TUM Autonomous Motorsports: Motion Planning für die Indy Autonomous Challenge (BA / SA / MA / ...)

Institut

Professur für autonome Fahrzeugsysteme

Typ

Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch /  

Beschreibung

 

[For English version see below.]

Autonomes Fahren revolutioniert die Mobilität, indem es Sicherheit, Effizienz und Komfort auf eine neue Stufe hebt. Durch die Integration fortschrittlicher Technologien und künstlicher Intelligenz ermöglicht autonomes Fahren eine präzise Steuerung von Fahrzeugen ohne menschliches Eingreifen. Ein in dieser Hinsicht wichtiger Technologietreiber ist der autonome Rennsport. Analog zum "konventionellen" Motorsport fördert der Wettbewerb im autonomen Motorsport Innovationen und treibt die Technologie voran, indem er Fahrzeuge in extremen und herausfordernden Situationen testet. Die Erfahrungen und Erkenntnisse, die aus autonomem Rennsport gewonnen werden, fließen in die Weiterentwicklung autonomer Fahrzeuge für den Straßenverkehr ein.

Am AVS Lab forschen wir an neuartigen Algorithmen zur Pfad- und Trajektorienplanung, die auf einem Testfahrzeug im Rahmen der Indy Autonomous Challenge erprobt werden. Die Fahrzeuge erreichen Geschwindigkeiten von bis zu 280 km/h und müssen dabei andere Fahrzeuge überholen. Um die Trajektorienplanung in diesen Szenarien zu verbessern, sind wir laufend auf der Suche nach motivierten Studierenden, die ihr wissen in die Software und Forschung zum autonomen (Renn-)Fahren einbringen wollen. Nach gemeinsamer Absprache kann ein Thema gefunden werden, gerne können auch eigene Ideen eingebracht werden.

Das bieten wir:

• Spannendes und zukunftsorientiertes Forschungsfeld
• Arbeiten mit einem State-of-the-Art Software Stack für autonomes Fahren
• Bei Eignung Veröffentlichung als wissenschaftliches Paper möglich
• Ausarbeitung in Deutsch oder Englisch

Deine Voraussetzungen:

• Hoher Grad an Eigeninitiative und eine kreative Denkweise
• Sehr gute Englisch-Kenntnisse
• Sehr gute Python- oder C++Kenntnisse
• Erste Erfahrungen mit autonomen Fahrzeugen von Vorteil
• Erfahrungen in der Softwareentwicklung von Vorteil

Die Arbeit kann ab sofort begonnen werden. Wenn das Thema dein Interesse geweckt hat, schicke einfach eine Email mit einem kurzen Anschreiben, warum dich das Thema interessiert, einem aktuellen Leistungsnachweis sowie Lebenslauf an alexander.langmann@tum.de.

 

 

--------------------------------------------------- ENGLISH VERSION ---------------------------------------------------

Autonomous driving revolutionizes mobility by elevating safety, efficiency, and comfort to a new level. Through the integration of advanced technologies and artificial intelligence, autonomous driving enables precise vehicle control without human intervention. An important technology driver in this regard is autonomous racing. Analogous to "conventional" motorsport, competition in autonomous motorsport drives innovation and advances technology by testing vehicles in extreme and challenging situations. The experiences and insights gained from autonomous racing contribute to the further development of autonomous vehicles for road traffic.

At the AVS Lab, we research novel algorithms for path and trajectory planning, which are tested on a test vehicle as part of the Indy Autonomous Challenge. The vehicles reach speeds of up to 280 km/h and must overtake other vehicles. To improve trajectory planning in these scenarios, we are constantly looking for motivated students who want to contribute their knowledge to the software and research on autonomous (racing) driving. You are welcome to bring in your own ideas.

What we offer:

• Exciting and future-oriented research field
• Working with a state-of-the-art software stack for autonomous driving
• Possibility of publication as a scientific paper if suitable
• Work can be conducted in German or English

Your requirements:

• High degree of initiative and a creative mindset
• Excellent English skills
• Excellent Python or C++ skills
• Some experience with autonomous vehicles is advantageous
• Experience in software development is advantageous

Work can begin immediately. If you are interested, simply send an email with a brief cover letter explaining what fascinates you about this topic, a current academic transcript, and a resume to alexander.langmann@tum.de.

Tags

AVS Langmann

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Alexander Langmann
alexander.langmanntum.de