Manöverbasierte Ähnlichkeitsanalyse und Clustering von urbanen Verkehrsszenarien

Masterarbeit

Themen-Schwerpunkt: Mobilität
Studiengänge: Elektrotechnik, Informatik, Informationstechnik, Verwandte Studiengänge

Umfeld

Für die Entwicklung und Absicherung von automatisierten bzw. autonomen Fahrfunktionen ist das szenariobasierte Testen ein vielversprechender Ansatz, bei dem gezielt Tests in relevanten Verkehrsszenarien durchgeführt werden können. Eine vollständige und gut strukturierte Szenario-Datenbank bildet hierfür die Basis. Ziel dieser Arbeit ist es, aufgezeichnete Verkehrsszenarien in Cluster zu gruppieren. Dazu ist eine Ähnlichkeitsanalyse durchzuführen, die auf Manövern wie "Spurwechsel" oder "rechts abbiegen" basiert. Zum Einsatz kommen Algorithmen aus dem Maschinellen Lernen und der Genetik.

Aufgaben

Ausgangspunkt ist ein Datensatz von aufgezeichneten Realdaten an Kreuzungen inklusive erkannter Manöver.

  • Literaturrecherche zu Ähnlichkeiten von Szenarien und Nominalen Daten
  • Einarbeitung in bestehendes Framework
  • Aufbau, Optimierung und Vergleich von Ähnlichkeitsmaßen
  • Clustering der Szenarien und Evaluation der gefundenen Cluster

Wir bieten

  • ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • eine angenehme Arbeitsatmosphäre
  • konstruktive Zusammenarbeit

Wir erwarten

  • Gute Programmierkenntnisse
  • selbständiges Denken und Arbeiten
  • sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Thilo Braun, braun@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • aktueller Notenauszug
  • tabellarischer Lebenslauf
  • aktuelle Studienbescheinigung

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV), Prof. Dr.-Ing. Eric Sax