Szenarioklassifikation und Prädiktion für automatisiertes Fahren

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse in MATLAB (C++ von Vorteil)
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Lernen von Fahrermodellen aus Realfahrdaten

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse in MATLAB und C++, Mathematik
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Machine Learning zur Fahrermodellierung

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse in Python, Kenntnisse im Bereich Machine Learning
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Referenzszenarien zur Sicherheitsbewertung automatisierter Fahrzeuge

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit (extern)
Vorkenntnisse: MS Office, MATLAB, Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
Beginn: 02/2018
Bereich: Fahrerassistenz

Fusionierung von Laserscanner und Radarinformationen für automatisierte Fahrfunktionen in unstrukturierten Umgebungen

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: Notwendig: C++, Linux, Hilfreich: Make, GIT, Sensorik, DTF/ROS
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenz

Kamerabasierte Erkennung von Anhänger-Eigenschaften

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: C/C++ oder MATLAB/Simulink
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Positionierung von Fußgängern anhand von Smartphone-Sensordaten

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: Fahrzeugtechnik, Programmierkenntnisse in MATLAB/Simulink
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Virtuelles Manual für teilautomatisierte Assistenz

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: C/C++ und Matlab Kenntnisse von Vorteil
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Maschinell gelernte Sensorfusion auf Basis von Qualitätsvektoren

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: Grundverständnis von Fahrzeugsensoren; Programmierkenntnisse in mindestens einer der relevanten Sprachen; Maschinelles Lernen / Optimierung; Fachbereiche: Maschinenbau, CES, (Elektrotechnik, Informatik sind ggf. ebenfalls möglich)
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Modellierung menschlicher Wahrnehmung zur Verkehrsflusssimulation

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelorarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse in MATLAB/Simulink oder C++
Beginn: 25.08.2017
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Maschinell gelernte Sensorfusion auf NVIDIAs DrivePX2 Plattform

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: Grundverständnis von Fahrzeugsensoren; Programmierkenntnisse in C++; Maschinelles Lernen / Neuronale Netzwerke; Fachbereiche: Maschinenbau, CES, (Elektrotechnik, Informatik sind ggf. ebenfalls möglich)
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Low-Cost Sensorfusion auf einem Raspberry PI3

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelorarbeit
Vorkenntnisse: Grundverständnis von Fahrzeugsensoren; Programmierkenntnisse in C++; Linux, Raspberry PI3; Fachbereiche: Maschinenbau, CES, (Elektrotechnik, Informatik sind ggf. ebenfalls möglich)
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenzsysteme

Machine Learning zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen

Eckdaten
Art der Arbeit: Abschlussarbeit (BA/MA)
Vorkenntnisse: Python)
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Machine Learning zur Verbesserung einer Situationsinterpretation für hochautomatisierte Fahrzeuge

Eckdaten
Art der Arbeit: Abschlussarbeit (BA/MA)
Vorkenntnisse: Python
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Automatisierte Beschreibung von Fahrszenarien mittels Machine Learning Verfahren

Eckdaten
Art der Arbeit: Abschlussarbeit (BA/MA)
Vorkenntnisse: Python
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Machine Learning für die Umfeldwahrnehmung automatisierter Fahrzeuge

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor-/Masterarbeit
Vorkenntnisse: –
Beginn: ab sofort
Bereich: Fahrerassistenz

Implementierung eines Neuronalen Netzes zur Fahrermodellierung

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse in Python, Kenntnisse im Bereich Machine Learning
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenz

Entwicklung einer automatisierten Fahrfunktion mittels tiefer Neuronaler Netzwerke

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: Fahrzeugtechnik, Machine Learning
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenz

Machine/Deep Learning im Kontext des automatisierten vernetzten Fahrens an Kreuzungen

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierung
Beginn: nächstmögl. Zeitpunkt
Bereich: Fahrerassistenz

Adresse

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RWTH Aachen University

Steinbachstraße 7
52074 Aachen · Deutschland

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