Student*in für Masterarbeit: Learning Dexterous Robot Manipulation from Human Demonstrations

Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.

Im crossfunktionalen Team AI Research – Physical AI werden neueste Technologien für KI-gestützte Robotikarchitekturen und moderne AI-Stacks erforscht. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird untersucht, wie Teleoperation, Demonstrationsdaten und Vision-Language-Action-Modelle zur Entwicklung leistungsfähiger Robot-Learning-Systeme eingesetzt werden können.

Aufgaben

• Literaturrecherche zu dexterer Teleoperation, Hand-Retargeting, Imitation Learning und modernen Vision-Language-Action-Modellen wie ACT, Diffusion Policy, OpenVLA oder π0
• Aufbau beziehungsweise Erweiterung einer Teleoperationsplattform zur Steuerung einer fünffingrigen Roboterhand
• Entwicklung einer Hand-Retargeting-Pipeline zur Übertragung menschlicher Handbewegungen auf die Kinematik einer dexteren Roboterhand
• Definition repräsentativer Manipulationsaufgaben und Aufbau einer synchronisierten Datenerfassungs-Pipeline mit Mehrkamera-Bilddaten, propriozeptiven Signalen und Roboteraktionen
• Erhebung, Aufbereitung und Analyse eines Demonstrationsdatensatzes
• Training und Benchmarking von Imitation-Learning-Baselines sowie Fine-Tuning moderner Vision-Language-Action-Modelle
• Planung und Durchführung kontrollierter Experimente zum Einfluss von Demonstrationsqualität, Datenmenge, Datensatzdiversität und Sensorik
• Wissenschaftliche Evaluation der Strategien auf einer realen Roboterplattform hinsichtlich Erfolgsrate, Robustheit und Generalisierung
• Analyse der Ergebnisse und Ableitung wissenschaftlich fundierter Empfehlungen

Qualifikationen

• Laufendes Masterstudium der Informatik, Robotik, Künstlichen Intelligenz, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Gute Python-Kenntnisse sowie erste Erfahrungen mit Machine Learning oder Robotik
• Interesse an Robot Learning, Computer Vision und Embodied AI
• Idealerweise praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und Linux
• Selbstständige, strukturierte und wissenschaftliche Arbeitsweise
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Engagement und Teamfähigkeit

Zusätzliche Informationen

Die Tätigkeit kann ab Oktober 2026 beginnen. Für die Online-Bewerbung werden Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnisse, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und ein Nachweis über die Regelstudienzeit benötigt.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen. People Solutions unterstützt bei Fragen zum Bewerbungsprozess.