TUD

Institut für Automatisierungstechnik

Navigation

Internship within Orbital Flight Dynamics and AOCS/GNC Engineering: Set-up of Orbital Determination simulator

(Diplomarbeit)

Description of the job

Collisions of asteroids and comets with the Earth have taken place frequently over geological history altering the evolutionary course of life and contributing to mass extinctions, and it is a proven fact that they will continue to hit the Earth at irregular intervals in the future, with the potential for catastrophic damage to life and property.  Thousands of near‐Earth objects (NEOs), mainly asteroids, have been discovered over the past 20 years and the reality of the impact hazard has been laid bare.

As an intern you will acquire an in-depth insight into the NEOShield-2 project, which has been set up to carry out a detailed analysis of options for preventing the collision of NEOs with the Earth. On the site of Airbus DS in Friedrichshafen, the focus lays on the development of on‐ground processing algorithms to perform precise orbit determination and monitoring of small NEOs before, during, and after a mitigation attempt. Orbit determination in the NEOShield-2 project will be a sequential process of absolute referencing (of the explorer spacecraft w.r.t. Earth) and relative referencing (of the NEO w.r.t. the explorer spacecraft). The subject of this internship is the set-up of an end-to-end simulator in the MATLAB/Simulink environment which will serve to assess the accuracy and performance of the developed on‐ground ODM processing algorithms..

Tasks & accountabilities

Your role will involve the following tasks:

  • Literature study on Orbit Determination and Monitoring
  • Design and development of the simulator with the integration/extension of new and existing components into the simulation model
  • Verification tests to confirm the performance and reliability of the simulator.

Required skills

  • Enrolled as a Master student within Aerospace Engineering, Electrical Engineering, Computer Sciences, Systems- or Mechatronic Engineering, Tech. Kybernetik or similar
  • Experience with software modelling in MATLAB and Simulink;
  • In-depth knowledge of (spacecraft) body dynamics;
  • Basic knowledge of signal processing is an asset;
  • English: Advanced level

You are a good team player, have excellent communication skills and are able to work independently.
The start date is flexible; a start in April or May would be appreciated.

Contact
Prof. Dr. techn. K. Janschek

Entwicklung eines universellen aufwandsminimalen erweiterbaren 2D- und 3D-Kamerasimulators

Zur Navigation mobiler Roboter werden häufig Kameras eingesetzt. Die 3D-Kameras stellen dabei eine besondere Sensorart dar, weil sie 3D-Information über die Umgebung direkt erfassen und so die nachfolgenden Algorithmen von dieser Aufgabe entlasten. Bei der Entwicklung der Navigationssysteme werden Simulationsumgebungen eingesetzt, in welchen die 3D-Kamera ebenfalls mit simuliert werden. Die Simulationsmodelle der 3D-Kamera werden als 3D-Kamerasimulatoren bezeichnet.

Die Aufgabe besteht in der Entwicklung eines universellen aufwandsminimalen und erweiterbaren 3D-Kamerasimulators, der szenenunabhängig (terrestrisch, extra-terrestrisch), plattformunabhängig (PC, MATLAB/Simulink, ROS, Windows, Linux, usw.) und mit minimalem Aufwand (u. A. mit freien Lizenzen) vor allem in ersten Phasen der Entwicklung eines Navigationssystems eingesetzt werden kann. Der Simulator soll auf Grundlage einer vorhandenen Software (z.B. Bildrendering-Software) entwickelt werden. Zusätzlich soll der Simulator hochqualitative 2D-Bilder generieren.

Das Thema eignet sich für eine Studienarbeit oder für eine Diplomarbeit oder eine Masterarbeit (mit entsprechender Anpassung hinsichtlich des Arbeitsaufwandes).

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in: visuelle Navigation mobiler Roboter; lineare Algebra; Sehr gute Kenntnisse in: Programmierung unter MATLAB/Simulink; Robot Operating System (ROS); Programmierung unter Windows und Linux in C, C++.

Ansprechpartner: 
Dr.-Ing. S. Dyblenko, Tel. 463-31913

Simulation von 2D- und 3D-Kameras bei Navigation mobiler Roboter mithilfe der MATLAB-Toolbox Simulink 3D Animation

2D- Kameras und 3D-Kameras sind wichtige Sensoren für Navigation mobiler Roboter. Bei der Entwicklung der Navigationssysteme werden Simulationsumgebungen eingesetzt, in welchen die Kameras mit simuliert werden.

Die Aufgabe besteht in der Untersuchung der MATLAB-Toolbox Simulink 3D Animation zum Zwecke der Simulation der 2D- und 3D-Kameras. Die Möglichkeiten und Einschränkungen der Toolbox müssen analysiert werden (inkl. Umgebungsmodelle, Code-Generierung und Standalone-Anwendung). Auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse sollen ein 2D-Kamerasimulator und/oder ein 3D-Kamerasimulator mit Grundfunktionen für ausgewählte praktische Szenarien entwickelt werden.

