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|Abschlussarbeitstyp=Bachelor, Master
 
|Abschlussarbeitstyp=Bachelor, Master
 
|Betreuer=Philip Schörner
 
|Betreuer=Philip Schörner
|Partner=FZI
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|Partner=FZI Forschungszentrum Informatik;
 
|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
 
|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
|Beginn=2020/2/25
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|Abschlussarbeitsstatus=Offen
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|Beginn=2020/03/01
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|Beschreibung DE=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.
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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:
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*(Weiter-)Entwicklung von Umgebungsmodellen
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*Bestimmung des Sichtfeldes, Erkennen von Verdeckungen und Bestimmung von Freiraum
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*Anwenden von Reachable Sets
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*Arbeiten mit Probabilistischen Planungsverfahren wie z.B. Partially Observable Markov Decision Processes
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*Integration von Unsicherheiten der Umgebungswahrnehmung, Lokalisierung und Ausführung in die Planungskomponenten
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*Evaluation und Interpretation der Ergebnisse in der Simulation, auf realen Daten oder einem Versuchsträger
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*ein interdisziplinäres Forschungsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft
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*eine konstruktive Zusammenarbeit mit hellen, motivierten Mitarbeitern
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*eine angenehme Arbeitsatmosphäre
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*konstruktive Zusammenarbeit und studentenfreundliche flexible Arbeitszeiten
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'''WIR ERWARTEN'''
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*Fähigkeit sowohl State of the Art, als auch experimentelle Algorithmen zu implementieren
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*Gute C++ (C++11, STL, etc.) Kenntnisse
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*selbständiges Denken und Arbeiten
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*sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
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*Hohe Kreativität und Produktivität
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'''ERFORDERLICHE UNTERLAGEN'''
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*aktueller Notenauszug
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*tabellarischer Lebenslauf
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'''KONTAKT'''
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Philip Schörner
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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.
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'''TASKS'''
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In this context, different tasks in the field of environment representation, scene interpretation and maneuver/trajectory planning are assigned to extend existing components and to develop new components with the aim to make autonomous driving safer and more risk conscious. The work may include the following topics:
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*(Further) development of environment models
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*Determination of the field of view, detection of occlusions and determination of free space
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*Applying Reachable Sets
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*Work with probabilistic planning procedures such as Partially Observable Markov Decision Processes
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*Integration of uncertainties of environmental perception, localization and execution into the planning components
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*Evaluation and interpretation of the results in simulation, on real data or an test vehicle
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'''WE OFFER'''
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*An interdisciplinary research environment with partners from science and industry
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*A constructive collaboration with bright, motivated employees
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*A pleasant working atmosphere
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'''WE EXPECT'''
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*Ability to implement both state of the art, as well as experimental algorithms
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*Good C++ (C++11, STL, etc.) Skills
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*Sound English skills
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*High creativity and productivity
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*Experiences with planning procedures are a plus
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*current transcript of records
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*CV
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Philip Schörner
 
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Aktuelle Version vom 25. Februar 2020, 11:19 Uhr



Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master
Betreuer: Philip Schörner
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Archivierungsnummer: 4562
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 01. März 2020
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

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