Autonomes Fahren - PEM / Aachen University

Leiter des Lehrstuhls: Prof. Dr.-Ing. Achim Kampker
Besuchen Sie uns: www.pem.rwth-aachen.de
Autonomes Fahren
Bachelor- oder Masterarbeit
Entwicklung einer Methode zur Trajektorienberechnung in urbanen
Gebieten
Quelle: Blanco et al, TP-Space RRT – Kinematic Path Planning of non-Holonomic Any-Shape Vehicles
Ausgangssituation:
Unter der Zielsetzung, hochautomatisierte und vollelektrische Logistikfahrzeuge in öffentlichen urbanen Bereichen einzusetzen, beschäftigen wir uns
am PEM u. a. mit dem Thema autonomes Fahren. In intensiver Zusammenarbeit mit internationalen Industrie- und
Forschungspartnern entwickeln und
testen wir in einem interdisziplinären
Forschungsteam
hochautomatisiert e
Versuchsfahrzeuge. In einem weiteren
Schritt erweitern wir die Funktionen
und die kognitive Intelligenz dieser Versuchsfahrzeuge für die Fahrt in öffentlichen
Niedergeschwindigkeitsbe reichen.
Ihre Aufgabe:
Moderne Methoden in der Trajektorienberechnung basieren auf numerischer Optimierung. In vielen Verkehrssituationen können dabei mehrere lokale Optima existieren und oft bestimmt die Wahl der Beschränkungen
des Optimierungsproblems welches
davon erreicht wird. Unterschiedliche
Optima können dabei auch zu völlig
unterschiedlichen Fahrmanövern führen. Zum Beispiel die Entscheidung
ob ein anderer Verkehrsteilnehmer
überholt wird oder nicht.
Ziel dieser Arbeit ist die Konzeptionierung einer Methodik die solche Situationen versteht und bewertet. Aufgrund dieser Bewertung sollen die
Parameter des numerischen Optimierungsproblems so angepasst werden, das ein eindeutiges lokales Optimum erreicht wird, welches dem
sinnvollsten Fahrmanöver entspricht.
Dabei wird vor allem auf Robustheit
sowie Geschwindigkeit des Verfahrens Wert gelegt. Die Entwicklung
kann auf bereits vorhandenem Code
aufgebaut werden.
Dem Studenten können bei der Ausarbeitung dieses Themas verhältnismäßig große Freiheiten gelassen
werden.
Die Voraussetzungen:
 Studium in CES, Maschinenbau,
Elektrotechnik, Informatik (oder
vergleichbar)
 Motivation und Einsatzbereitschaft
 Kommunikationsfähigkeit
 Kenntnisse in C/C++
 Kenntnisse in numerischer Optimierung hilfreich
Geboten wird:
 Intensive Betreuung
 Einführung in autonomes Fahren
 Arbeiten mit Standardtools (ROS,
Carmaker, Matlab/Simulink)
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Senden Sie bitte einen aktuellen Notenauszug sowie Lebenslauf und
Zeugnisse an die unten genannte EMail-Adresse.
Ihr Ansprechpartner am PEM:
Schoos Marco, M.Sc.
Campus Boulevard 30
D-52074 Aachen
[email protected]

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