Sensor Fusion Experten in München
aus über 15.000 Lebensläufen mit der Kraft von KI.Beauftragen Sie Experten, die Trägheits-, Kamera-, Radar- und Lidar-Daten zu stabilen Positions- und Objektwerten zusammenführen, Kalman- und Partikelfilter abstimmen und zuverlässige Echtzeit-Wahrnehmung für Robotik, Mobilität und Industriesysteme liefern. Erhalten Sie schnelles, präzises Matching mit geprüften, verfügbaren Freelancern.
Lerne FRATCH Experten in München kennen, die kürzlich Sensor Fusion eingesetzt haben
Yimeng Wang
Letzte Position:
F&E-Softwareingenieur bei Advantest
- Entwicklung und Wartung von Hardwaretreibern in C++
- Durchführung von Unit- und Integrationstests zur Sicherstellung der Codequalität
- Fehlersuche und Beheben von Fehlern mit Hardware-Team und FPGA-Team
- Definition und Entwicklung von Softwarekonzepten und Abstimmung mit Software-Architekt
- Erweiterung der Testautomatisierung zur Effizienzsteigerung
- Forschung und Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der bestehenden Codebasen (Laufzeit, Speicherplatz, Genauigkeit)
Tobias Bauernfeind
Letzte Position:
Leiter XR-Projekt bei BMW Group
- Präsentation der weltweit ersten voll immersiven AR-Brillen-Erfahrung in einem fahrenden Auto auf der CES 2024.
- Vortrag über Augmented Reality auf internationalen Konferenzen (z.B. das AR Ride Concept @ Unite 2024).
- Leitung eines interdisziplinären Softwareteams mit 12 Personen, das Android-Headunit-Integrationen, Navigation- und ADAS-UIs sowie Embedded-Software entwickelt.
- Festlegung der technischen Ausrichtung, Steuerung domänenübergreifender Architektur und Integration sowie Betreuung von Entwicklern in den Bereichen Android, UI/UX und Embedded.
- Überwachung einer kleinen Flotte von Testfahrzeugen für Validierung, Tests und Datenerfassung.
Vasco Almeida
Letzte Position:
KI-Forschungspraktikant – Generative KI bei BMW AG
- Entwarf und implementierte multimodale Unterhaltungstoolchains, die Passagierinput, Fahrzeugkontext, Large-Language-Modelle (Text-zu-Text und Sprache-zu-Sprache) sowie Bildgenerierungsmodelle kombinieren, um interaktivere und immersivere In-Car-Erlebnisse zu bieten.
- Entwickelte und orchestrierte Tools für LLM-basierte Agenten, inklusive Sitzungsverwaltung, Hintergrundaufgaben, dynamischer Nutzerinteraktionen und persistentem Anwendungszustand.
- Untersuchte Multi-Agenten-Orchestrierungsframeworks für In-Car-Umgebungen, bewertete Kommunikationsprotokolle und Architekturstrategien für koordinierte und zuverlässige Agentenverhalten.
Daniel Carton
Letzte Position:
Gründer & Geschäftsführer bei BotCraft GmbH
- Aufbau des Unternehmens mit Fokus auf Connectivity für IIoT und Industrie 4.0, iRPA/Prozessautomatisierung, Advanced Robotics und Smart Systems, Sensors and Services
- Projektleitung und Software-Architektur für IoT-Gateway-Entwicklung (seit 2020) mit Protokollübersetzung, IT/OT-Konvergenz und GRC
- Entwicklung von RPA-Bots zur Automatisierung und Überwachung industrieller Prozesse mit agentischem AI-Ansatz (seit 2020)
- Implementierung von Unsupervised Clustering und Anomalieanalyse für Zeitreihendaten in BigData-Streaming-Pipelines (seit 2021)
- Einführung eines Docker-basierten Release-Trains für OTA-Updates mit DevSecOps und CI/CD (seit 2018)
Ehsan Zibaei
Letzte Position:
Freiberuflicher Robotik-Softwareingenieur bei Unabhängiger Auftragnehmer
- Entwicklung und Bereitstellung benutzerdefinierter ROS2-Knoten für Echtzeit-LiDAR-IMU-Fusion mit R3Live++ auf ARM64-Hardware (Docker, CMake)
- Konfiguration von IMU-, Kamera- und LiDAR-Treibern für korrekte Zeitabstimmung und Datenformate, um Echtzeit-3D-Kartierung mit R3Live zu ermöglichen
- Aufbau eines kompletten Simulationsstacks für Quadrotor-UAVs: Ardupilot SITL + ROS2/DDS + Gazebo Harmonic + YOLOv8-Erkennung
Madhava Narayanappa
Letzte Position:
ADAS-Funktionsentwickler bei Continental Automotive GmbH über Ferchau GmbH
- Projekt: Sensor-Fusion-Anwendung zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern
- Software-Frameworks: C++ (11, 14), Python, Visual Studio, MTS, Qt, GitHub, Jenkins, JIRA, Confluence, Conan, CAN, RTOS, DOORS, CMake
