In diesem Projekt des international aufgestellten Weltmarktführers SONY entwickelte ich ROS-Treiber für die Anbindung von Fahrzeugsensoren und zur Systemüberwachung.
Es ist das Ziel des Projekts, bei dem Loggen von Daten die verfügbare Bandbreite maximal auszuschöpfen ohne Daten zu verlieren.
Gemeinsam mit dem Projektleiter wurde das gesamte Logger Setup aufgebaut. Es wurden Daten von einer Vielzahl von Kameras, LiDARen, Radaren, IMUs, CAN-Bus Messwergebern und den System Monitoren aufgezeichnet.
Meine Primäraufgabe war die ROS Treiber Entwicklung. Diese habe ich in C++ oder Python geschrieben. Des Weiteren war ich für Git und die Prozessautomatisierung mit Matlab, Bash und Python zuständig. Selbstverständlich zählt dazu auch die Dokumentation der erstellen Software und Skripte.
Abhängig von den Anforderungen des jeweiligen Sensors war meine Aufgabe ggf. bereits existierende Pakete zu finden und für projektspezifische Zwecke anzupassen oder sie komplett neu zu entwickeln.
Neben anderen Paketen war eine große Aufgabe die Entwicklung eines komplett neuen Kamera Treibers für GMSL2- Kameras, die an eine NVIDIA AGX angeschlossen waren. Hierfür verwendete ich C++ und das NVIDIA DriveWorks SDK.
Zur Versionskontrolle nutzte ich Git über ein Terminal oder VS Code.
Die meiste Zeit arbeitete ich remote mit Zugriff über MobaXterm und UltraVNC. Für den regelmäßigen Austausch verwendete ich MS Teams.
Die Projektsprache war verbal hauptsächlich deutsch und schriftlich englisch.
PythonBashKameraLiDARRadarCAN-BusVNCVisual Studio CodeLinuxGitlabNVIDIA Drive AGX
Softwareentwicklung im Bereich Automatisierung und Maschinenbau
MaschinenentwicklerC++UMLCAD...
Maschinenentwickler
In diesem Projekt war es meine Aufgabe mehrere neue automatische Tool-Wechsler für eine Die-Sorter Maschine zu konzeptionieren, designen und implementieren. Zusätzlich entwickelte ich die Software für einen Die-Flipper.
Die Entwicklung startete mit der Übersetzung und Prüfung von CAD-Modellen und Anforderungen mit Aktivitätsdiagrammen, um die Software-Architektur zu entwerfen.
Für die Konzeptionierung und den Entwurf der Softwarearchitektur nutzte ich Enterprise Architect um diverse detaillierte Klassen-, Aktivitäts- und Sequenzdiagramme zu entwerfen.
Der Fokus des Entwurfs lag auf der Wiederverwendbarkeit und Abkapselung des neuen Codes in Module innerhalb des bestehenden Frameworks. Hierfür nutzte ich Erzeugungs- und Verhaltensmuster, hatte aber auch stets die Einfachheit und Verständlichkeit des Codes im Sinn.
Nach dem Beweis der Durchführbarkeit des Entwurfs, entwickelte ich die übrigen Tool-Wechsler und den Flipper mit C++ und Visual Studio.
Die Architektur bewies sich als robust gegenüber späteren Hardware-Anpassungen und war leicht auf die verschiedenen Tool-Wechsler Typen anwendbar. Ich prüfte stets die Softwarearchitektur bezüglich weiterem Verbesserungspotential und Möglichkeiten zur Abstraktion und setzte die Ideen nach Absprache um.
Die Versionskontrolle im Team wurde mit TFS und Visual Studio durchgeführt.
Das Projekt wurde in Redmine organisiert.
Die Projektsprache war primär Englisch in Wort und Schrift.
Visual StudioEnterprise ArchitectRedmine
C++UMLCADTeam Foundation ServerDesign PatternBeckhoffTwinCATOPC UA
Mühlbauer Group
Roding, Regen
6 Monate
2019-10 - 2020-03
GUI Entwicklung in C++ und Qt
SoftwareentwicklerC++17GitQt...
Softwareentwickler
Das Ziel dieses Projekts war die Entwicklung einer neuen Mehrspieler Interpretation von einer nostalgischen Handy App in C++17 und Qt.
Ich verwendete das Qt Framework und die Qt Creator IDE für die Implementierung des Front- und Backendes der Anwendung.
Das Spiel konnte sowohl lokal als auch über das Netzwerk gespielt werden.
Während der Erstellung der Software-Architektur habe ich Design Patterns intensiv für die maximale Flexibilität und Konfigurierbarkeit der Anwendung verwendet.
Ein weiterer Fokuspunkt während der Entwicklung war die Skalierbarkeit und niedriger Wartungsaufwand.
Der Code wurde mit der Google Test Bibliothek getestet und mit Doxygen dokumentiert.
