Pflichtpraktikum / Thesis: LiDAR Generation from RGB Images

Sommersemester 2027 – befristet auf 3–6 Monate

IHRE AUFGABEN:

• Sie recherchieren und analysieren aktuelle wissenschaftliche Methoden zur Generierung von LiDAR-Daten aus Kamerabildern und -videos. Dazu gehören unter anderem Ansätze auf Basis von Deep Learning, Diffusionsmodellen, Neural Rendering und Tiefenschätzung.
• Sie entwickeln und evaluieren eine Pipeline zur Generierung LiDAR-ähnlicher Punktwolken aus synchronisierten Multikamerasystemen.
• Sie passen ausgewählte Methoden an und optimieren diese, um die Eigenschaften eines SICK-LiDAR-Sensors nachzubilden.
• Sie untersuchen die Potenziale und Grenzen bestehender RGB-to-LiDAR-Ansätze für industrielle Anwendungen.
• Sie bewerten die generierten Daten hinsichtlich geometrischer Genauigkeit, Robustheit und Eignung für nachgelagerte KI-Anwendungen.
• Sie dokumentieren und präsentieren Ihre Ergebnisse sowie daraus abgeleitete Empfehlungen.

Der konkrete Umfang des Themas wird an Ihren fachlichen Hintergrund und die Anforderungen des Praktikums beziehungsweise der Bachelor- oder Masterarbeit angepasst.

IHR PROFIL:

• Studium der Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Interesse an Computer Vision, 3D-Perzeption und Sensorfusion
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Grundkenntnisse in Machine Learning und Deep Learning
• Erfahrung mit PyTorch oder einem vergleichbaren Framework von Vorteil
• Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten und zur Analyse wissenschaftlicher Fachliteratur

Kontakt: Sarah Disch