Studentische Hilfskraft (m/w/d) - Development and setup of a grasping

Advertisement for the field of study such as: Automation engineering, electrical engineering, computer science, cybernetics, aerospace engineering, mechanical engineering, mathematics, mechatronics, physics, control engineering, software engineering, technical computer science or comparable.

Focus is the setup of a simple robot cell in simulation and real hardware for robot grasping with an industrial robot using a robotic hand as an end effector. Core goals are generating robust grasp poses for a cube part with e.g. a learning-based algorithm, extending a heuristic-based search algorithm for efficient planning and grasping of parts, validating the algorithms in sim and real, and systematically evaluating limitations as complexity increases (e.g. more complex parts, bulk goods).

The place of work would be in Heilbronn.

Was Sie bei uns tun

Literature Review: Survey grasp pose generation (analytic vs. data-driven), grasp stability metrics, and grasp planning for robotic hands. Review sim-to-real for grasping, calibration methods, and control/trajectory planning in ROS 2 and Nvidia IsaacSim. Study strategies for clutter/bin-picking and bulk handling (perception, grasp sampling, anti-collision).

Framework Development: Cell setup in sim and real: build a digital twin in Isaac Sim/Lab for the robot cell; mirror the real setup with matching kinematics, collision geometries, and dynamics.

Algorithm Implementation: Implement and setup an algorithm to specify grasp poses for different parts with a specific robotic hand (position, orientation, approach vector, pre-grasp offset), contact constraints, force/torque limits, and success criteria; Extend and integrate the heuristic search algorithm for planning and grasping; Extend to more complex parts and more complex scenarios like bulk goods (clutter/bin).

Simulation and Testing: create scripted test suites in Isaac Sim with domain randomization (poses, friction, lighting). Log success rate, cycle time, grasp stability, collision rate. Evaluate performance on varied shapes and bulk goods (single- vs. multi-object scenes), Identify boundary conditions (tolerances, reflectivity, small parts, heavy clutter), failure taxonomy, and mitigation proposals.

Was Sie mitbringen

Enrolled student

High motivation and initiative

Very good English language skills

Experience with Isaac Sim / Lab

Experience in DL is an advantage

Independent, responsible, and structured working style

Was Sie erwarten können

Pleasant working atmosphere

Interesting and industry-relevant tasks

dynamic, interdisciplinary team

Insights into the future topic of automation

Good technical equipment

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

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

Kennziffer: 81686 Bewerbungsfrist: