Promotionsstellen
Sicheres Reinforcement Learning für Autonome Raumfahrtsysteme (m/f/d)
Wir suchen einen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/f/d) für eine vollständig finanzierte Promotionsstelle in den Forschungsbereichen Reinforcement Learning, Dynamik von Raumfahrzeugen, und Formale Verifikation.
Bachelor- und Masterarbeiten
Momentan gibt es leider keine offenen Stellen.
Studentische Hilfskräfte (HiWi)
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Engineering Project (B.Sc. Aerospace)
Themen für Engineering Projects werden auf dieser Seite ausgeschrieben. Bei Interesse an einem der Themen schreiben Sie bitte eine kurze Mail mit 3-4 Sätzen an niklas.kochdumper@tum.de, warum Sie sich für das Thema interessieren. Bei Bewerbungen von Gruppen bitten wir ebenfalls um eine kurze Beschreibung der Motivation der Gruppe für das Thema. Mitte/Ende April (für das Sommersemester) bzw. Mitte/Ende Oktober (für das Wintersemester) werden die Themen vergeben. Abgabe des Reports sowie der Pitch für das Engineering Project sind in der Regel für die letzte Vorlesungswoche vorgesehen.
Eye in the Sky: Ceiling Camera Localization for Indoor Robotics
The goal of this project is to develop a ceiling-mounted camera system that acts as an indoor positioning tool for robots and objects on the floor. By calibrating the camera’s intrinsic parameters and estimating its pose relative to the environment, the system establishes a geometric mapping that converts image pixels into real-world floor coordinates. Students implement real-time object detection using color features or fiducial markers and use homography-based projection to determine each object’s position with high accuracy. The project offers hands-on experience in camera calibration, coordinate transforms, and real-time vision processing, and provides a practical platform for experiments in robot tracking and indoor localization.
Für dieses Engineering-Projekt wird ein Team aus 2–3 Studierenden gesucht.
Lightweight Stereo Vision System for 3D Scene Reconstruction and Obstacle Abstraction
The goal of this project is to build a stereo vision system using Raspberry Pi-compatible IMX219 cameras to capture synchronized image pairs and compute depth maps. The resulting point clouds should then be processed into convex polytopes that abstract obstacles in the environment. These simplified models enable fast planning and mapping algorithms suitable for small robots and drones. The system is validated through controlled experiments involving obstacle detection and reconstruction.
Für dieses Engineering-Projekt wird ein Team aus 2–3 Studierenden gesucht.
Preliminary Design of a Flying Spacecraft Simulator Based on Omnicopter Drones
Since omnicopter drones are capable of generating thrust in arbitrary directions, they are particularly well suited for compensating gravitational forces. The goal of this project is to equip such an omnicopter with reaction wheels and thrusters in order to simulate spacecraft motion under microgravity conditions. The key focus of the project is the proper dimensioning of both the reaction wheels and the thrusters, as well as the development of a corresponding CAD model for the complete spacecraft mockup.
Für dieses Engineering-Projekt wird ein Team aus 2–3 Studierenden gesucht.