Erkennung von Verkehrsteilnehmern in Drohnenaufnahmen mittels Deep Learning

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor-/Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse Machine Learning
Sprache: Deutsch oder Englisch
Bereich: Automatisiertes Fahren

Machine Learning zur Erkennung von Fahrszenarien aus großen Datenmengen

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor-/Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse Clustering/Machine Learning
Sprache: Deutsch oder Englisch
Bereich: Automatisiertes Fahren

Machine Learning basierte Modellierung von Fahrzeugbewegungen auf Autobahnen

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor-/Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse Machine Learning
Sprache: Deutsch oder Englisch
Bereich: Automatisiertes Fahren

Manipulation von Gesichtern mittels Machine Learning

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: Python; wünschenswert: Machine Learning Frameworks (z.B. TensorFlow)
Sprache: Deutsch oder Englisch
Bereich: Automatisiertes Fahren

Deep Learning based Data Segmentation: Analysis of Domain Adaptation Techniques

Eckdaten
Type of Thesis: Master thesis
Prior Knowledge: Python
Language: German or English
Department: Automated Driving

Deep Learning based Data Segmentation: Training Data for LiDAR-based Semantic Labeling

Eckdaten
Type of Thesis: Master thesis
Prior Knowledge: Python
Language: German and English
Department: Automated Driving

Potentiale von V2X und V2V in urbanen Umgebungen

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

Entwicklung eines Fahrerleistungsmodells für urbane Szenarien

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Vorkenntnisse: C++, Python oder MATLAB
Beginn: ab sofort
Bereich: Automatisiertes Fahren

Entwicklung eines Test-Frameworks für einen Szenarienklassifikator

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: MATLAB, Python oder C++
Beginn: ab sofort
Bereich: Automatisiertes Fahren

Erkennung von Fahrstreifenmarkierungen mittels Machine Learning

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse, Grundkenntnisse im Bereich Clustering/Machine Learning
Beginn: ab sofort
Bereich: Automatisiertes Fahren

Entwicklung von AR-Funktionen bei Level-3-Automatisierung

Eckdaten
Art der Arbeit: Masterarbeit
Notwendige Vorkenntnisse: C++/C#
Hilfreiche Vorkenntnisse: Fahrzeugtechnik, HMI, Simulation, VTD, Linuxkenntnisse
Beginn: ab sofort
Bereich: Automatisiertes Fahren

Machine Learning zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen

Eckdaten
Art der Arbeit: Abschlussarbeit (Bachelor- / Masterarbeit)
Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)
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

Deep Learning zur Verkehrsteilnehmerprädiktion unter Verwendung großer Datensätze

Eckdaten
Art der Arbeit: Bachelor- / Masterarbeit
Vorkenntnisse: Programmierung
Sprache: Deutsch oder Englisch
Bereich: Automatisiertes Fahren

Optimization of the infrastructure for automated driving

Key Data
Type of thesis: Bachelor / Master thesis
Prior knowledge: MATLAB, C++ or Python, optimization processes, automotive engineering
Language: German or English
Department: Automated Driving

A Traffic-based Method for Safety Impact Assessment of Road Vehicle Automation

12. Uni-DAS e.V. Workshop Fahrerassistenz und automatisiertes Fahren, Walting, 26. – 28.09.2018
Christian Roesener M.Sc., Institut für Kraftfahrzeuge (ika)
Friederike Hennecke M.Sc., Lehrstuhl und Institut für Straßenwesen (isac)
Jan Sauerbier M.Sc., Institut für Kraftfahrzeuge (ika)
Dr.-Ing. Adrian Zlocki, FKA mbH
Dr.-Ing. Dirk Kemper, Lehrstuhl und Institut für Straßenwesen (isac)
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Lutz Eckstein, Institut für Kraftfahrzeuge (ika)
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Markus Oeser, Lehrstuhl und Institut für Straßenwesen (isac)

Address

Institute for Automotive Engineering (ika)
RWTH Aachen University

Steinbachstraße 7
52074 Aachen · Germany

This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
+49 241 80 25600
+49 241 80 22147

Copyright © 2018 Institute for Automotive Engineering | Certified according to ISO 9001:2015