Donnerstag, 22. Dezember 2022

Umsetzung Cloud-basierter Trajektorienplanung mittels künstlicher Intelligenz

Thema und Ziel der Arbeit

Automatisierte Fahrzeuge benötigen immense Datenmengen, die in der Regel von direkt am Fahrzeug montierten Sensoren erfasst werden. Viele implementierte Funktionen basieren heute auf Machnie Learning Algorithmen, die vor ihrer Implementation ins Fahrzeug extern trainiert wurden. Ziel der Arbeit ist die Umsetzung einer Cloud-basierten Funktionalität für die Ermittlung von Trajektorienvorschlägen für vernetzte und automatisierte Fahrzeuge im sog. Kollektiven Gedächtnis. Dafür wird ein bereits vorhandener Ansatz geprüft und optimiert. Alternativ kann ebenfalls ein neuer Ansatz entworfen und umgesetzt werden. Die Arbeit ist Teil des UNICARagil Projekts, in dem neue Architekturen für automatisierte Fahrzeuge entwickelt und in vier Prototypen demonstriert werden.

Arbeitspunkte

• Einarbeitung in die KI-Toolchains und UNICARagil-Strukturen
• Evaluation des aktuellen Ansatzes zur datengetriebenen Trajektorienplanung sowie Optimierung der Netzarchitektur
• Evaluation der implementierten Architektur

Anforderungen

• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Zuverlässigkeit, Engagement und Spaß am selbstständigen Arbeiten
• Erfahrung mit C++ und ROS
• Erfahrung mit Machine Learning ist von Vorteil

Hinweis: Bitte kurzen Lebenslauf und eine Notenübersicht anhängen.