Doktorand i inlärning och -styrning av multirobotsystem

Elektrifiering och digitalisering tillhör framtidens största områden för omställning till hållbara samhällen. Institutionen för elektroteknik bedriver framgångsrik forskning och utbildning inom dessa områden – däribland förnybara energikällor och elfordon, industriell IoT, 6G kommunikation och trådlösa sensornät men även forskning och utbildning inom Life Science, hälsoteknik, smarta elektroniska sensorer och medicinska system. Institutionen för elektroteknik är en internationell miljö med ca 160 medarbetare som bidrar till viktiga tekniska energi- och hälsolösningar vid Ångströmlaboratoriet.

Kom och jobba med oss!
Tjänsten kommer att vara placerad vid avdelningen Signaler och System, vid institutionen för Elektroteknik. Här hittar du en trevlig arbetsmiljö med ett aktivt doktorandnätverk och en mäng experimentella projekt. Avdelningen samarbetar med svenska företag - offentliga och privata - och intressenter inom de olika forskningsområdena. Vi ser fram emot din ansökan. Var med och bygg framtiden med oss!  

Forskningsprojekt
Multirobotsystem erbjuder spännande möjligheter för att främja framtiden inom automation och teknik. Till skillnad från konfigurationer med en robot ökar samarbetet mellan flera robotar effektiviteten och flexibiliteten och leder till bättre robusthet i komplexa, dynamiska miljöer. Lösningar med flera robotar som kommunicerar och kontinuerligt anpassar sig till nya utmaningar skapar en motståndskraftig och skalbar lösning på uppgifter som är svåra eller farliga för människor, exempelvis inom industriell automation,  räddningsuppdrag, miljöövervakning eller rymdteknik.  Utmaningarna med multirobotsystem ligger i att dessa ofta används för att utföra komplexa, tidskritiska uppgifter i komplexa, dynamiska miljöer som orsakar okända störningar och oförutsedda händelser.

Syftet med detta projekt är att utveckla en teoretisk och algoritmisk grund för effektiv koordinering av autonoma robotsystem för utförandet av komplexa uppgifter inom givna tidsramar. Särskilt fokus kommer att ges till samarbetande markrobotar och robotmanipulatorer. Algoritmerna ska kunna anpassa sig till miljö- och systemosäkerheter och garantera säkerheten för robotarna och den omgivande miljön. En mängd olika tvärvetenskapliga metoder som kombinerar kontrollteori, rörelseplanering och lärande förväntas användas för projektet. De utvecklade algoritmerna kommer att valideras praktiskt på olika robotplattformar.

Arbetsuppgifter
Doktoranden förväntas göra:

• Utveckla algoritmer som kombinerar planering, kontroll och lärande för säkerhet och prestanda för multirobotsystem i osäkra miljöer.
• Testa de utvecklade algoritmerna på robotplattformar.
• Skriva forskningsrapporter och muntligt presentera forskningsresultaten i olika forum såsom projektgruppsmöten samt internationella forskningskonferenser.
• Delta i forskningsprojekt och forskarutbildningskurser omfattande 80 hp.
• Delta i undervisningsaktiviteter och andra institutionsuppgifter som inte tar mer än 20 % av tiden.

Kvalifikationskrav

• Civilingenjörsexamen eller en utländsk examen som bedöms motsvara masterexamen, inom reglerteknik, robotik eller liknande.
• Mycket god muntlig och skriftlig förmåga i engelska.
• Vi värdesätter personliga egenskaper och motivation. Den framgångsrike kandidaten ska vara målmedveten, strukturerad och kunna arbeta effektivt både individuellt och i grupp. Goda samarbeten och kommunikationsförmåga med andra forskare krävs.

Meriterande
Tidigare erfarenhet av forskningsprojekt.

Bestämmelser för doktorander återfinns i Högskoleförordningen 5 kap §§ 1-7 samt i universitetets regler och riktlinjer.

Institutionen för Elektroteknik erbjuder även lönetillägg för doktorander vid institutionen. 

Om anställningen 
Anställningen är tidsbegränsad, enligt HF 5 kap § 7. Omfattningen är heltid. Tillträde 2025-03-01 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

Upplysningar om anställningen lämnas av: Christos Verginis, christos.verginis@angstrom.uu.se

Välkommen med din ansökan senast den 16 december, 2024, UFV-PA 2024/3737.