- Sensor-Fusion-Algorithmen refaktoriert und angepasst, indem Sensordaten (Kamera und Radar) für ACC und EBA entsprechend den Anforderungen verarbeitet wurden
- Systemtest-Fehlermeldungen in JIRA bearbeitet
- Kalman-Filter abgestimmt und neue Funktionen zur Verbesserung des Trackings hinzugefügt
- Architektur, Detaildesign (UML) und Simulationstool (Qt) angepasst
- Unit-Tests durchgeführt, Code-Reviews und statische Code-Analyse gemäß MISRA-Standards
- Regressionstests zur Softwarevalidierung durchgeführt, an Software-Releases (CI/CD) beteiligt, KPI-Bewertung durch Tests von NCAP-Szenarien
- ADAS-Software auf Ziel-Fahrzeuge geflasht, UDS-Protokoll und OBD-II-Tools für Diagnose und Verifikation verwendet
Adithya Balaji
Letzte Position:
Edge AI Software Engineer bei Neura Robotics GmbH
- Vision-Language-Action-(VLA)- und Diffusion-Policy-Modelle auf NVIDIA Jetson Orin und Jetson Thor bereitgestellt und optimiert, um Echtzeit-Inferenz-Latenz-Ziele für humanoide Roboter-Steuerungsschleifen zu erreichen.
- TensorRT-Engine-Pipelines (PyTorch → ONNX → TensorRT) mit INT8/FP8 Post-Training-Quantisierung, Design von Kalibrierungsdatensätzen und quantisierungsbewusster Validierung aufgebaut, wodurch der Inferenz-Speicherbedarf auf Jetson um mehr als das 3-Fache reduziert wurde, ohne Genauigkeitsverlust.
- Eigene CUDA-C++-Plugins und CUDA Graphs für latenzdeterministische, echtzeitfähige Policy-Ausführung entwickelt – und damit harte Laufzeit- und Speichergrenzen auf eingebetteten GPU-Zielsystemen eingehalten.
- Eine Inferenz-Engine für VLA-Modelle auf Basis von llama.cpp entwickelt, die verschiedene VLA-Policies unter einer einzigen Runtime zusammenführt und jede als eine einzelne, selbst enthaltene GGUF verpackt, die kein Python oder PyTorch benötigt.
- GPU-Ausführung mit NVIDIA Nsight Systems und Nsight Compute profiliert und optimiert, CUDA-Kernel-Engpässe, Sättigung der Speicherbandbreite und SM-Auslastungsprobleme über Jetson-Orin- und Thor-Compute-Profile hinweg identifiziert und damit eine Performance-Optimierung über mehrere Schichten umgesetzt.
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Sensor Fusion einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
10 Jahre
Positionsdauer
2,5 Jahre
Positionen pro Freelancer
5
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Automotive, Informationstechnologie (IT), Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Informationstechnologie (IT), Logistik, Qualitätssicherung
Bachelor-Abschluss oder höher
100%
Master-Abschluss oder höher
100%
Doktortitel
14%
Zertifizierungen pro Freelancer
1
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Spanisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100%
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 30 Aug 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Freelancer in dieser Technologie in München verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, wie viele Freelancer innerhalb dieser Spanne abrechnen.
Durchschnittssätze von Experten in München, die Sensor Fusion einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Über die Technologie
Was es macht
Sensor Fusion kombiniert Signale von mehreren Sensoren zu einem einheitlichen Bild der Welt. Es wird in der Robotik, in autonomen Systemen, auf mobilen Geräten, in der industriellen Inspektion und bei der Fahrzeugwahrnehmung eingesetzt, wenn ein einzelner Sensor nicht ausreicht.
Typische Aufgaben
- IMU-, Kamera-, Radar-, Lidar- und GNSS-Daten zusammenführen
- Pose, Bewegung, Position und Objektzustand schätzen
- Filter- und Tracking-Pipelines entwerfen
- Kalibrierung, Zeitausgleich und Latenz handhaben
- Ergebnisse in Simulationen und Feldtests validieren
Zentrale Methoden
Starke Fachleute kennen mehr als eine Fusionsstrategie. Sie wählen je nach Rauschen, Drift und Echtzeit-Anforderungen zwischen Kalman-Filtern, erweiterten Kalman-Filtern, Partikelfiltern, Bayes-Methoden und lernbasierten Ansätzen.
Tools und Stack
Ein solides Sensor Fusion-Setup basiert oft auf Python, C++, ROS, MATLAB oder Embedded-Umgebungen. Zur Arbeit gehören auch Koordinatensysteme, Sensormodelle, Synchronisierung und Testdaten aus Straßen-, Labor- oder Fabrikumgebungen.
