Verhaltens- und Trajektorienplanung für autonome Fahrzeuge (in Simulation und Versuchsfahrzeug)

Hilfskraftstelle

Themen-Schwerpunkt: Automation und Robotik, Mobilität, Sichere und intelligente Fahrzeuge
Studiengänge: Elektrotechnik, Informatik, Informationstechnik, Verwandte Studiengänge

Umfeld

In der Abteilung Mobile Perception Systems des FZI beschäftigen wir uns mit den vielfältigen Forschungsfeldern des automatisierten Fahrens, darunter Wahrnehmung, Kartierung und Lokalisierung, Sensorfusion, Prädiktion, Verhaltens- und Trajektorienplanung, sowie Regelung.
Unser hochmotiviertes Team hat u.A. als Finalist bei der DARPA Urban Challenge 2007, den Grand Cooperative Driving Challenges sowie dem Bertha-Benz-Projekt 2013 teilgenommen.
 
Aktuell suchen wir Unterstützung in zahlreichen Bereichen der Verhaltens- und Trajektorienplanung, sowie Regelung.
Die Ansätze werden zunächst in Simulation implementiert und validiert (C++/Python, ROS).
Zeigt sich die Implementierung vielversprechend, besteht die Möglichkeit auch an Umsetzung und Feintuning in unserem Versuchsfahrzeug mitzuwirken.

 

Aufgaben

Mögliche Aufgabenfelder sind:

  • Effiziente lokale Trajektorienplanung und -regelung mittels MPC [1]
  • Effiziente globale Trajektorienplanung mittels dynamischer Programmierung [2]
  • Verhaltensplanung zum Spurwechsel, Reißverschlussverfahren und weiteren Fahrmanövern
  • Reglerentwurf und -implementierung zum rückwärts Einparken, basierend auf dem Stanley-Regler [3]
  • Verifikation von Trajektorien mittels Erreichbare-Mengen-Analyse [4]

Wir bieten

  • Ein spannendes Forschungsfeld
  • Einblicke in den Bereich automatisiertes Fahren
  • Anwendungsnahe Arbeit
  • Testfahrten auf unserem Versuchsfahrzeug Bertha
  • Flexible Arbeitszeiteinteilung

 

Wir erwarten

  • Hohe Motivation und Engagement
  • Gute Kenntnisse in C++ und/oder Python
  • Erfahrung mit Linux
  • Erfahrung mit ROS
  • Selbständiges Denken und Arbeiten

 

Bewerbung

 Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Piotr Orzechowski mit folgenden Unterlagen:

  • aktueller Notenauszug
  • tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Umfang: bis zu 80 Stunden pro Monat
  • Bei erfolgreicher Umsetzung und guter Zusammenarbeit kann die Stelle um weitere Aufgaben ergänzt und kontinuierlich verlängert werden.

[1] B. Gutjahr, L. Gröll, and M. Werling, “Lateral Vehicle Trajectory Optimization Using Constrained Linear Time-Varying MPC,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 18, no. 6, pp. 1586–1595, Jun. 2017, doi: 10.1109/TITS.2016.2614705.
[2] M. McNaughton, C. Urmson, J. M. Dolan, and J.-W. Lee, “Motion planning for autonomous driving with a conformal spatiotemporal lattice,” in 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2011, pp. 4889–4895.
[3] S. Thrun et al., “Stanley: The robot that won the DARPA Grand Challenge,” Journal of Field Robotics, vol. 23, no. 9, pp. 661–692, 2006, doi: 10.1002/rob.20147.
[4] P. F. Orzechowski, A. Meyer, and M. Lauer, “Tackling Occlusions & Limited Sensor Range with Set-based Safety Verification,” in 2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2018, pp. 1729–1736, doi: 10.1109/ITSC.2018.8569332.