliche Fahrverhalten in einer Logistikumgebung simuliert und zur Generierung synthetischer Datensätze genutzt werden. Darauf aufbauend soll ein Flurförderzeug (FFZ) über Imitation Learning befähigt werden, Fahrbewegungen auf Basis des impliziten Wissens erfahrener Fahrer*innen autonom auszuführen.

Deine Aufgaben

Im Projekt LernFFZ erfassen wir Fahrdaten von Flurförderzeugen (FFZ) sowohl in realen Umgebungen als auch in Simulationen über mehrere Sensormodalitäten (z. B. Kamera, ToF, IMU). Diese Daten bilden die Grundlage für die Entwicklung und das Training von Imitation-Learning-Modellen, die das fahrerische Verhalten von FFZ nachbilden.

  • Selbstständige Aufnahme von Fahrdaten in einer Simulationsumgebung (NVIDIA Omniverse)
  • Weiterentwicklung der Szenarien in der Simulationsumgebung
  • Unterstützung bei der Aufnahme realer Fahrdaten (Aufbau, Kalibrierung, Szenario-Gestaltung)
  • Aufbereitung, Analyse und Bewertung der Daten (Qualitätsprüfung, Statistiken, Visualisierung)
  • Entwicklung und Integration neuer Bewertungsmetriken für Trainings- und Testdaten (z. B. Trajektorien-Abweichung)

Du hast Lust, mit deinem Beitrag autonome und sichere FFZ-Systeme in der Praxis voranzubringen?

Dann bewirb dich gern!

Dein Profil

Du studierst

  • Informatik
  • Elektrotechnik
  • Mechatronik
  • Maschinenbau
  • oder vergleichbares

und möchtest dein theoretisches Wissen in der Praxis anwenden? Zudem hast du Lust, dich eigenständig in neue Themengebiete einzuarbeiten und dein Wissen im Bereich Simulation und Analyse zu vertiefen? Dann bist Du hier genau richtig!

Perfekt wäre es, wenn Du zudem:

  • Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift vorweisen kannst
  • Programmierkenntnisse in Python sowie der Datenanalyse (z. B. NumPy, pandas, matplotlib) mitbringst
  • Erfahrung mit ROS/ROS2, Git und Linux (Ubuntu) hast

Eine Abschlussarbeit im Anschluss an Dein Praktikum oder Deinen Nebenjob? Kein Problem, wir unterstützen Dich gerne und finden bestimmt ein spannendes Themenfeld!

Wir bieten

  • Angemessene Vergütung bei Nebenjob
  • Eigenverantwortliches Arbeiten
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Gut ausgestattete Arbeitsplätze
  • ggf. langfristige Zusammenarbeit
  • Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
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Modellentwicklung für eine geometrieangepasste, inhomogene Erwärmung (Studentenjob | Hannover)

In der Massivumformung von Metallen werden hohe Temperaturen benötigt, um die Verformung zu begünstigen. Gleichzeitig wirken sich hohe Temperaturen nachteilig auf die Energiebilanz sowie auf sekundäre Effekte auf den Prozess aus.Zur Verbesserung der Qualität und Stabilität der Umformung von Stahlteilen im Querkeilwalzverfahren werden Ansätze untersucht, die eine energieeffizientere Prozessführung ermöglichen. Das Ergebnis soll kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) helfen, ihre Erwärmungsstrategie für Walzteile zu optimieren, um so Energie einzusparen und die Prozessstabilität zu erhöhen.Deine AufgabenFür die endgeometrieangepasste Erwärmung von Halbzeugen soll auf Basis vorhandener Daten ein mathematisches Modell entwickelt werden, das eine optimale Temperaturverteilung zum Ergebnis hat.

