Technische Lösungen

Sechs Ingenieurdisziplinen an der Hardware-Software-Grenze. Praktische Erfahrung auf Principal-Niveau, strenge Qualitäts- und Vertraulichkeitsstandards.

Computer Vision & Spatial Computing

Machine-Vision-Pipelines, Echtzeit-Bildverarbeitung, optisches Tracking und SLAM für Automotive, Robotik und industrielle Anwendungen.

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Echtzeit-Bildverarbeitung

Sub-Millisekunden-Pipelines für industrielle Inspektion, Fehlererkennung und Qualitätssicherung — auf Edge-Hardware in Produktionsumgebungen.

Visual SLAM & Spatial Mapping

Stereo-Vision, LiDAR-Fusion und Visual-Inertial-Odometrie für autonome Navigation und 3D-Rekonstruktion.

Multi-Kamera-Tracking

Objektverfolgung über überlappende und nicht-überlappende Kamera-Arrays mit Identitätspersistenz und Trajektorievorhersage.

Kalibrierung & Sensorfusion

Intrinsische und extrinsische Kamerakalibrierung, Multi-Sensor-Alignment und temporale Synchronisierungsframeworks.

// Multi-camera stereo pipeline
cv::Mat disparity;
auto sgbm = cv::StereoSGBM::create(
  0, 128, 5,
  8 * 5 * 5,   // P1
  32 * 5 * 5    // P2
);
sgbm->compute(left, right, disparity);

// Reproject to 3D point cloud
cv::Mat points3D;
cv::reprojectImageTo3D(disparity, points3D, Q);

Technologie-Stack

OpenCV 4.xCUDATensorRTV4L2GStreamerRealSense SDKORB-SLAM3Open3DHalcon (MVTec)C++17/20PythonNVIDIA Jetson

Applied AI & Edge Computing

CNN-Deployment, Modelloptimierung, TensorRT-Inferenz und NVIDIA Jetson Edge Computing für Echtzeit-Anwendungen.

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Modelloptimierung & Quantisierung

INT8/FP16-Quantisierung, Layer-Fusion und TensorRT-Engine-Building für 10-50x Inferenz-Beschleunigung ohne signifikanten Genauigkeitsverlust.

NVIDIA Jetson Deployment

Full-Stack-Deployment auf Jetson Nano, Xavier NX und AGX Orin — von JetPack SDK-Konfiguration bis zu Custom L4T-Images.

Custom CNN-Architekturen

Aufgabenspezifisches Netzwerkdesign. Detektion, Segmentierung, Klassifikation und Anomalieerkennung — optimiert für Ihre Daten und Latenz-Budget.

Edge-Cloud-Pipelines

Hybride Architekturen, bei denen Edge-Geräte Echtzeit-Inferenz übernehmen, während Cloud-Infrastruktur Training, Re-Training und Fleet Management verwaltet.

// TensorRT engine builder
auto builder = nvinfer1::createInferBuilder(logger);
auto config = builder->createBuilderConfig();

config->setFlag(BuilderFlag::kFP16);
config->setFlag(BuilderFlag::kINT8);
config->setInt8Calibrator(calibrator.get());

auto engine = builder->buildSerializedNetwork(
  *network, *config
);
// INT8: ~4x throughput vs FP32

Technologie-Stack

TensorRTONNX RuntimeCUDA 12cuDNNPyTorchJetPack SDKDeepStreamTriton InferenceNVIDIA TAOOpenVINOC++17/20Python

Embedded Systems, Automotive & Robotik

Yocto-Builds, STM32-Firmware, AUTOSAR, FreeRTOS, ROS2-Integration und Embedded Linux für sicherheitskritische und Echtzeit-Anwendungen.

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Embedded Linux / Yocto BSPs

Custom Board Support Packages, Kernel-Konfiguration, Device Tree Overlays und produktionsreife Linux-Distributionen für Embedded-Plattformen.

STM32 & ARM Cortex Firmware

Bare-Metal- und RTOS-basierte Firmware für STM32, NXP i.MX und Custom SoCs. HAL-Level Peripherietreiber, Bootloader und OTA-Update-Systeme.

AUTOSAR & Funktionale Sicherheit

Classic- und Adaptive-AUTOSAR-Integration, ISO 26262-Designüberlegungen und Automotive-Grade Software-Prozesse.

ROS2 & Robotik-Middleware

Node-Architektur, DDS-Konfiguration, Echtzeit-Scheduling, Navigations-Stacks und Sensorintegration für robotische Systeme.

// FreeRTOS real-time control loop
void vControlTask(void* params) {
  TickType_t xLastWake = xTaskGetTickCount();
  for(;;) {
    sensor_read(&imu_data);
    pid_update(&controller, imu_data);
    actuator_write(controller.output);
    vTaskDelayUntil(&xLastWake,
      pdMS_TO_TICKS(1)); // 1kHz loop
  }
}

Technologie-Stack

Yocto / OpenEmbeddedSTM32 / ARM CortexFreeRTOSZephyrROS2 HumbleAUTOSARCAN / CANopenEtherCATDevice TreeU-BootC / C++Rust (embedded)

Hochleistungssysteme (C/C++)

Low-Latency-Architektur, SIMD/AVX-Optimierung, CUDA-GPU-Kernel und Algorithmen-Design für performancekritische Anwendungen.

