Umfeld

Fahrzeuge der Zukunft enthalten immer mehr Systeme, die autonome Entscheidungen treffen, welche das Fahrzeug selbst beeinflussen. Dazu zählen Fahrerassistenzsysteme, aber auch Systeme, die die Sicherheit des Fahrzeugs überwachen, um Fehler oder Probleme zu identifizieren. Eine besondere Herausforderung stellt die Verifikation der Entscheidungen dieser autonomen Systeme dar. Nicht erlaubte Entscheidungen können dann auftreten, wenn Software-Bugs, Sensorausfälle oder Hackerangriffe stattfinden. Was erlaubt ist, kommt jedoch auf den Kontext an, in dem sich das Fahrzeug gerade befindet. Befindet sich das Fahrzeug beispielsweise auf der Autobahn, ist die Aktivierung des Einparkassistenten sehr unwahrscheinlich.

Aufgabe

• Recherche zum Thema „Fahrzeugzustand“
• Welche Informationen machen den Zustand aus?
• Wie kann der Zustand definiert werden?
• Konzeption eines Modells für den Fahrzeugzustand
• Entwicklung einer Methode zur datenbasierten Bestimmung (z.B. Regelbasiert, Machine Learning, …)
• Implementierung des Konzeptes
• Proof-of-Concept in einer Fahrzeugsimulation

Voraussetzungen

• Interesse am Thema Fahrzeug und Machine Learning, eigenständiges Lernen, Kenntnisse in C/C++, Python oder Matlab,
• Kenntnisse in der Fahrzeugelektronik von Vorteil, Team- und Kommunikationsfähigkeit