Thema4562: Unterschied zwischen den Versionen
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|Titel=Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten | |Titel=Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten | ||
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|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme | |Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme | ||
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|Beschreibung EN=Uncertainties occur in all components of the driving functions of an autonomous vehicle, from measurement uncertainties of the sensors to the own localization and the prediction of other road users up to the execution of the planned trajectory. In addition, there are uncertainties due to hidden areas, which only become clear when a situation is viewed in its entirety. In order to be able to drive safely and autonomously, these uncertainties must be recognized and taken into account. | |Beschreibung EN=Uncertainties occur in all components of the driving functions of an autonomous vehicle, from measurement uncertainties of the sensors to the own localization and the prediction of other road users up to the execution of the planned trajectory. In addition, there are uncertainties due to hidden areas, which only become clear when a situation is viewed in its entirety. In order to be able to drive safely and autonomously, these uncertainties must be recognized and taken into account. | ||
Version vom 25. Februar 2020, 11:16 Uhr
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Philip Schoerner
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Archivierungsnummer: 4562
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn:
01. März 2020
Abgabe: unbekannt
Unsicherheiten treten in allen Komponenten der Fahrfunktionen eines autonomen Fahrzeugs auf, von Messunsicherheiten der Sensoren über die eigene Lokalisierung und die Vorhersage anderer Verkehrsteilnehmer bis hin zur Ausführung der geplanten Trajektorie. Hinzu kommen Unsicherheiten durch verdeckte Bereiche, welche erst bei vollumfassender Betrachtung einer Situation deutlich werden. Um sicher autonom Fahren zu können, müssen diese Unsicherheiten erkannt und berücksichtigt werden.
AUFGABEN
In diesem Kontext werden verschiedene Aufgaben im Bereich der Umgebungsrepräsentation, Szeneninterpretation und Manöver-/Trajektorienplanung vergeben, um bestehende Komponenten zu erweitern und neue Komponenten zu entwickeln, mit dem Ziel das autonome Fahren sicherer und risikobewusster zu machen. Die Arbeiten können u.a. folgende Themen umfassen:
- (Weiter-)Entwicklung von Umgebungsmodellen
- Bestimmung des Sichtfeldes, Erkennen von Verdeckungen und Bestimmung von Freiraum
- Anwenden von Reachable Sets
- Arbeiten mit Probabilistischen Planungsverfahren wie z.B. Partially Observable Markov Decision Processes
- Integration von Unsicherheiten der Umgebungswahrnehmung, Lokalisierung und Ausführung in die Planungskomponenten
- Evaluation und Interpretation der Ergebnisse in der Simulation, auf realen Daten oder einem Versuchsträger
WIR BIETEN
- ein interdisziplinäres Forschungsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft
- eine konstruktive Zusammenarbeit mit hellen, motivierten Mitarbeitern
- eine angenehme Arbeitsatmosphäre
- konstruktive Zusammenarbeit und studentenfreundliche flexible Arbeitszeiten
WIR ERWARTEN
- Fähigkeit sowohl State of the Art, als auch experimentelle Algorithmen zu implementieren
- Gute C++ (C++11, STL, etc.) Kenntnisse
- selbständiges Denken und Arbeiten
- sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
- Hohe Kreativität und Produktivität
ERFORDERLICHE UNTERLAGEN
- aktueller Notenauszug
- tabellarischer Lebenslauf
KONTAKT
Philip Schörner