Risk-Aware Motion Planning – Entwicklung und Evaluation eines risikobewussten Planungsansatzes für autonome Fahrzeuge (SA, IDP)

Institut

Professur für autonome Fahrzeugsysteme

Typ

Semesterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch /  

Beschreibung

Auch als IDP, Forschungspraktikum, Guided Research etc. möglich!

Herzlich willkommen am AVS (Autonomous Vehicle Systems) Lab!

Wir beschäftigen uns mit der Entwicklung neuer Algorithmen, die dynamische Trajektorien- und Verhaltensplanung, adaptive Regelung und kontinuierlich lernende Systeme ermöglichen.

Ein zentrales Problem beim autonomen Fahren ist die Unsicherheit im Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer. Während klassische Ansätze häufig auf deterministische oder konservative Planungsmethoden setzen, ermöglicht ein risikobasierter Ansatz eine differenzierte Bewertung potenzieller Gefahrenquellen und eröffnet neue Möglichkeiten für eine sichere und dennoch effiziente Fahrweise.

In diesem Projekt soll ein Risk-Aware Motion Planning-Ansatz in C++ implementiert und mit einem bestehenden Collision Probability-basierten Verfahren verglichen werden. Der Risk-Aware-Ansatz berücksichtigt nicht nur direkte Kollisionswahrscheinlichkeiten, sondern bewertet auch potenzielle Gefahren durch eine umfassendere Risikomodellierung. Dies soll insbesondere in komplexen Szenarien mit unsicherem Fußgänger- und Fahrzeugverhalten getestet werden.

Arbeitspakete:

1. Literaturrecherche zum aktuellen Stand der Forschung und Technik im Bereich der risikobewussten Trajektorienplanung
2. Einarbeitung in die vorhandenen Algorithmen
3. Implementierung des Risk-Aware-Ansatzes
4. Vergleich mit dem vorhandenen Collision Probability Ansatz
5. Simulation und Analyse
6. Dokumentation der Ergebnisse

Voraussetzungen

Mitbringen solltest du:

• Gute Programmierkenntnisse in Python, C++ o.ä.
• Interesse am autonomen Fahren
• Erfahrungen mit Ubuntu
• Hohe Eigenständigkeit
• Freude am Arbeiten im Team

Die Forschungsarbeit kann unmittelbar begonnen werden. Alle Arbeitsmittel sind vorhanden. Die Anwesenheit am Lehrstuhl ist nicht erforderlich, aber möglich.

Sende bei Interesse am Thema deinen Lebenslauf, und den aktuellen Notenauszug an untenstehende Kontaktdaten. Gerne stelle ich dir das Thema im Detail in einem persönlichen Gespräch vor.

Unvollständige Bewerbungen können leider nicht berücksichtigt werden.

Verwendete Technologien

Python, C++, Git, CommonRoad, Ubuntu

Tags

AVS Moller

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Korbinian Moller
Tel.: 089 289 10411
korbinian.mollertum.de