Umfelderkennung
MTS Schrode AG
(Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Portfolio
Skills
Python (Scikit-Learn, Keras, Plotly, Tensorflow, Speech-Enhancement,
Computer Vision, Signal Processing, DNN) – sehr gut
Unity, MRTK, ARCore – sehr gut
C#, .NET – sehr gut
Java (Android) – sehr gut
JS, HTML 5 – sehr gut
SQL, SVN, Git, Confluence – gut
C, C++ – gut
LabVIEW, Matlab, Simulink, SimulationX – Grundkenntnisse
Scrum
Computer Vision, Signal Processing, DNN) – sehr gut
Unity, MRTK, ARCore – sehr gut
C#, .NET – sehr gut
Java (Android) – sehr gut
JS, HTML 5 – sehr gut
SQL, SVN, Git, Confluence – gut
C, C++ – gut
LabVIEW, Matlab, Simulink, SimulationX – Grundkenntnisse
Scrum
Projekthistorie
11/2023
-
bis jetzt
Projektleitung, technische Umsetzung
Das Hauptziel ist die Erkennung des Geländes im Arbeitsbereich des Baggers und die Erstellung eines DGMs, welches sich dynamisch verändert und fortlaufend aktualisiert wird. Diese Informationen
zum Gelände können für Soll–Ist–Vergleiche mit dem Urgelände genutzt werden.
Das Hauptziel ist die Erkennung des Geländes im Arbeitsbereich des Baggers und die Erstellung eines DGMs, welches sich dynamisch verändert und fortlaufend aktualisiert wird. Diese Informationen
zum Gelände können für Soll–Ist–Vergleiche mit dem Urgelände genutzt werden.
01/2023
-
04/2024
Datenaustausch Cloud-Plattform
MTS Schrode AG
(Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)
Verbinden zur Cloud-Plattform (AWS basiert / REST) und tauschen Daten aus und synchronisieren mit 3D Baggersteuerung MTS-Navi.
07/2019
-
12/2022
Forschungsprojekt bauen 4.0 Fahrerleitsystem
MTS Scrode AG
(Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)
Projektleitung, technische Umsetzung
Ziel: Mittels AR-Datenbrillen werden BIM-Daten als 3D-Modelle auf der
realen Baustelle angezeigt. Mit Sensordaten von Maschinen, Leitungsplänen
und Gefährdungszonen werden sie in einer Applikation gebündelt.
https://www.youtube.com/watch?v=Lo-_DY_FTus
#Unity, Hololens, Tracking, CV, python, C#
Ziel: Mittels AR-Datenbrillen werden BIM-Daten als 3D-Modelle auf der
realen Baustelle angezeigt. Mit Sensordaten von Maschinen, Leitungsplänen
und Gefährdungszonen werden sie in einer Applikation gebündelt.
https://www.youtube.com/watch?v=Lo-_DY_FTus
#Unity, Hololens, Tracking, CV, python, C#
08/2017
-
06/2019
Einsatz künstlicher Intelligenz bei Baumaschinen am Beispiel der Bodenarterkennung
MTS Schrode AG
(Industrie und Maschinenbau, 50-250 Mitarbeiter)
technische Umsetzung - programmieren
Ziel des Projekts: Mit Methoden der künstlichen Intelligenz soll die Bodenart während des Verdichtungsprozesses aus den Schwingbeschleunigungen der Verdichterplatte bestimmt werden.
Übernahmestatus: gemessene Besleunigungsmessdaten
Übernahmedatum: 08/2017
Aktueller Stand: Projekt erfolgreich abgeschlossen
Aufgaben: Daten direkt am Bagger aufnehmen, Signale bearbeiten, Merkmale extrahieren, verschiedene Klassifikatoren anwenden und vergleichen, WPF Oberfläche für MTS Navi zu entwerfen
Methoden verwendet: FFT, k-Means, k-NN, SVM RBF Kernel, Random Forrest, Gaussian Process, Neuronale Netzwerke (FFNN)
Ziel des Projekts: Mit Methoden der künstlichen Intelligenz soll die Bodenart während des Verdichtungsprozesses aus den Schwingbeschleunigungen der Verdichterplatte bestimmt werden.
Übernahmestatus: gemessene Besleunigungsmessdaten
Übernahmedatum: 08/2017
Aktueller Stand: Projekt erfolgreich abgeschlossen
Aufgaben: Daten direkt am Bagger aufnehmen, Signale bearbeiten, Merkmale extrahieren, verschiedene Klassifikatoren anwenden und vergleichen, WPF Oberfläche für MTS Navi zu entwerfen
Methoden verwendet: FFT, k-Means, k-NN, SVM RBF Kernel, Random Forrest, Gaussian Process, Neuronale Netzwerke (FFNN)
02/2017
-
08/2017
Planungskalender für Eisenbahnfeuerwehren der Tschechischen Republik
Eisenbahnfeuerwehren der Tschechischen Republik
(Sonstiges, 1000-5000 Mitarbeiter)
Aufgabe: Planungskalender für alle Feuerwehrtöchter der Tschechischen Republik
Webbasierte App-Steuerung (MySQL, PHP, HTML, JS..)
Webbasierte App-Steuerung (MySQL, PHP, HTML, JS..)
11/2016
-
05/2017
MA: Geschätzte Fahrstrecke und Bahnplanung für Elektrofahrzeuge
Porsche Engineering Services
(Automobil und Fahrzeugbau, 50-250 Mitarbeiter)
Masterarbeit: bei der Firma Porsche Engineering Services in Prag
Thema der Arbeit: Geschätzte Fahrstrecke und Bahnplanung für Elektrofahrzeuge (3. Platz bei der Studentenkonferenz erhalten)
Methoden verwendet: Java für Android, dynamische programmieren, CAN, Google Maps API, SW in the Loop, HW in the Loop
Masterprüfung mit einem Durschnitt 1.0 abgeschlossen
Thema der Arbeit: Geschätzte Fahrstrecke und Bahnplanung für Elektrofahrzeuge (3. Platz bei der Studentenkonferenz erhalten)
Methoden verwendet: Java für Android, dynamische programmieren, CAN, Google Maps API, SW in the Loop, HW in the Loop
Masterprüfung mit einem Durschnitt 1.0 abgeschlossen
Reisebereitschaft
Nur Remote verfügbar
