Profil

Masterabsolvent im Bereich Automatisiertes Fahren und Fahrzeugsicherheit (THI). In der Masterarbeit (Thema auf Anfrage), ergänzt durch ein akademisches Projekt zur RL-basierten Roboternavigation (Q-Learning, DQN) mit ROS/ROS2, Gazebo und Isaac Sim. Starkes mathematisches Fundament (lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Optimierung), praktische Erfahrung mit Trajektorienplanung in C++ und Python sowie Kursschwerpunkte in Sensorik, Perception und Sensor Fusion aus dem Masterstudium.

Technische Kompetenzen

Bewegungs- & Pfadplanung:

• Trajektorienplanung und -regelung (C++, MATLAB)
• RL-basierte Navigation (Q-Learning, DQN, PPO)

Mathematisches Fundament:

• Lineare Algebra
• Wahrscheinlichkeitstheorie
• Optimierung

Robotik & Simulation:

• ROS/ROS2
• Gazebo
• NVIDIA Isaac Sim
• CarMaker
• Virtual Test Drive (VTD)

Perception & Sensorik:

• Sensor Fusion, Umfeldwahrnehmung, DOORS, CAN/LIN/Flexray.

MLOps & Tools:

• CI/CD (Jenkins)
• Docker
• Conan
• Git
• Azure (Grundlagen)
• PostgreSQL

Berufserfahrung

2025 - 2026

Masterarbeit: Thema auf Anfrage

• Entwurf eines Multi-Agenten-Systems zur Bewegungs- und Pfadplanung autonomer Fahrzeuge im Mischverkehr (Mensch/AV) an unsignalisierten Kreuzungen.
• Training der Agenten mit PPO, PPO2 und Policy-Gradient-Verfahren; Untersuchung von LLM-Integration für High-Level-Entscheidungsfindung und Embedding-Transformern für Umfeldverständnis.
• Evaluierung der Modellrobustheit gegenüber fehlenden/verdeckten Umgebungsdaten ? relevant für sichere Objektreaktion in sicherheitskritischen Szenarien.
• Verteilte Trainings-Pipelines mit PyTorch und Ray zur Skalierung über parallele Simulationsumgebungen.

Kennntisse:

Python, PyTorch, Ray, Gym, SUMO.

2022 - 2022

Aufgaben:

Autonome Roboternavigation mit Reinforcement Learning 

• Implementierung von Q-Learning und Deep Q-Network (DQN) für die Navigation des RbKairos-Roboters.
• Programmierung in Python auf ROS/ROS2; Simulation und Validierung in Gazebo und NVIDIA Isaac Sim.

Kenntnisse:

Python, TensorFlow, ROS/ROS2, Gazebo, Isaac Sim.

2022 - 2022

Rolle: Praktikant

Aufgaben:

Bachelorarbeit: Thema auf Anfrage

• Entwicklung und Implementierung von Trajektorienplanungsalgorithmen für automatisiertes Einparken in beengten Umgebungen.
• Transfer mathematischer Modelle von MATLAB in hochperformanten, objektorientierten C++-Code für Embedded-Systeme.