Automatisiertes Fahren ist eines der spannendsten Themen der heutigen Zeit, mit einer Großzahl von angekündigten technischen Innovationen sowie ersten seriennahen Entwicklungen. Durch eine kontinuierliche Weiterentwicklung von Fahrerassistenzfunktionen besteht bereits gegenwärtig die Möglichkeit auf Autobahnen automatisiert zu fahren. Im urbanen Raum bestehen dagegen noch eine Vielzahl offener Fragen zur technischen Realisierbarkeit. Aus diesem Grund untersucht die Abteilung »Intelligente Verkehrssysteme«, wie durch Kommunikation zwischen vernetzten Fahrzeugen und Infrastrukturelementen sowie kooperative Abstimmung untereinander automatisiertes Fahren in der Stadt optimal unterstützt werden kann. Dazu erforschen wir z.B. den Einsatz von Road Side Units (RSUs), die mittels Vehicle-to-everything (V2X)-Kommunikation mit Fahrzeugen kommunizieren und auf Grund ihres erweiterten Lagebildes Empfehlung beispielsweise bezüglich der Spur- oder Geschwindigkeitswahl geben können.
Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Erarbeitung eines Algorithmus für die RSU, der die Generierung und Kommunikation von Geschwindigkeitsempfehlungen im Kreuzungsbereich erlaubt. Dabei soll eine möglichst optimale Annäherung eines automatisierten Fahrzeugs an eine Lichtsignalanlage erreicht werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf einer praxisnahen Implementierung auf der angedachten Zielhardware (NVIDIA Jetson TX2), das heißt es gilt u.a. Echtzeitanforderung (auch bei stärkerer Verkehrsauslastung) zu erfüllen. Weiterhin müssen auch die Besonderheiten der Kommunikation betrachtet werden, so kann die letzte Positionsmeldung eines Fahrzeugs beispielsweise mehr als eine Sekunde zurückliegen. Die Aufgaben beinhalten die Implementierung und simulative Evaluierung bestehender Ansätze hinsichtlich vorgegebener Kriterien (z. B. Echtzeitfähigkeit, Verbrauch, Zeitverlust, Komfort). Ausgehend von den Ergebnissen soll eine geeignete Strategie, eventuell ergänzt um eigene Verbesserungen, für den praktischen Einsatz vorgeschlagen werden.
Ihre Aufgaben
– Literaturrecherche zum Thema Green Light Optimized Speed Advisory (GLOSA)
– Implementierung von Algorithmen unter Echtzeitanforderungen und Einbeziehung von
unvollständigen bzw. veralteten Informationen
– praxisnahe Simulation (Hardware-in-the-Loop auf der angedachten Zielhardware NVIDIA
Jetson TX2) und Evaluierung der implementierten Algorithmen
– Verbesserung bestehender Ansätze
– gute Programmierkenntnisse in C++ unter Linux
– idealerweise Erfahrung mit Echtzeitsystemen
– Erfahrung in der Simulation
– Grundkenntnisse in der mathematischen Optimierung
– eine moderne Forschungsinfrastruktur
– ein offenes und kollegiales Arbeitsumfeld
– flexible Arbeitszeiten
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.
Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Themenfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.
Das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI in Dresden beschäftigt in vier Abteilungen mehr als 100 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Eng kooperiert das Institut mit der TU Dresden sowie der TU Bergakademie Freiberg.
Bitte wenden Sie sich bei Interesse an
Dr. Michael Klöppel
michael.kloeppel@ivi.fraunhofer.de
Telefon 0351 / 4640 890
Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI
Zeunerstraße 38
01069 Dresden
| Kennziffer: IVI-2018-Hiwi-12 | Bewerbungsfrist: 31.12.2019 |