Automotive Data Analytics: Identifikation und Bewertung von Fahrszenarien für die Fahrzeuglängs- und -querführung

Bachelor thesis, Research assistant, Master thesis, Internship

Research focus: Mobility
Courses of study: Electrical Engineering, Informatics, Information Management, Related Disciplines

Job Description

Für die Entwicklung und Absicherung von automatisierenden Fahrfunktionen für die Längs- und Querführung spielen reale Erprobungsfahrten eine wichtige Rolle. Die dabei aufgezeichneten Messdaten sollen automatisiert ausgewertet werden, um eine allgemeine Reifegradbewertung auf einer statistisch signifikanten Datenbasis zu ermöglichen. Dazu sind zum einen Szenarien in den Zeitserien zu identifizieren und zum anderen Bewertungen für die einzelnen Szenarien zu entwickeln.
Im Rahmen der Arbeitstätigkeit sollen hierzu Konzepte für die robuste Detektion der Szenarien als auch die Bewertung der Fahrfunktion entwickelt bzw. umgesetzt werden. Die Umsetzung erfolgt in einem Python Framework.

Your Responsibilities

  • Einarbeitung in das bestehende Python Framework
  • Spezifikation von Szenarien sowie Identifikation dieser mittels Detektoren
  • Statistische Analyse, Bewertung und Visualisierung der Szenarien
  • Entwicklung von Metriken für die Bewertung der Fahrzeuglängs- und -querführung

Our Offer

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

Your Profile

  • Gute Programmierkenntnisse in Python
  • Selbständiges Denken und Arbeiten
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Application

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Jacob Langner, langner@dont-want-spam.fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • aktueller Notenauszug
  • tabellarischer Lebenslauf
  • aktuelle Studienbescheinigung

Job Description

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