Das Thema eignet sich für eine Studienarbeit oder für eine Diplomarbeit oder eine Masterarbeit (mit entsprechender Anpassung hinsichtlich des Arbeitsaufwandes).

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in: visuelle Navigation mobiler Roboter; lineare Algebra; Sehr gute Kenntnisse in: Programmierung unter MATLAB/Simulink.

Ansprechpartner: 
Dr.-Ing. S. Dyblenko, Tel. 463-31913

Evaluierung des ROS-Cartographers für 3D-Kamera-basierte Navigation mobiler Roboter

Der Cartographer ist ein 6-DOF Algorithmus zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartenerstellung mit Implementierung unter dem Robot Operating System (ROS). Als Eingangsdaten können LIDAR-Scans und inertiale Messdaten benutzt werden. Der graphbasierte Algorithmus nutzt Ansatz der iterativen Optimierung.

Die Aufgabe besteht in Inbetriebnahme und ggf. Anpassung des Cartographers, Vorbereitung von repräsentativen Testbenches zur PC-Simulation in ausgewählten Einsatzszenarien unter Verwendung von 3D-Kameras, Integration, Test des Algorithmus sowie in der Auswertung der Testergebnisse insbesondere in Hinsicht auf typische Echtzeitanforderungen in der Navigation mobiler Roboter. Die Arbeiten sollen in Rahmen des ROS-Frameworks durchgeführt werden und detailliert dokumentiert werden.

Das Thema eignet sich für eine Diplomarbeit oder eine Masterarbeit.

Voraussetzungen: Sehr gute Kenntnisse in: Navigation mobiler Roboter; Programmierung in C, C++; Programmierung unter Linux.

Ansprechpartner: 
Dr.-Ing. S. Dyblenko, Tel. 463-31913

Umsetzung und Untersuchung eines schnellen SLAM-Ansatzes unter Verwendung von 3D-Kameras, Partikelfilter und volumetrischen Umgebungsmodellen

Simultaneous-Localisation-and-Mapping (SLAM) Algorithmen werden in der mobilen Robotik zur gleichzeitigen Bestimmung der aktuellen Roboterpose (Position und Orientierung) und der Umgebungskarte verwendet. Sie bilden somit die Grundlage für autonome Navigation in unbekannter oder wenig bekannter Umgebung. Die 3D-Kameras besitzen Möglichkeit die unmittelbare Roboterumgebung in Form einer zentrumbezogenen Punktwolke zu erfassen. Das Partikelfilter ermöglicht eine genaue Schätzung mit nicht-Gauß-verteilten Unsicherheiten und nicht linearen Modellen. Die volumetrischen Modelle (z.B. Octree) stellen eine ultimative Lösung für die 3D-Modellierung der Umgebung dar.

Der umfassende kanonische Bayes-Ansatz zur optimalen Lösung vom SLAM-Problem mit Partikelfilter setzt partikelbezogene Kartenerstellung voraus und stellt somit enorme Anforderungen an die Rechenleistung und Speicherbedarf bei der Verwendung von volumetrischen Umgebungsmodellen. Ein schneller praktikabler SLAM-Lösungsansatz besteht in Realisierung der Partikelfilter-basierten Lokalisierung im Rahmen des Bayes-Frameworks und zwar auf Grundlage einer einzigen Karte die in einem separaten Prozess heuristisch erstellt wird. Dieser Ansatz kann jedoch als sub-optimal bezeichnet werden.

Die Aufgabe besteht in der Umsetzung und Untersuchung des schnellen SLAM-Ansatzes für einen mobilen Roboter mit mehreren Freiheitsgraden unter Verwendung einer oder mehreren 3D-Kameras als primäre Sensoren sowie OctoMap zur 3D-Umgebungsmodellierung. Ein Referenzalgorithmus mit der partikelbezogenen Kartenerstellung soll zum Vergleich ebenfalls realisiert werden. Eine Testumgebung soll zum Test von beiden Algorithmen entwickelt werden. Die Arbeiten sollen detailliert dokumentiert werden.

Das Thema eignet sich für eine Diplomarbeit oder eine Masterarbeit.

Voraussetzungen: Sehr gute Kenntnisse in: Wahrscheinlichkeitstheorie; Navigation mobiler Roboter; Programmierung in C, C++, MATLAB; Programmierung unter Windows und Linux.

Ansprechpartner: 
Dr.-Ing. S. Dyblenko, Tel. 463-31913

Stand: 08.11.2019 12:37
Autor: Webmaster IFA