Im Bereich des automatisierten Fahrens gewinnen realistische Simulationen von Sensorsystemen zunehmend an Bedeutung. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Simulationsansätzen zur Nachbildung von Degradierungseffekten bei Lidar-Sensoren, wie sie beispielsweise durch Regen, Nebel, Staub oder Verschmutzungen auftreten. Hierfür werden zunächst relevante Beeinträchtigungen systematisch recherchiert und kategorisiert. Darauf aufbauend werden geeignete Modellierungs- und Simulationsmethoden identifiziert und exemplarisch umgesetzt. Die entwickelten Ansätze ermöglichen eine realitätsnahe Bewertung der Sensorleistung unter erschwerten Umweltbedingungen und leisten somit einen Beitrag zur Absicherung von Fahrerassistenzsystemen und automatisierten Fahrfunktionen.
- Kennziffer: J000017091
- Einstiegsart: Abschlussarbeit
- Einsatzort: Weissach
- Gesellschaft: Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG
Im Rahmen der Abschlussarbeit sollen umfassende Recherchen zu Degradierungseffekten von Lidar Sensoren im Kontext des automatisierten Fahrens durchgeführt werden. Ziel ist es, ein fundiertes Verständnis darüber zu entwickeln, wie Umwelteinflüsse wie Regen, Nebel, Staub oder Verschmutzungen die Leistungsfähigkeit von Lidar Systemen beeinträchtigen. Dazu gehört zunächst eine detaillierte Einarbeitung in die Funktionsweise von Lidar Sensoren und deren Einsatzgebiete im Fahrzeugumfeld. Anschließend sollen relevante Degradierungseffekte systematisch erfasst, analysiert und hinsichtlich ihrer physikalischen Ursachen kategorisiert werden. Auf Basis aktueller wissenschaftlicher Literatur und industrieller Entwicklungen sollen bestehende Simulationsansätze identifiziert und bewertet werden. Die Rechercheergebnisse dienen als Grundlage für die Auswahl und spätere Implementierung geeigneter Simulationsmethoden, die realistische Degradierungseffekte in der virtuellen Absicherung automatisierter Fahrfunktionen abbilden können.
Studiengänge:
- Mechatronik
- Elektro-Informationstechnik
- Informatik
Studienschwerpunkte:
- Sensorik
- Data Science
- Machine Learning
Fachkenntnisse:
- Grundlagen der Lidar-Technologie und Funktionsweise optischer Sensorsysteme
- Verständnis von Umwelteinflüssen auf Sensorsignale (z. B. Regen, Staub, Nebel)
- Kenntnisse in physikalischer Modellierung und Simulation technischer Systeme
- Erfahrung mit Methoden zur Validierung und Bewertung von Sensorsimulationen
IT-Kenntnisse:
- Programmierung in Python und C++
- Umgang mit Linux-basierten Systemen
- Versionsverwaltung mit Git
Sprachkenntnisse:
- Deutsch oder Englisch
Sonstiges / Soft Skills:
- Analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise
- Teamfähigkeit und selbstständige Einarbeitung in komplexe Themenfelder
„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“
Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.
Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.
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