(DE/EN) Deep Learning-basierte Modellierung von Fußgängertrajektorien in Interaktionen mit automatisierten Fahrzeugen

Institute

Lehrstuhl für Ergonomie (TUM-ED)

Type

Bachelor's Thesis / Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

experimental / theoretical /  

Description

Automatisierte Fahrzeuge müssen in der Lage sein, das Verhalten von Fußgänger:innen in komplexen urbanen Situationen frühzeitig einzuschätzen. Besonders herausfordernd sind Szenarien mit mehreren Fußgänger:innen, da deren Bewegungen nicht unabhängig voneinander entstehen, sondern durch das automatisierte Fahrzeug, andere Fußgänger:innen sowie die jeweilige Verkehrssituation beeinflusst werden können. In dieser Arbeit soll auf Basis eines bereits aufbereiteten VR-Datensatzes untersucht werden, wie sich die Bewegungen zweier Fußgänger:innen in Interaktion mit einem automatisierten Fahrzeug datenbasiert modellieren und vorhersagen lassen. Dabei sollen geeignete Deep-Learning-basierte Ansätze, beispielsweise LSTM- oder vergleichbare Sequenzmodelle, entwickelt, trainiert und evaluiert werden. Neben der Vorhersage einzelner Fußgängerbewegungen kann auch untersucht werden, ob eine gemeinsame Modellierung beider Fußgänger:innen Vorteile bietet. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Modellierung von Multi-Fußgänger-Interaktionen und kann als Grundlage für spätere prädiktive AV-Planungs- und Kontrollansätze dienen.

Aufgabenbeschreibung:

• Literaturüberblick zu Fußgängertrajektorien und Bewegungsprognose
• Einarbeitung in einen vorhandenen VR-Datensatz
• Entwicklung und Evaluation datenbasierter Modelle zur Trajektorienvorhersage
• Vergleich unterschiedlicher Modellierungsansätze
• Diskussion der Relevanz für zukünftige AV-Planungs- und Kontrollsysteme

Requirements

• Selbstständigkeit, Strukturiertes Arbeiten
• Interesse am automatisiertes Fahren und Verkehrssicherheit
• Grundkenntnisse in Python und Erfahrung mit Datenanalyse
• Erste Erfahrung mit Machine Learning oder Deep Learning von Vorteil

Possible start

sofort

Contact

Yuchen Liu, M.Sc.
Room: MW3326
Phone: 0173 5415535
yuchen.liutum.de

Announcement