Werde Teil des Wingtra-Teams, einem innovativen Robotics-Scaleup. Hier arbeitest du in einem internationalen Umfeld mit 125+ Wingtranauts.

Aufgaben

• Erforsche fortschrittliche Steuerungskonzepte für VTOL-Drohnen.
• Entwickle und teste Flugsteuerungstechniken mit Simulationen.
• Validiere neue Steuerungskonzepte in realen Flügen.

Fähigkeiten

• Hintergrund in Regelungstheorie und UAV-Dynamik erforderlich.
• Kenntnisse in C++ und Python sind notwendig.
• Teamarbeit und strukturierte Arbeitsweise sind wichtig.

Über den Job

Schließe dich dem Wingtra-Team an und werde Teil dieses von Risikokapital unterstützten Robotik-Scale-ups mit einem globalen und internationalen Team von über 125 engagierten Wingtranauten, die wollen, dass ihre Handlungen eine positive und nachhaltige Wirkung auf die Welt haben. Gegründet vor mehr als 8 Jahren an der ETH Zürich, Europas führender Robotik-Universität, ist unser Ziel, die besten Luftroboter zu bauen, um die Welt auf Knopfdruck zu digitalisieren und die Grundlage für schnellere und bessere Entscheidungen zu schaffen. Wingtra bietet effiziente und zuverlässige Datenlösungen für eine Vielzahl von Branchen, von Bergbau, Bauwesen und Landwirtschaft bis hin zu humanitären Organisationen, Umweltschützern und Wildtierüberwachungsgruppen.

Wir greifen nach den Sternen und gemeinsam könnten wir es tatsächlich schaffen. Offene Kommunikation, das Stellen schwieriger Fragen und die Wertschätzung unterschiedlicher Standpunkte sind nur einige der Dinge, die uns helfen werden, unsere Ziele zu erreichen. Vor allem werden wir niemals aufhören zu lernen und uns bemühen, einander zu helfen, unser maximales Potenzial zu erreichen.

ÜBERSICHT

Tailsitter VTOL-Drohnen operieren sowohl im Schwebeflug- als auch im Vorwärtsflugmodus mit denselben aerodynamischen Flächen und gemeinsamen Antriebssträngen für Hover und Cruise. Diese Kopplung schafft herausfordernde Flugbedingungen während der Modusübergänge und macht Landung und Start empfindlich gegenüber Windböen und Bodeneffekten. Außerdem schränkt die Verwendung desselben Antriebssystems für den energieintensiven Schwebeflug und den effizienten Vorwärtsflug die Optimierung des Antriebsstrangs ein.

Diese Arbeit untersucht Konzepte zur verbesserten Steuerungseffektivität, um die Steuerungsautorität im Schwebeflug zu erhöhen und die Effizienz im Vorwärtsflug bei Starrflügler-VTOL-Flugzeugen zu verbessern. Die Studie kombiniert Modellierung, Steuerungsallokation, hochauflösende Simulation und experimentelle Validierung auf einer bestehenden Plattform.

ZIELE

• Erweiterung und Verfeinerung der Simulationsumgebung zur schnellen Bewertung von Algorithmen.
• Entwurf und Experimentieren mit Steuerungsallokation und Flugsteuerungstechniken, die von klassischer, optimierungsbasierter bis hin zu adaptiven und lernunterstützten Ansätzen reichen.
• Validierung des neuen Steuerungskonzepts und Vergleich mit dem Stand der Technik hinsichtlich Flugleistung, Ausdauer, Agilität und Windrobustheit.
• Validierung der Ergebnisse in Simulation und realen Flügen mit Wingtra-Drohnen.

Wingtra stellt Zugang zu Hardware, Flugplattformen, Simulationsumgebungen und Ingenieurwissen bereit, um eine schnelle Entwicklung und sichere experimentelle Validierung zu ermöglichen.

Während des Projekts bist du Teil des Wingtra-Teams – erlebe die Arbeitsumgebung in einem Robotik-Scale-up / ETH-Spin-off mit globalem Erfolg und Erfahrung in der realen UAV-Industrie.

Studentische Anforderungen

• Hintergrund in Regelungstheorie (nichtlineare Regelung von Vorteil), rekursiver Schätzung und Optimierung.
• Erfahrung mit UAV-Dynamik oder Robotikmodellierung.
• Kenntnisse in C++ und Python; Vertrautheit mit PX4 von Vorteil.
• Motivation für strukturierte experimentelle Arbeit.