Wann Unternehmen Hilfe holen
Teams suchen meist freiberufliche Expertise, wenn eine Fusions-Pipeline instabil ist, die Kalibrierung nicht stimmt oder ein Prototyp in die Produktion überführt werden soll. In München kommt das oft in der Mobilität, der Robotik, der industriellen Automatisierung und in forschungsnahen Produktteams vor.
Was gute Spezialisten liefern
Gute Experten erklären Annahmen klar und messen Fehler, Drift und Robustheit. Sie schreiben wartbaren Code, dokumentieren Kalibrierschritte und stellen sicher, dass die fusionierten Ausgaben für Planung, Steuerung oder Wahrnehmung nutzbar sind. Die beste Sensor Fusion-Arbeit ist präzise, testbar und für das jeweilige Sensor-Setup gemacht.
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten auf die Fragen, die rund um Sensor Fusion am häufigsten aufkommen.
Sensor Fusion wird genutzt, um Messwerte von Kameras, IMUs, Radar, Lidar, GNSS und anderen Quellen zu einer zuverlässigeren Schätzung zusammenzuführen. Unternehmen setzen es für Lokalisierung, Objektverfolgung, Navigation und Wahrnehmung in Robotik, Fahrzeugen, Drohnen und Industriesystemen ein. Besonders wichtig ist es, wenn jeder Sensor blinde Flecken oder Rauschen hat.
Sensor Fusion ist eine spezielle Form von Data Fusion mit Fokus auf physische Sensoren und zeitbasierte Messungen. Data Fusion ist breiter und kann auch Geschäftsdaten, Logs oder andere Nicht-Sensordaten umfassen. In der Praxis werden beide Begriffe oft gesucht, aber Sensor Fusion steht meist für Echtzeit-Schätzung und Tracking.
Ein starker Sensor Fusion-Spezialist sollte Kalman-Filter, erweiterte Kalman-Filter, Partikelfilter und grundlegendes Bayes-Denken kennen. Für moderne Systeme sind Kenntnisse in Sensormodellen, Kalibrierung und Zeitsynchronisation genauso wichtig. Wenn das Projekt lernbasierte Wahrnehmung nutzt, ist das oft ein zusätzlicher Pluspunkt.
Sensor Fusion liegt oft direkt neben Robotik, Computer Vision, Regelungstechnik und Embedded Software. Erfahrung mit ROS, Python, C++, MATLAB und Simulationstools ist hilfreich, weil die Fusionsschicht selten allein steht. Ein guter Spezialist versteht außerdem Koordinatentransformationen und Messrauschen.
Ein kleiner Prototyp braucht vielleicht nur einen Sensor Fusion-Spezialisten, der Annahmen prüft und einen einfachen Filter korrekt aufsetzt. Produktionssysteme brauchen tiefere Erfahrung mit Kalibrierung, Fehlerszenarien, echten Sensordaten und Tests unter Grenzfällen. Wenn das Ergebnis sicherheitskritisches Verhalten steuert, ist Urteilskraft auf Senior-Niveau wichtig.
Ja, viele Sensor Fusion-Aufgaben lassen sich remote erledigen, wenn Daten, Testlogs und Zugriff auf Simulationen verfügbar sind. Vor-Ort-Arbeit ist nützlich, wenn ein Spezialist Hardware prüfen, Sensoren abstimmen oder Feldtests mit dem Team durchführen muss. In München ist hybride Zusammenarbeit bei Robotik- und Mobilitätsprojekten üblich.
Achten Sie auf klare Begründungen, nicht nur auf funktionierenden Code. Ein starker Sensor Fusion-Experte kann Sensorsannahmen erklären, zeigen, wie er mit Drift und Latenz umgeht, und die Validierung mit echten oder simulierten Daten vorführen. Gute Dokumentation und reproduzierbare Tests sind starke Qualitätszeichen.
Fragen Sie, welche Sensoren beteiligt sind, was die fusionierte Ausgabe unterstützen muss und wie der Erfolg gemessen wird. Ein seriöser Sensor Fusion-Spezialist fragt auch nach Abtastraten, Kalibrierdaten, Zeitsynchronisation und ob das System in Echtzeit laufen muss. Das zeigt Ihnen, ob er zum Projekt passt.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 84 €, was einem Tagessatz von etwa 671 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss, 100% mindestens einen Master-Abschluss und 14% einen Doktortitel.
Freelancer in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 10 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 2,5 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (86%) und Spanisch (14%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Automotive (86%), Informationstechnologie (IT) (57%) und Fertigung (57%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in München, Deutschland, die Sensor Fusion in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Produktentwicklung (100%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (100%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Sensor Fusion eingesetzt haben
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Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
