Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst einen aufgezeichneten Datensatz aus 5 Drohnenflügen in einer Pilothalle (ROS-Bag mit Stereo-Kamera bei 30 Hz, IMU bei 200 Hz, Vicon-Ground-Truth-Posen bei 100 Hz). Konfiguriere ORB-SLAM3 für Stereo-Inertial-Modus, tune die Hyperparameter (Anzahl Features, Keyframe-Schwellen), und benchmarke gegen den zweiten Open-Source-Stack VINS-Fusion. Bewerte Absolute Trajectory Error (ATE) gegenüber Vicon, Lokalisierungs-Latenz und Recovery-Verhalten nach kurzzeitigem Tracking-Verlust. Liefere ein Engineering-Memo mit Empfehlung, welcher Stack als Drohnen-Baseline produktiv gehen soll.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wähle und tune einen SLAM-Stack, der in einer strukturarmen Logistikhalle unter 30 cm ATE liefert und bei kurzzeitigem Tracking-Verlust zuverlässig wiederfindet.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Visuell-inertiales SLAM konzeptionell verstehen und konfigurieren
- Trajectory-Evaluation-Toolkits (evo) sauber anwenden
- Sensor-Fusion-Latenz und Recovery-Verhalten als Entscheidungskriterien einbeziehen
- Open-Source-Stacks für eine konkrete Hardware-Plattform evaluieren
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 RollenComputer Vision Engineer
Visuell-inertiales SLAM zu konfigurieren und gegen Ground Truth zu bewerten ist exakt die Einstiegsarbeit eines CV Engineers in autonomen Systemen.
Dieses Projekt schärft
- slam
- multi-view-geometry
- sensor-fusion
Machine Learning Engineer
Ein Wahrnehmungs-Stack mit reproduzierbaren Benchmarks für die Hardware-Plattform zu liefern ist die ML-Engineer-Disziplin in Robotik-Startups.
Dieses Projekt schärft
- state-estimation
- sensor-fusion
- benchmarking
Applied AI Scientist
Methodenauswahl unter realen Drohnen-Bedingungen plus saubere Bewertung ist Kerngebiet angewandter KI-Wissenschaftler in der Robotik.
Dieses Projekt schärft
- slam
- state-estimation
- benchmarking
Noch eine Sache