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Master Thesis - "Vision Foundation Models for automated point cloud map cleanup"

Fraunhofer-IPA
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Stuttgart
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Ort:  Stuttgart

Datum:  09.11.2025

Master Thesis - "Vision Foundation Models for automated point cloud map cleanup"

Announcement for fields of study such as: Automation technology, computer science, control engineering, software engineering, technical computer science or comparable.

In the Professional Service Robots - Outdoor research group we develop autonomous, mobile robots for a variety of outdoor applications, such as agriculture, forestry and logistics. The focus is on the development of an autonomous outdoor navigation solution as well as the hardware of the robots.

Recently, advances in LiDAR scan registration have been demonstrated by using Vision Foundation Models such as DINOv2 to generate point descriptors mapped from camera images. This type of pointcloud annotation is expected to especially benefit creation and maintenance of long-term maps, which contain only static features of the environment. Combined with previous works in dynamic object detection and removal, an automated pipeline for creating such maps will be developed, which we expect to be of great benefit to real-time localization in changing environments.

Was Sie bei uns tun

In this thesis you will explore the use of vision foundation models within robot localization. Specifically, you will utilize DINOv2 (or similar) features to enable efficient map cleanup, which might be self-learning by utilizing an online dynamic object removal/detection technique. The usability of such a map as reference for real-time robot localization will then be evaluated.

Was Sie mitbringen

  • Enrolled student
  • Background in Computer Science, Software Engineering, Electrical Engineering, Autonomous Systems or similar
  • Knowledge of C++/Python
  • Experience with ROS, computer vision, pointcloud-processing or machine learning is a plus
  • Analytical mindset and experience in algorithm development
  • Enthusiasm for mobile robotics
  • Fluent in English or German

Was Sie erwarten können

  • Cutting-edge technology in the field of outdoor mobile robotics
  • Hands on with our robots on our own test environments in Stuttgart
  • take on responsibility and freedom to implement your own ideas
  • Work with the best students in their discipline
  • Familiar atmosphere including Cake Thursday

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Frau Jennifer Leppich

Recruiting

+49 711 970-1415

jennifer.leppich@ipa.fraunhofer.de 

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA 

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 81348                

Stellensegment: Test Engineer, Computer Science, Electrical Engineering, Testing, Bilingual, Engineering, Technology

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Arbeitsbereich: IT / Data, Forschung & Entwicklung
Schulabschluss: Studium
Berufserfahrung: Keine Angabe
Sprachkenntnisse: Deutsch, Englisch
Fähigkeiten: Kenntnisse in Computer Vision, Python/C++, ROS, Algorithmusentwicklung, maschinelles Lernen, Robotik
Tätigkeitsprofil: • Entwicklung von Algorithmen für die autonome Navigation • Nutzung von Vision Foundation Models wie DINOv2 • Automatisierte Punktwolkenbereinigung und Map-Optimierung

Barrierefrei für:

Inklusion Inklusion

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