Manoj Venkatarao Sanagapalli

- New Feature development - optimizing existing algorithms - automating test cases - writing regression tests - proof of concept using Matlab, actual implementation using c - developing tools to debug error logs using python - CI/CD using Gitlab - Jira ticket management - Code review, Agile working methodology

“Real-Time Fault Diagnostics for Mobile Robot Navigation” - Daten von den Sensoren des mobilen Roboters werden mit Hilfe des ROS2-Frameworks in verschiedenen fehlerhaften Anwendungsszenarien gesammelt und zum Training des maschinellen Lernmodells verwendet. - Das trainierte Modell wird in den Softwarearchitektur des mobilen Roboters geladen und verwendet, um die Fehler während der Bewegung des Roboters vorherzusagen. Verwendete Werkzeuge: ROS2, Python, C++, Jupyter Pandas, Scikit-Bibliotheken.

“Software Development in Mobile Robotics” -Entwicklung und Anpassung der Micro ROS-Plattform und von ROS2. -Treiber für Hukuyo Laserscan in ROS2 erstellt. -Einrichtung einer Hardware-Architektur zur Verwendung von Micro ROS für die Abwicklung von Navigationsaufgaben auf der mobilen Kobuki-Base mit installiertem Hukuyo Laserscanner. -Olimex STM32 E 407 wird für die Integration von Micro ROS und verwandten Firmwares verwendet. Verwendete Werkzeuge: ROS2, ROS1, Micro-Ros, Python, C++.

Autonome Navigation eines mobilen Roboters - Ein mobiler Roboter mit Differentialantrieb wird autonom zu einem vorgegebenen Ziel navigiert. - Es wird eine Sensorfusion zwischen Kinect V2 und Lidar-Sensoren durchgeführt, um eine 3D-Karte der Umgebung zu erstellen, und der Roboter wird mit SLAM lokalisiert. - Unter Verwendung von Echtzeit-Sensordaten und der erstellten 3D-Karte wird der Roboter autonom zu einem vorgegebenen Ziel navigiert. Verwendete Werkzeuge: ROS, C++, Python.

-Projekt "Fehlerdiagnosesysteme" in Kraftfahrzeugen unter Leitung des Lehrstuhls für eingebettete Systeme. Ich assistierte das Team bei der Lösung von Diagnosealgorithmen unter Verwendung von MATLAB und C++, um eine korrekte und schnelle Entscheidung bei der Fehlererkennung zu treffen. - Ich arbeitete als Lehrassistent für das Embedded Control Lab und unterstützte bei der Modellierung, Simulation und Kontrolle der Positon des Balles auf einer schiefen Ebene. Verwendete Werkzeuge: Matlab, C++, Simulink.

Internship on Ubiquitous computing systems. Microcontroller programming is done using embedded c language on Atmege microcontroller. Intensive work on applying power saving modes, pulse width modulation and ISR are done. verwendete Werkzeuge: Embedded c.

Projects: ASML semiconductors . -Entwicklung von PLM-Software für die Handhabung von Produktdaten. -Erstellung und Implementierung verschiedene Testfälle für den reibungslosen Ablauf des Projekts. -Ich habe immer mit dem Team zusammengearbeitet, um die Endziele des Projekts zu erreichen. -Unterstützung bei der Anpassung von PLM-Software unter Verwendung von Core Java und C#.

Projects : PLM and Design support to TRW Automotive. -Konstruktion von Baugruppen mit CAD-Software für TRW Automotive. -Entwicklung und Prüfung von PLM-Software nach den Anforderungen des Kunden. verwendete Werkzeuge : Catia, NX, C#, CoreJava.

Control Theory, Robotics, Automation and Industrial Communication, Embedded Systems and Technology, Software Development

Mechanical Engineering