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Aufgaben

• Basis der Masterarbeit ist ein vorhandenes Modellfahrzeug, welches der Vorentwicklung von ADAS- und AD-Funktionen dient, die bei der ESPRiT Engineering GmbH in Serie entwickelt werden. Das Fahrzeug ist ausgestattet mit Kamera und Lidar. Einfache kamerabasierte Algorithmen zur Objekterkennung sind bereits implementiert.
• Zunächst sollen die im Ergebnis der Arbeit zu erkennenden Objektklassen bestimmt werden; Hierzu sollen jedenfalls gekrümmte Fahrspur, Verkehrszeichen, und PKWs gehören.
• Anschließend sollen unterschiedliche grundlegende Methoden der kamerabasierten Objekterkennung (Ansätze des maschinellen Lernens oder in Deep-Learning-basierte Ansätze) aufgezeigt und systematisch verglichen und bewertet werden, um eine strategische Auswahl zu treffen.
• Die ausgewählte Methode soll angelernt werden anhand Bildbibliotheken und des Modellfahrzeugs.
• Optional: Ein Konzept soll entwickelt werden zum Umgang mit der Blackbox-Eigenschaft der KI-Methode zur Validierung der Objekterkennung für sicherheitskritische.
• Optional: Die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit (false-positive- und false negative-Rate) Objekterkennung soll durch Sensorfusion mit Lidar-Auswertung erhöht werden.
• Der entwickelte Algorithmus soll anhand des Modellfahrzeugs erprobt und demonstriert werden.

Qualifikationen

• Immatrikulation in ein technisches, naturwissenschaftliches oder ähnliches Hochschulstudium
• Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Java, Python, C/C++ oder ähnliches
• Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen
• Erste Erfahrungen in der Automobilbranche wünschenswert
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
• Verfügbarkeit für einen Zeitraum von 6 Monaten (bis zu 3 Tage pro Woche Aufenthalt in Ingolstadt, München oder Stuttgart)
• Bitte beachten Sie: Die Arbeit unterliegt der Geheimhaltungs- und Vertraulichkeitsvereinbarung

Ort

Ingolstadt (DE)

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