1. BaSaMa & HiWi
    2.  

Redundante Perception für automatisierte Fahrzeuge

Institut
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Typ
Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /
Inhalt
experimentell / theoretisch /  
Beschreibung

Du interessierst dich für automatisierte Fahrzeuge und möchtest einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung des automatisierten Fahrens leisten? Dann könnte die folgende Arbeit interessant für dich sein.  

Automatisierte Fahrzeuge nutzen oft Methoden des maschinellen Lernens zur Umfeldwahrnehmung und Prädiktion, um Objekte zu erkennen und deren zukünftige Positionen vorherzusagen. Diese Verfahren bieten viele Vorteile, stoßen jedoch in bestimmten Szenarien, wie z.B. bei schlechtem Wetter oder ungewöhnlichen Objekten, an ihre Grenzen. Im Rahmen deiner untersuchst du daher klassische Ansätze wie den optischen Fluss oder die stereoskopische Tiefenschätzung als Backup für maschinelle Lernverfahren. Dadurch soll die Umfeldwahrnehmung in dynamischen Fahrsituationen zuverlässiger und robuster werden, insbesondere in Fällen, in denen lernbasierte Algorithmen ausfallen oder ungenaue Ergebnisse liefern.

Im Rahmen deiner Arbeit recherchierst, implementierst und evaluierst du Konzepte zur redundanten Umfeldwahrnehmung automatisierter Fahrzeuge. Dabei hast du die Möglichkeit, mit dem automatisiert fahrenden Versuchsträger EDGAR des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik zu arbeiten.

Aufgabenbeschreibung: Deine Arbeit gliedert sich in folgende Arbeitspakete: 

  • Literaturrecherche zu klassischen Methoden der Umfeldwahrnehmung
  • Identifikation spezifischer Anforderungen im Bereich des automatisierten Fahrens
  • Entwicklung und Implementierung von Algorithmen, welche die identifizierten Anforderungen erfüllen
  • Einbindung und Evaluierung der Algorithmen auf dem Versuchsträger EDGAR
  • Evaluierung sowie Diskussion der Ergebnisse

Dein Profil: Idealerweise hast du bereits Erfahrungen im Bereich des autonomen Fahrens und der Programmiersprache C++ sowie der Middleware ROS2. Die Arbeit kann auf Deutsch oder Englisch angefertigt werden. Ich freue mich über deine Bewerbung mit aktuellem Notenspiegel und Lebenslauf!

Tags
FTM Studienarbeit, FTM AV, FTM Brecht, FTM Informatik
Möglicher Beginn
sofort
Kontakt
David Brecht, M.Sc.
Raum: MW 3507
Tel.: +49 89 289 10496
david.brechttum.de
Ausschreibung