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SIMD/AVX-Vektorisierung

Manuelle und compilergestützte Vektorisierung für Bildverarbeitung, Signalverarbeitung und numerische Berechnung. SSE4, AVX2, AVX-512 und NEON.

CUDA-GPU-Kernel

Custom CUDA-Kernel für parallele Berechnung — Bildverarbeitung, Matrixoperationen, Physiksimulation und ML-Inferenz-Beschleunigung.

Low-Latency-Architektur

Lock-Free-Datenstrukturen, Memory-Mapped I/O, Kernel-Bypass-Networking und CPU-Affinity-Tuning für Sub-Mikrosekunden-Latenzpfade.

Algorithmen-Optimierung

Cache-Oblivious-Algorithmen, SoA/AoS-Layout-Optimierung, Branch-Prediction-Tuning und Profiler-gesteuertes Hotpath-Engineering.

// AVX2 vectorized dot product
float dot_avx2(const float* a,
               const float* b, size_t n) {
  __m256 sum = _mm256_setzero_ps();
  for (size_t i = 0; i < n; i += 8) {
    __m256 va = _mm256_load_ps(a + i);
    __m256 vb = _mm256_load_ps(b + i);
    sum = _mm256_fmadd_ps(va, vb, sum);
  }
  // horizontal sum
  float result[8];
  _mm256_store_ps(result, sum);
  return result[0] + result[1] + ...;
}

Technologie-Stack

C++17/20/23CUDA 12AVX2 / AVX-512ARM NEONIntel TBBOpenMPVulkan Computeperf / VTuneValgrind / ASanCMake / ConanGCC / ClangLLVM/MCA

Enterprise Software (C#/.NET)

Skalierbare ASP.NET-Backends, High-Throughput-Tooling und Windows-Ökosystem-Integration.

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ASP.NET Core Services

RESTful- und gRPC-APIs, Microservice-Architekturen, Hintergrundverarbeitung und Event-Driven-Systeme mit garantierter Zustellung.

High-Throughput-Datenpipelines

ETL-Systeme, Data Warehousing, Echtzeit-Analytik und Integration mit bestehenden Enterprise-Datenlandschaften (SQL Server, Oracle, SAP).

Corporate Tooling

Interne Plattformen, Workflow-Automatisierung, Reporting-Dashboards und Custom-LOB-Anwendungen als Ersatz für Spreadsheet-getriebene Prozesse.

Windows-Ökosystem-Integration

Active Directory, Azure AD, Windows Services, MSMQ, COM-Interop und Legacy-System-Modernisierungspfade.

// High-throughput event processor
public class EventProcessor : BackgroundService {
  protected override async Task ExecuteAsync(
    CancellationToken ct) {
    await foreach (var batch in
      _channel.Reader.ReadAllAsync(ct)) {
      await ProcessBatch(batch);
      _metrics.Processed(batch.Count);
    }
  }
}
// 50K+ events/sec on single node

Technologie-Stack

.NET 8ASP.NET CoreEntity FrameworkgRPCMassTransitSQL ServerPostgreSQLRedisRabbitMQAzureDocker / K8sBlazor

Simulation, Digitale Zwillinge & Interaktive Systeme

Physiksimulationen, synthetische Trainingsdaten, Digital-Twin-Umgebungen und interaktive Lernplattformen.

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Physiksimulation

Echtzeit- und Offline-Physik-Engines für Fahrzeugdynamik, Fluidsimulation, Strukturanalyse und Mehrkörpersysteme.

Synthetische Trainingsdaten

Prozedural generierte Datensätze mit pixelgenauen Annotationen — Domain Randomization für CNN-Training, wenn reale Daten knapp oder teuer sind.

Digital-Twin-Umgebungen

Virtuelle Repliken physischer Systeme für Monitoring, Vorhersage und What-If-Analyse. Verbunden mit Echtzeit-Sensor-Feeds via MQTT/OPC-UA.

Interaktive Trainingsplattformen

LMS-gestützte Lernumgebungen mit immersivem 3D-Content, Assessment-Engines und SCORM/xAPI-Compliance für Enterprise-Training.

// Synthetic dataset generator
for scene in domain_randomizer.generate():
    rgb = renderer.render(scene, camera)
    depth = renderer.render_depth(scene, camera)
    masks = renderer.render_segmentation(scene)
    annotations = {
        "bbox": extract_bboxes(masks),
        "segmentation": encode_rle(masks),
        "depth_map": depth.astype(np.float16)
    }
    dataset.save(rgb, annotations)
# 100K annotated images / hour

Technologie-Stack

Unreal Engine 5UnityNVIDIA OmniverseIsaac SimCARLABlender (scripted)PhysXVulkan / DirectX 12OPC-UA / MQTTSCORM / xAPIC++ / PythonWebGL / Three.js

Technische Lösungen

Computer Vision & Spatial Computing

Technologie-Stack

Applied AI & Edge Computing

Technologie-Stack

Embedded Systems, Automotive & Robotik

Technologie-Stack

Hochleistungssysteme (C/C++)

Technologie-Stack

Enterprise Software (C#/.NET)

Technologie-Stack

Simulation, Digitale Zwillinge & Interaktive Systeme

Technologie-Stack

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