Deine Aufgaben sind im Einzelnen:

  • Recherche und Einarbeitung in mathematische Modellbildung
  • Iteration verschiedener Modellansätze (z. B. analytisch, numerisch, datengetrieben)
  • Ggf. Nutzung von Optimierungsverfahren zur Minimierung des Energieverbrauchs
  • Validierung und Vergleich der Modellansätze anhand von experimentellen oder simulierten Daten
  • Sensitivitätsanalyse der Modellparameter
  • Umsetzung des Modells in einen Software-Demonstrator
  • Visualisierung und Interpretation der Ergebnisse
  • Weitere Inhalte nach Absprache

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

  • Maschinenbau
  • Produktion & Logistik
  • Nachhaltige Ingenieurswissenschaften
  • Informatik
  • Mathematik
  • Umform-/Werkstofftechnik

Du hast Interesse an Umformtechnik/Messtechnik und Simulation/Automatisierung.Zudem verfügst du über Kenntnisse in Werkstofftechnik, mathematischer Modellbildung.Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.Programmierkenntnisse (Python, C++) sind sehr erwünscht.Die Arbeiten können zum Teil in Telearbeit ausgeführt werden.

Wir bieten

  • eigenverantwortliches Arbeiten
  • vollständige Betreuung der studentischen Arbeiten
  • flexible Arbeitszeiten
  • gut ausgestattete Arbeitsplätze
  • Home-Office nach Absprache
  • vollausgestattete Küche mit Obstkorb
  • ggf. langfristige Zusammenarbeit

Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

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IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gemeinnützige GmbH
Hollerithallee 6
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Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit.
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Nachhaltiges Produktionsverfahren in der Stahlverformung (Ausbildung / Duales Studium | Hannover)

 

Jobtitel
Nebenjob, Bachelorarbeit, Diplom-/Masterarbeit, Studien-/Projektarbeit

Beginn
sofort

Thema
Werkzeug- und Formenbau, Umformtechnik, Prozessauslegung

Projekt
Nutzung unterschiedlicher Fließspannungen beim Umformen inhomogen erwärmter Rohteile (Inhomogene Erwärmung)

Bewerbung
Deine aussagekräftige Bewerbung enthält Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse.
Bitte sende die Unterlagen in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de

In der Massivumformung von Metallen werden hohe Temperaturen benötigt, um die Verformung zu begünstigen. Gleichzeitig sind hohe Temperaturen nachteilig für die Energiebilanz und sekundäre Erwärmungseffekte (Zunderbildung) des Umformprozesses.Im Projekt werden Verbesserungen bei Qualität und Stabilität der Umformung von Stahlteilen im Querkeilwalzverfahren untersucht. Dafür sind Planungen von Versuchen sowie experimentelle Untersuchungen vonnöten.

Deine Aufgaben
Im Rahmen des Projekts kannst du unter anderem an folgenden Aufgaben bzw. Themengebieten für (Abschluss-)Arbeiten selbstständig tätig werden:

Versuchsplanung- und Auswertung

  • Entwicklung von Versuchsdesigns für untersch. Erwärmungsmustern
  • Walzfehleruntersuchung und Ableitung von Optimierungsmaßnahmen
  • Analyse der Prozessstabilität durch Temperaturkontrolle

Messung & Analyse

  • Entwicklung einer Messstrategie zur automatisierten Erfassung der Temperaturverteilung im Halbzeug
  • Oberflächenanalyse: Bewertung der Oberflächenstruktur jeder Erwärmungsmethode
  • Ermittlung der Verzunderungsrate und Bauteilgenauigkeit

Dein Profil

Du studierst eines der folgenden Fächer:

  • Maschinenbau
  • Produktion & Logistik
  • Nachhaltige Ingenieurswissenschaften
  • Umform-/Werkstofftechnik

Du hast Interesse an Umformtechnik/Messtechnik und Simulation/Automatisierung.
Zudem verfügst du über Kenntnisse in FEM, Simulation, Konstruktion und/oder Werkstofftechnik.
Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift werden vorausgesetzt.
Programmierkenntnisse (Python, C++) sind sehr erwünscht.
Die Arbeiten können nicht hauptsächlich in Telearbeit ausgeführt werden.

Wir bieten

  • eigenverantwortliches Arbeiten
  • vollständige Betreuung der studentischen Arbeiten
  • flexible Arbeitszeiten
  • gut ausgestattete Arbeitsplätze
  • Home-Office nach Absprache
  • vollausgestattete Küche mit Obstkorb
  • ggf. langfristige Zusammenarbeit
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Telefax: +49 (511) 27976-888
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Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit.
Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung
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