Autonomes System
Rennautos ohne Fahrer? Das gibt's jetzt beim Greenteam auch. Hast Du Interesse an einem hochkomplexen und brandaktuellen Thema zu arbeiten? Komm zu uns ins Team und bring deine Kompetenzen ein!
Ideale Voraussetzungen:
Kenntnisse
Regelungstechnik, Softwaretechnik, Informatik, Autonome Systeme
Eigenschaften
Teamfähigkeit, Eigeninitiative, hohe Motivationsfähigkeit
Programme
Matlab, C / C++ / Python
Welche Aufgaben gibt es?
- Systemadministration
- Objekterkennung
- Trajektorienplanung & Streckenerkennung
- Visualisation
- SLAM & Lokalisierung
- Sensorfusion
- Software Infrastructure
- Simulation & Continuous Integration
- Administration des autonomen Rechners
- Automatisierung der Softwaretests
- Upgrade Betriebssystem
- Absprachen mit Packaging
- Literaturrecherche zu gängigen Objekterkenungsalgorithmen mit LiDAR
- Literaturrecherchen zum Thema Computer Vision und Maschine Learning, sowie Objekterkennung mit Kameras und neuronalen Netzen
- Implementierung verschiedener Ansätze
- Testen und Validieren von verschiedenen Ansätzen mittels vereinheitlichten Testszenarien im statischen und dynamischen Fall
- Überarbeitung der aktuellen und möglichen Positionierungen der Sensoren für eine effiziente Nutzung und Reduktion des Einflusses in Aerodynamik
- Implementierung und Validierung der Ansätze
- Training des neuronalen Netzwerks auf gegebene Bilddaten
- Ausarbeitung von Testmöglichkeiten der Software anhand von Testszenarien
- Implementierung der verschiedenen Ansätze in C++ und Matlab
- Validierung der Ansätze in einer Simulationsumgebung und Auswertung von Testdaten
- Durchführung und Auswertung der Simulationen
- Integration neuer Funktionen und Auswertemöglichkeiten in die Simulationsumgebung
- Auseinandersetzung mit alternativer/eigener Simulationsumgebung
- Ausarbeitung und Verbesserung von Schwachstellen des Systems
- Bereitstellung und Optimierung einer automatisierten Kalibierung
- Bereitstellung und Optimierung eines Systems, welches eine einfache Inbetriebnahme auf der Teststrecke gewährleistet
- Implementierung von SLAM und Lokalisierung
- Validierung und Optimierung der Algorithmen mit Fokus auf Genauigkeit und Rechenzeit,-leistung
- Entwicklung und Ausarbeitung eines Strecken-Vermess- Systems
- Integration neuer Funktionen in die Simulationsumgebung
- Entwicklung von Kriterien zum automatisierten Testen
- Literaturrecherche zu Möglichkeiten der Sensor Fusion
- Implementierung unterschiedlicher Ansätze
- Validierung dieser auf Basis von Testdaten des Fahrzeugs
- Entwicklung von Konzepten zur Auswertung der Regelungsalgorithmen
- Literaturrecherche zum möglichen Aufbau und zur Entwicklung einer sinnvollen und benutzerfreundlichen Software-Struktur und Architektur
- Aufarbeitung dieser Strukturen
- Integration neuer Funktionen funktions- und prozessoptimiert
- Entwicklung einer effizienten Software-Architektur für die einzelnen Komponenten
- Entwicklung und Implementierung automatisierter Testverfahren zur Continous Integration
- Enger Kontakt mit den einzelnen Driverless-Entwicklern zur Entwicklung der CI Tests
- Ausarbeitung von Strukturen zur effizienten und sinnvollen Auswertung der implementierten Code- Strukturen