Zur Versionierung verwendete ich Git.
Qt Creator
C++17GitQtUML
Explinovo GmbH
Stuttgart
8 Monate
2018-10 - 2019-05
Refactoring einer C++ Architektur mit ROS Anbindung
C++PythonUML...
Während dieses Projekts modifizierte ich ein umfangreiches in C++ geschriebenes Framework, um dieses zu flexibilisieren und die Auswertung von mehr als einer Spezifikationssprache zu ermöglichen.
Das Framework war mit der ROS-Middleware an echte Sensordaten angebunden.
Für die Modifikation habe ich die Softwarearchitektur genauestens studiert und mit UML und Enterprise Architect visualisiert.
Die Modifikationen konzeptionierte ich in UML und setzte diese anschließend erfolgreich in C++ um.
Das Resultat war ein Framework, das flexiblen Input einer Spezifikationssprache ermöglichte und das Hinzufügen der Auswertung neuer Sprachen stark vereinfachte. Bereits implementiert habe ich die Auswertung der Spezifikationssprachen STL und SRE.
Für die Auswertung der Spezifikationen in der jeweiligen Sprache, habe ich einen Lex and Yacc Parser in Python geschrieben, der das Ergebnis in JSON-Format ausgab. Diese Datei wurde dann zur Konfiguration des Frameworks verwendet. Dabei wurden die Logikkomponenten zur Datenüberwachung basierend auf der Konfiguration zur Laufzeit konstruiert.
Projektsprache war Englisch in Schrift und Deutsch für verbale Kommunikation.
Enterprise ArchitectVisual Studio
C++PythonUMLRobot Operating SystemDesign Pattern
Robert Bosch GmbH
Renningen
4 Monate
2018-06 - 2018-09
Forschungsprojekt
In diesem Projekt ging es um die Zielvorhersage von Taxifahrten in New York mit einem neuronalen Netz meiner Wahl
Zunächst analysierte ich eine Reihe von Netzen hinsichtlich ihrer Eignung für diesen Anwendungsfall und abstrahierte das Problem.
Nach der Konzeptionierung unterteile ich echte Fahrtaufzeichnungen in Trainings- und Test-Daten und startete die Arbeit mit TensorFlow.
Für das Training extrahierte ich die Längen- und Breitengrad Informationen der Daten und konvertierte sie in Straßennamen mittels der GraphHopper API.
Diese Straßennahmen wurden als sequenzieller Input für das neuronale Netz verwendet.
Als Netzwerk Architektur implementierte ich ein Long-Short-Term-Memory (LSTM) Netz in Python.
PythonTensorFlow
TU Clausthal
8 Monate
2018-02 - 2018-09
Softwareentwicklung Sensordatenfusion LiDAR und Kamera
Wissenschaftliche HilfskraftC++PythonRobot Operating System
Wissenschaftliche Hilfskraft
Bei diesem Projekt durfte ich die Sensordaten Fusion von einer 3D Punktwolke von Lidar-Daten und 2D Kamera Bilddaten konzeptionieren und in C++ und Python implementieren.
Für die Datenanbindung, Pipeline und Visualisierung verwendete ich ROS und C++.
Für die Kamera Kalibrierung verwendete ich Python und OpenCV.
Die Lidar Daten waren in pcap Format gegeben. Zur Verarbeitung der Daten wählte ich das ROS Velodyne Paket und passte es den Anforderungen an.
Nach der Verarbeitung der Lidar-Daten und der Entzerrung der Bilder, habe ich die Datenströme zeitlich synchronisiert und die Punktwolke auf die Kamera Bilder projiziert.
Visual StudioOpenCVVelodyne LidarPcapWireshark
C++PythonRobot Operating System
Institute for Applied Software Systems Engineering
In diesem großen Teamprojekt war ich für die Erstellung eines Querschnittslastenhefts für die Anforderungen in der Echtzeitüberwachung von verteilten Funktionen auf eingebetteten Systemen zu verfassen.
Hierfür habe ich mich intensiv mit dem Kunden und den Teamkollegen ausgetauscht, um alle Details in Betracht zu ziehen.
Neben der Sammlung der Anforderungen war ich dafür zuständig diese hinsichtlich ihrer Granularität, Testbarkeit, Messbarkeit und Konsistenz zu prüfen und gegebenenfalls dementsprechend anzupassen.
Weiterhin habe ich Anleitungen zur Umsetzung der Anforderungen im Tool PREEvision hinzugefügt.
Das Projekt befasste sich hauptsächlich mit den auftretenden Herausforderungen, sobald Funktionen über mehrere Geräte verteilt werden.
Diese Herausforderungen betreffen vor allem die Anforderungen und die Messbarkeit von Funktionen auf zeitlicher Ebene.
