Arbeitsumfeld

In modernen Fahrzeugen wird eine Vielzahl von Sensoren verbaut, die für bestimmte Zwecke verwendet werden. Die Verfügbarkeit der Sensoren hängt aber von der Ausstattung des Fahrzeugs ab. Somit können nicht in jedem Fahrzeug dieselben Software-Funktionen dargestellt werden. Um dies zu ändern, kommen virtuelle Sensoren in Frage, die die Signale der fehlenden Sensoren aus zur Verfügung stehenden Sensorsignalen nachbilden. In einem Data Lake stehen eine große Anzahl von Messfahrten aus realen Versuchsfahrzeugen mit unterschiedlicher Ausstattung zur Verfügung, die die Daten-Grundlage für die Arbeit bilden. Ziel der Arbeit ist es, einen Ansatz zu entwickeln, mit dem auf Basis der Messdaten beispielhaft ein virtueller Sensor dargestellt werden kann. Dabei können Methode des maschinellen Lernens eingesetzt werden. Die Arbeit kann im Rahmen eines Praktikums, einer Studien- oder Masterarbeit erfolgen. Als Einarbeitungs- und Bearbeitungszeit sind 6 - 9 Monate eingeplant.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Einarbeiten in die Nutzung des Data Lakes

• Analysieren der möglichen Nutzung vorhandener Sensoren in Abhängigkeit des Use Cases

• Implementieren eines Ansatzes für einen virtuellen Sensor

• Vergleichen der Performance des virtuellen Sensors im Vergleich zum realen Sensor auf Basis der Messdaten

• Optional: Testen im realen Versuchsträger auf einem Prototypensteuergerät

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende der Informatik, der Mathematik, der Regelungstechnik, des Maschinenbaus, der Fahrzeugtechnik, der Elektrotechnik, der Mechatronik, der Physik oder vergleichbare Studienrichtungen

• Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Matlab und/oder Python

• Erfahrungen mit maschinellem Lernen

• Motivation und eigenständiges Arbeiten

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen:

• Lebenslauf

• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung

• Aktueller Notenspiegel

• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule

• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger