Fasimulator Studie: Modellierung der Interaktionsverhalten zwischen menschlischen Fahern und automatisierten Fahrzeugen

Institut

Lehrstuhl für Ergonomie (TUM-ED)

Typ

Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch / konstruktiv /  

Beschreibung

Im Projekt MiRoVA wird das Interaktionsverhalten von Fahrern im gemischten Verkehr untersucht. Der Fokus liegt auf Szenarien, in denen automatisierte Fahrzeuge und menschlich geführte Fahrzeuge gemeinsam am Verkehr teilnehmen. Ziel ist es, die strategischen Entscheidungsprozesse mehrerer Akteure systematisch zu analysieren und modellbasiert abzubilden.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Simulation von Drei-Agenten-Interaktionen. Dabei werden typische Verkehrssituationen modelliert, in denen drei Fahrer gleichzeitig Entscheidungen treffen und sich gegenseitig beeinflussen. Diese Interaktionen werden mit Hilfe von Game-Theory-Ansätzen formalisiert und durch experimentelle Daten validiert.

Das Projekt kombiniert experimentelle Studien, verhaltensbasierte Modellierung und datengetriebene Analyse. Auf dieser Grundlage sollen Interaktionsmuster identifiziert, Entscheidungsstrategien quantifiziert und Modelle für gemischte Verkehrsszenarien entwickelt werden. Die Ergebnisse dienen der Verbesserung von Entscheidungsalgorithmen automatisierter Fahrzeuge.
 

Aufgabenbereich

• Unterstützung bei der Konzeption und Durchführung von der Probandenstudie im Fahrsimulator

• Planung geeigneter Versuchsabläufe zur Modellvalidierung

• Entwicklung und Implementierung von Game-Theory-basierten Modellen

• Optional: Anwendung von Markov-Ketten zur Beschreibung von Zustandsübergängen und Interaktionsmustern

• Analyse experimenteller Daten zur Identifikation von Interaktionsmustern in definierten Szenarien

• Entwicklung geeigneter Methoden zur Datenaufbereitung und Modellkalibrierung

• Strukturierte Dokumentation der Ergebnisse
   

Voraussetzungen

• Studium in Human Factors Engineering, Informatik, Mathematik, Psychologie oder verwandten Fachrichtungen
• Fundierte Kenntnisse in Game Theory, statistischer Modellierung oder datenbasierter Analyse
• Fähigkeit, eigenständig experimentelle Konzepte zu entwickeln
• Analytisches Denken und Bereitschaft, neue Methoden selbstständig zu erlernen
• Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder R sind von Vorteil

 

Bei Interesse senden Sie bitte eine formlose Bewerbung mit einer kurzen Motivation (3-4 Sätze), Lebenslauf und Notenspiegel an tianyu.tang@tum.de. Ich freue mich auf Ihre Bewerbung! 

Tags

Lfe Tang

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Tianyu Tang, M.Sc
tianyu.tangtum.de