Masterarbeit - Kritikalitätsmaß für Fahrszenarien für Roboterautos

Hintergrund:

Für Fahrzeuge mit autonomen Fahrfunktionen ist die Bewertung der Kritikalität von Fahrszenarien u.a. relevant für die Auswahl von Trainingsdaten für die Entwicklung Fahralgorithmen, die operationale Routenplanung sowie die Sicherheitsbewertung von Fahralgorithmen. Hierfür können räumliche Daten (z.B. Abstand zum Fahrbahnrand) und physikalische Fahrmanöverparameter (z.B. Abstand zu Verkehrsteilnehmenden), Umweltbedingungen (z.B. Wetter- und Sichtverhältnisse) bis hin zu vermuteten Absichten von Verkehrsteilnehmenden (z.B. beabsichtigter Spurwechsel verwundbare Verkehrsteilnehmende) berücksichtigt werden. Viele Ansätze erfordern jedoch quantitative Bewertungen einschließlich der Abschätzung von Unsicherheiten. Die vorliegenden Arbeiten erfolgen im Kontext des BMWE-Projekts KIsSME zur Thematik „Künstliche Intelligenz zur selektiven echtzeitnahen Aufnahme von Szenarien- und Manöverdaten bei der Erprobung von hochautomatisierten Fahrzeugen.

Aufgabenstellung:

Nach einer tabellarischen Sichtung und Definition von Kritikalitätsmaßen aus der Literatur und zugänglichen Projektergebnissen sollen diese in möglichst orthogonale Klassen zusammengefasst werden. Danach werden mögliche zusammengesetzte Kritikalitätsmaße bzw. -metriken betrachtet bis hin zu Einzelmaßen, die Unsicherheiten inkludieren. Des Weiteren wird durchgehend untersucht inwieweit die betrachteten Kritikalitätsmaße von Fahrszenarien abhängen. Es wird schließlich eine Kritikalitätsmetrik bzw. ein quantitatives stetiges und möglichst glattes Kritikalitätsmaß ausgewählt und weiterentwickelt, das grundsätzlich auf übliche Szenarien erweiterbar ist. Abschließend soll für mindestens zwei unterschiedliche und z.T. ineinander übergehende Fahrszenarien ein ausgewähltes Kritikalitätsmaß bestimmt und diskutiert werden. Hierbei kommt eine Fahrsimulation zum Einsatz, z.B. OpenPASS.

Was Sie mitbringen

• Sie absolvieren ein wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom, Bachelor) in den angewandten Ingenieurwissenschaften (z.B. mit Schwerpunkt Automotive, Automation, Computational Simulation oder Maschinenbau), in den Naturwissenschaften, oder in einem vergleichbaren MINT-Studiengang
• Es besteht Interesse an quantitativer Modellbildung sowie Exploration und Visualisierung von Modellverhalten, z.B. bremswegabhängiger kritischer Abstand, additive Kombination von Maßen, Verwendung von Quantilen
• Sie verfügen evtl. über Grundlagen im Bereich Maschinelles Lernen bzw. Künstliche Intelligenz
• Von Vorteil wären evtl. Kenntnisse in der Anwendung von automotive Fahrsimulationen auf der Ebene von Fahrszenarien einschl. der Extraktion von Fahrparametern, z.B. ASAM OpenX Simulationsumgebung
• Elementare Kenntnisse einer Programmiersprache einschl. Programmierumgebung (z.B. Python, C++) oder alternativ einer Computeralgebra (z.B. Matlab, Maple, Mathematica)
• Mit Ihrer selbstständigen und strukturierten Arbeitsweise bereichern Sie das interdisziplinäre Team unserer Abteilung

Was Sie erwarten können

• Wir legen großen Wert auf eine sehr gute Betreuung und umfassende Einarbeitung bei gleichzeitig großen Freiräumen für die inhaltliche Gestaltung und Umsetzung Ihrer Arbeit.
• Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Wissenschaftler*innen unterschiedlichster Fachbereiche im Kontext eines größeren nationalen BMWi-Forschungsprojekts im Bereich Sicherheit Autonomes Fahren
• Wir haben ein sehr gutes Betriebsklima in einem hochmodernen Arbeitsumfeld mit ausgezeichneter IT-Infrastruktur und technischer Ausstattung der Arbeitsplätze, einschl. Home-Office

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.  Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.