MS ExcelPREEvisionRedmine
Requirements EngineeringRequirements
Institute for Applied Software Systems Engineering
Goslar
3 Monate
2017-05 - 2017-07
Recherche und Analyse von Optimierungsalgorithmen
Wissenschaftliche HilfskraftOptimierung
Wissenschaftliche Hilfskraft
Um verschiedene Optimierungsmethoden und deren Vor- und Nachteile im Vergleich ging es in diesem Projekt. Ich habe diese insbesondere im Hinblick auf ihren Einsatz für Kontrollsysteme vergleichen.
Zunächst wurden zusammen mit dem Projektleiter eine Vielzahl objektiver Kriterien festgelegt, um die Algorithmen fair vergleichen zu können.
Beispiele für untersuchte Optimierungsalgorithmen sind:
Simulated annealing
Ameisenalgorithmus
Partikelschwarmoptimierung
Neuronale Netze
MS PowerPoint
Optimierung
Institute for Applied Software Systems Engineering
Goslar
6 Monate
2017-02 - 2017-07
Forschungsprojekt
In Kooperation mit zwei Teamkollegen, habe ich einen Prototyp für ein Serious Game (Lernspiel) entwickelt.
Das Ziel des Projekts war es das kooperative Verhalten der Anwender zu verbessern.
Mein Team und ich entwickelten ein Konzept mit Hilfe von Axure RP 8 und implementierten die Logik des Prototyps so weit, dass das Konzept mit Testern getestet werden konnte.
Ich unterstützte meine Kollegen beim Erstellen der Geschichte und der Graphiken. Mein Fokus lag jedoch auf der Implementierung der Logik und der Evaluation der Anwendung.
Zur Evaluation des Prototyps, der als HTML-Website bedient wurde, verwendete ich Fragebögen und beobachtete die Nutzer während der Verwendung der Applikation.
Axure RP 8Prototyping
TU Clausthal
11 Monate
2016-06 - 2017-04
Modulentwicklung entlang des V-Modells für den Automotive Bereich
In diesem Projekt war ich für alle Schritte auf der Ebene der Software-Modulentwicklung des Volkswagen V-Modells zuständig.
Hierzu zählt zunächst die Überprüfung des Ascet Modells anhand spezifizierter Standards.
Anschließend habe ich entweder die C Code Generierung durchgeführt und hierfür geeignete Quantisierungen ausgewählt, oder ich habe Software-Tests für generierten Code anderer Team Mitglieder durchgeführt.
Diese Software-Tests beinhalteten statische Code Analyse mit dSpace und das Testen der gewählten Quantisierungen mit TurboProp.
Zuletzt habe ich einen MiL ? SiL Vergleich ausgeführt, um die Auswirkungen der gewählten Quantisierungen abschließend zu prüfen.
Die Teamarbeit wurde mit einem Kanban Board organisiert.
Die Versionierung der Modelle und des Codes habe ich mit MKS Integrity durchgeführt und die Parameter wurden in ADD verwaltet.
ASCET-SDAscetModel reviewQuantisierungADDSoftwarereviewTurboPropdSpaceStatische
CodeanalyseMil - SiL VergleichMKS IntegrityZEUSSJenkinsV-Model
CV-ModellCode-AnalyseMILSIL
Institute for Applied Software Systems Engineering
Goslar
Aus- und Weiterbildung
4 Jahre
2015-10 - 2019-09
M. Sc. Informatik
Abschlussnote: 1.6, TU Clausthal
Abschlussnote: 1.6
TU Clausthal
3 Jahre 9 Monate
2011-09 - 2015-05
B. Sc. Wirtschaftsmathematik
Abschlussnote: 2.6, Universität Mannheim
Abschlussnote: 2.6
Universität Mannheim
Kompetenzen
Top-Skills
C++QtROSC++14C++11C++17Qt CreatorQt-Designer
Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden
Methodische Fähigkeiten:
Konzeptionierung
Prototyping
Analyse und Design
Softwarearchitektur
Softwareentwicklung
Softwaretests
Dokumentation
Algorithmen
Simulation
Lastenhefte
Spezifikationssprachen
Technologien:
C++
C
Python
Bash
UML
Markdown
Google Test
ROS
ROS2
Qt
TensorFlow
Doxygen
NVIDIA DriveWorks
Projekt Management:
Scrum
Kanban
V-Modell
Anwendungen and IDEs:
Visual Studio
Qt
Enterprise Architect
MS Visio
TwinCat
MATLAB / Simulink
ASCET
VirtualBox
Office 365
Versionierung:
Git
SVN
Redmine
TFS / Azure
MKS Integrity
Betriebssysteme
Windows
Linux
Windows CE
Hardware
Kamera
Radar
Lidar
Systemüberwachung
CAN
NVIDIA AGX
Branchen
Forschung und Entwicklung
Maschinenentwicklung
Automotive
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Im Bereich Arbeitnehmerüberlassung / Personalvermittlung