Ar du en student som ar ivrig att tillampa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv pa verkliga utmaningar Pa Saab tror vi att innovationer vaxer pa nya ideer och ditt examensarbete kan vara gnistan som tander vart nasta tekniska genombrott Din roll Vi soker en tva exjobbare med intresse for maskininlarning Examensarbetet fokuserar pa att undersoka och implementera RL-baserade metoder for kollisionsundvikning for dronare Vi ser det enorma vardet som studenter tillfor vart foretag Din akademiska precision i kombination med din entusiasm for avancerad teknik gor att du kan narma dig problem med en unik och insiktsfull lins Pa Saab far du mojlighet att samarbeta med erfarna ingenjorer och specialister fa ovarderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till var tillvaxt och utveckling Bakgrund Autonoma dronare UAV er anvands inom moderna forsvarsapplikationer for uppdrag som spaning overvakning eskort och navigering i farliga eller okanda miljoer En grundlaggande teknisk utmaning ar att kunna undvika hinder t ex trad byggnader master fordon eller andra UAV er med begransad sensorinformation i realtid Traditionella kollisionsundvikningssystem bygger pa laser radar eller GPS-kartor Dessa ar inte alltid tillgangliga i GPS-storda eller fientliga miljoer En alternativ metod ar att basera beslut pa bildinformation fran dronarens kamera vilket kraver avancerad visuell forstaelse och reaktiv intelligens Reinforcement Learning RL mojliggor att trana en dronare att lara sig att navigera och undvika kollisions genom att agera och lara av konsekvenserna av sina handlingar direkt fran bildflodet Saab Dynamics har en lang tradition inom bildbehandlingsomradet och sektionerna for bildbehandling samt optronik bildbaserad navigering handleder arligen ett antal exjobbare inom omradet I dagslaget ar vi ca 28 personer mellan sektionerna och arbetar med allt fran elektrooptiska sensorer till realtidsimplementering av vara bildbehandlingsapplikationer Beskrivning av exjobbet Att undersoka och utveckla en RL-baserad metod for visuell kollisionsundvikning dar dronaren fattar navigeringsbeslut baserat pa kamerainput i syfte att mojliggora autonom navigation i komplexa och oforutsagbara miljoer Exempel pa forskningsfragor Hur paverkar valet av RL-algoritm DQN PPO SAC A3C etc prestandan i visuell obstacle avoidance for UAV er Vilken typ av bildrepresentation t ex ra RGB optical flow depth maps features ger bast inlarning och generalisering Kan domanrandomisering och augmentation gora RL-agentens policy generaliserbar fran simulering till verklig flygning Hur robust ar agentens policy mot oforutsedda storningar som rorelseoskarpa dimma regn eller delvis blockerad kamera Din roll Arbetet ar lampligt for 1-2 studenter i slutet av er teknisk fysik- eller datorteknik-utbildning eller motsvarande och ska paborja ert 30 hp examensarbete Erfarenheter inom maskinlarning och programmering ar meriterande Vanligen observera att vi arbetar med lopande urval och tjansten kan komma att tillsattas innan sista ansokningsdatum har gatt ut Befattningen kraver att du genomgar och godkanns enligt vid var tid gallande bestammelser for sakerhetsskydd For befattningar dar Saab har krav pa sakerhetsklassinplacering kan i forekommande fall medfora krav pa visst medborgarskap Vad du blir en del av Upptack oandliga mojligheter Anta utmaningar skapa smarta innovationer och uppgradera dina formagor Det har ar en plats for kluriga tankare modiga pionjarer och alla daremellan Tillsammans uppnar vi det extraordinara var och en tar med sitt unika perspektiv Varje bidrag raknas Saab ar ett ledande forsvars- och sakerhetsforetag med uppdrag att hjalpa nationer att skydda sin befolkning och bidrar till trygghet for manniskor och samhallen Med 26 100 talangfulla medarbetare utvecklar Saab teknik och losningar for en sakrare och mer hallbar varld Saab utvecklar tillverkar och underhaller avancerade system inom flygteknik vapen ledningssystem sensorer och undervattenssystem Saab har sitt huvudkontor i Sverige men en global verksamhet dar Saab ar en del av manga nationers forsvarsformaga Las mer om oss har Sista ansokningsdag 01-12-2025 Kontaktpersoner Marcus Klomark Sektionschef Bildbehandling marcus klomark saabgroup com (phone hidden) Simon Wold kontaktperson handledare (phone hidden) Jimmy Cedervall Lamin kontaktperson handledare (phone hidden)

📌 Examensarbete, 30 Hp: Kollisionsundvikning För Drönare Med Reinforcement Learning (Orchha)
🏢 Important Group
📍 Orchha