Towards Realistic and Scalable Simulation: Integrating and Enhancing a Pedestrian Simulator in Autoware

Institute

Professur für autonome Fahrzeugsysteme

Type

Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

theoretical /  

Description

Auch als IDP oder Forschungspraktikum 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.

Die Automobilindustrie befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, da autonome Fahrzeuge immer mehr an Bedeutung gewinnen. Ein entscheidender Aspekt bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist die Fähigkeit, sicher und effizient Trajektorien zu planen und diese in geeignete Steuerkommandos umzusetzen. Bereits heute können autonome Fahrzeuge in bestimmten Anwendungsbereichen eigenständig agieren, ohne auf einen menschlichen Fahrer angewiesen zu sein. Dennoch ist das autonome Fahren noch lange nicht serienreif. Insbesondere in komplexen und sicherheitskritischen Situationen stoßen die Fahrzeuge an ihre Grenzen. Daher werden fortschrittliche Algorithmen und Echtzeitsysteme benötigt, um die komplexen Anforderungen der realen Welt zu erfüllen.

Für die Entwicklung und Validierung solcher Systeme ist eine realitätsnahe Simulation von entscheidender Bedeutung. Besonders interaktive Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger (Pedestrians) stellen eine große Herausforderung für die Trajektorienplanung dar, da ihr Verhalten stark unsicher und situationsabhängig ist. Am AVS Lab wurde ein eigener Pedestrian Simulator entwickelt, der die Bewegung und das Verhalten von Fußgängern in komplexen Verkehrssituationen modelliert. Dieser Simulator wird aktuell zur Evaluierung von Motion-Planning-Algorithmen in einer separaten Umgebung eingesetzt.

Ziel dieser Arbeit ist die Integration und Weiterentwicklung des Pedestrian Simulators als eigenständiges Modul in die Autoware-Simulationsumgebung, um eine realitätsnahe und erweiterbare Testplattform für die Planung und Entscheidungsfindung autonomer Fahrzeuge zu schaffen. Neben der technischen Integration sollen die Systemarchitektur und das allgemeine Softwaredesign überarbeitet und verbessert werden, um eine robuste, skalierbare und wartungsfreundliche Struktur zu gewährleisten. Hierzu ist zunächst eine ausführliche Literaturrecherche zu bestehenden Simulationsarchitekturen und deren modularer Integration in autonome Fahrframeworks durchzuführen.

Der Simulator soll so integriert werden, dass er unabhängig lauffähig bleibt, aber über standardisierte ROS 2-Schnittstellen nahtlos in die bestehende Autoware-Pipeline eingebunden werden kann. Auf diese Weise können autonome Fahrfunktionen in realistischen Szenarien getestet und bewertet werden, ohne auf externe Simulationsframeworks angewiesen zu sein.

Arbeitspakete:

1. Literaturrecherche zu Simulationsarchitekturen, modularen Frameworks und Fußgängermodellen im autonomen Fahren
2. Analyse der bestehenden Softwarearchitektur des Pedestrian Simulators und Identifikation von Verbesserungspotenzialen
3. Konzeption und Implementierung einer modularen, erweiterbaren Architektur für den Simulator
4. Analyse der Simulationsschnittstellen und relevanten ROS 2-Topics in Autoware
5. Integration des Pedestrian Simulators als eigenständiges, einbindbares ROS 2-Paket
6. Implementierung von Kommunikationsschnittstellen für Position, Geschwindigkeit und Bewegungsintentionen der Pedestrians
7. Test, Performanceanalyse und Validierung in typischen Planungs- und Verhaltensszenarien
8. Optimierung der Laufzeitperformance sowie Dokumentation und Visualisierung der Ergebnisse

Requirements

Mitbringen solltest du:

• Gute Programmierkenntnisse in Python, C++ o.ä.
• Interesse am autonomen Fahren
• Erfahrungen mit ROS 2 und Ubuntu
• Hohe Eigenständigkeit
• Freude am Arbeiten im Team

Die Arbeit kann unmittelbar begonnen werden. Alle Arbeitsmittel sind vorhanden. Die Anwesenheit am Lehrstuhl ist nicht erforderlich, aber möglich (ausgestatteter Studierenden-Arbeitsraum ist vorhanden)

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, Autoware, Ubuntu, ROS2

Possible start

sofort

Contact

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