Bestimmung von Ähnlichkeiten von Szenarien zur Absicherung von hochautomatisierten Fahrfunktionen

Kontext

Zukünftige Innovationen in der Automobilindustrie bewegen sich im Umfeld des automatisierten Fahrens und der hochvernetzten Kommunikation. Um diese Technologien ausreichend testen und absichern zu können, werden zunehmend Lösungen zur Virtualisierung eingesetzt.
Durch Szenario-basierte Ansätze können Systeme getestet und abgesichert werden. Im Rahmen der Arbeit sollen auf der Basis von Messdaten von realen und simulierten Fahrten kritische Szenarien gefunden werden. Anschließend soll ein Ansatz entwickelt werden, der über eine Ähnlichkeitsanalyse einen Katalog an relevanten Szenarien identifiziert.

Aufgaben

• Du identifizierst kritische Parameter in einem Szenario.
• Du bringst Ideen für die Ähnlichkeitsanalyse von verschiedenen Szenarien ein.
• Du implementierst und visualisierst die entwickelten Methoden und Ideen.
• Du bist in Projekte eingebunden und wirkst aktiv im Projektkontext mit.

Voraussetzungen

• Charakterstärken: Selbstinitiatives zeigen & „Out-of-the-Box“-Denken 
• Studienfokus: Informationstechnik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Machine Learning 
• Erfahrungen: Python und/oder Matlab