Sim-to-Real-Transfer fuer mobiles Service-Robotik-Startup in Berlin
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du arbeitest mit einer Isaac-Sim-Konfiguration des Roboters plus einem Datensatz von 30 realen Roll-out-Aufnahmen. Implementiere: (1) Baseline-Policy ohne Randomization (PPO oder SAC), (2) Domain Randomization ueber 6 Parameter (Sensor-Noise, Reibung, Beleuchtung, Texturen, Initial-Position, Motor-Latenz), (3) System-Identification, das aus realen Roll-outs Parameter schaetzt und im Sim einsetzt. Evaluiere alle drei in der Sim und (falls Hardware verfuegbar oder ueber den realen Roll-out-Datensatz simuliert) in real auf 20 Test-Layouts. Liefere Trainings-Code, Eval-Bericht und Architekturnotiz.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Schliesse den Sim-to-Real-Gap einer Navigations-Policy via Domain Randomization und System-Identification.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Sim-to-Real-Gap quantifizieren und Methoden zur Schliessung systematisch vergleichen
- Domain Randomization mit sinnvollen Ranges parametrisieren
- System-Identification als komplementaeren Ansatz verstehen
- Robotik-RL in einer produktiven Sim-Pipeline professionell aufsetzen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenML Researcher
Sim-to-Real mit DR und Sys-ID auf einer produktnahen Robotik-Plattform ist die anspruchsvollste ML-Researcher-Arbeit in Service- und Industrie-Robotik-Startups.
Dieses Projekt schärft
- sim-to-real
- domain-randomization
- system-identification
Research Scientist
Robotik-RL in einer reproduzierbaren Simulationspipeline aufzusetzen und ehrlich zu evaluieren ist Standardhandwerk in Robotik-Forschungsgruppen.
Dieses Projekt schärft
- reinforcement-learning
- isaac-sim
- robot-navigation
Applied AI Scientist
Sim-to-Real-Methoden in eine produktive Robotik-Pipeline zu uebertragen und dem Engineering zu argumentieren ist Kerngebiet von Applied AI Scientists in Robotik-Tier-1-Zulieferern.
Dieses Projekt schärft
- sim-to-real
- domain-randomization
- robot-navigation
Noch eine Sache