Umfelderkennung für automatisierte Fahrzeuge mittels 4D-LiDAR

Institut

Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

Typ

Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

 

Beschreibung

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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.             

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Automatisierte Fahrzeuge nehmen ihre Umgebung mittels lernender Methoden wahr, die auf Basis von Kamera- oder LiDAR-Daten operieren. Diese Methoden arbeiten jedoch nach wie vor nicht vollständig fehlerfrei und sind schwierig einer Absicherung zu unterziehen. Eine Möglichkeit, zur Laufzeit Diskrepanzen zwischen der maschinellen Wahrnehmung und tatsächlich bewegten Bereichen wie Fußgängern und Radfahrern um das Egofahrzeug aufzuzeigen, bieten 4D-LiDAR Sensoren. Diese erlauben es, geometrisch korrekte Ground-Truth-Daten mit Information zur Relativgeschwindigkeit bewegter Bereiche aufzunehmen.

In deiner Masterarbeit entwickelst und implementierst du eine Methode zur Identifikation bewegter Bereiche wie Fußgänger oder Radfahrer um das Egofahrzeug auf Basis der 4D-LiDAR Daten. Du sammelst anhand ausgewählter Szenarien Messdaten und vergleichst die Ergebnisse deiner Methode mit der maschinellen Wahrnehmung des EDGAR sowie einem weiteren Ansatz, der in einer anderen Arbeit entwickelt wurde.

Aufgabenbeschreibung: Deine Arbeit gliedert sich in folgende Arbeitspakete:

• Literaturrecherche zur Absicherung lernender Methoden zur Laufzeit mittels LiDAR
• Inbetriebnahme eines 4D-LiDAR Sensors auf dem automatisierten Fahrzeug EDGAR
• Entwicklung und Implementierung einer Methode zur Plausibilisierung und Überwachung der maschinellen Wahrnehmung mit Fokus auf dynamische Objekte um das Egofahrzeug
• Validierung deines Ansatzes anhand eines Vergleichs mit der maschinellen Wahrnehmung des EDGAR und eines weiteren Ansatzes, der in einer anderen Arbeit entwickelt wurde
• Diskussion: Interpretation der Ergebnisse und Einschätzung der Güte deiner Methode

Idealerweise bringst du neben dem Interesse für automatisiertes Fahren bereits erste Erfahrungen in der Programmiersprache C++ sowie der Middleware ROS2 mit.

Tags

FTM Studienarbeit, FTM AV, FTM Brecht

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

David Brecht, M.Sc.
Raum: MW 3507
Tel.: +49 89 289 10496
david.brechttum.de

Ausschreibung