Promotionsstelle (100%) – Autonomous Vehicle Lab – Context-Aware Motion Prediction für den autonomen Linienbus

Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht ab sofort wissenschaftliche Mitarbeiter (m/w/d) aus Informatik, Robotik oder Ingenieurwissenschaften zur Promotion im Bereich kontextbewusste Intentions- und Trajektorienvorhersage im urbanen Verkehr für den autonomen Linienbus.

Intentions- und Trajektorienvorhersage im urbanen Verkehr für den autonomen Linienbus

Hintergrund

Urbane Verkehrsräume sind von einer Vielzahl interagierender Verkehrsteilnehmender geprägt, deren Verhalten sich innerhalb kurzer Zeit ändern kann. Für ein sicheres und zugleich komfortables autonomes Fahren ist es daher entscheidend, die zeitliche Entwicklung der Umgebung vorherzusagen. Für einen Linienbus gilt dies in besonderem Maße, da Masse und Fahrdynamik ein frühzeitiges, vorausschauendes Handeln erfordern, etwa im Haltestellenbereich oder beim Einfädeln in den fließenden Verkehr. Im Rahmen unseres Vorhabens, einen Linienbus vollautonom (SAE Level 4) auf Münchens Straßen zu bringen, untersuchen wir, wie sich die Absichten anderer Verkehrsteilnehmender erkennen und in der Vorhersage berücksichtigen lassen. Gestalte mit uns den ÖPNV von morgen und forsche an spannenden Dissertationsthemen.

Deine Herausforderungen

Als Promovierende:r erforschst du Methoden zur Intentions- und Trajektorienvorhersage anderer Verkehrsteilnehmender unter Einbezug des Szenenkontexts, also der Karte, der geltenden Verkehrsregeln und der Interaktionen zwischen den Beteiligten. Ein Schwerpunkt liegt auf der expliziten Berücksichtigung von Intentionen, die sich etwa aus beobachtbaren Signalen wie Fahrtrichtungsanzeigern oder Bremsleuchten ableiten lassen. Ziel ist eine Vorhersage, die nicht nur genau, sondern auch nachvollziehbar ist und es der Planung ermöglicht, gezielt auf das erwartete Verhalten der Umgebung zu reagieren. Du überführst deine Lösungen in den L4-Stack und erprobst sie auf unserem Forschungsfahrzeug EDGAR, mit Blick auf den Einsatz im DZM-Bus.

Dein Profil

• Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Robotik, Ingenieurwissenschaften (1,x-Schnitt) an einer anerkannten Universität
• Kommunikation und Organisation sind für dich selbstverständlich
• Deutsch und Englisch (mind. B2)
• Solide Programmierkenntnisse in Python, C++, ROS2
• Erfahrung mit Motion Prediction, Sequenzmodellierung oder einschlägigen Datensätzen (z. B. nuPlan, Waymo Open Motion, Argoverse) von Vorteil

Deine Chancen

Du gestaltest die autonome Mobilität aktiv mit und baust dir ein wertvolles Netzwerk aus Wissenschaft und Industrie auf. Dir stehen umfangreiche Serverinfrastruktur und Versuchsfahrzeuge zur Verfügung; du übernimmst von Anfang an Verantwortung, betreust Studienarbeiten und gibst dein Wissen weiter.

Wir bieten

• Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E13 (100 %) für 3 Jahre
• Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung
• Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Relevanz
• Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
• Flexible Arbeitszeit inkl. Homeoffice
• Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
• Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt
• Beginn ab sofort möglich

Bitte reiche nur eine Bewerbung auf max. zwei Stellen ein!

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Die Stelle erfordert die Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, die Arbeit im Team, Kontaktfreude und die Durchführung von Versuchen in Laboren oder auf Teststrecken. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.

Wir freuen uns auf Deine aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Anhang). Sende diese bitte zeitnah mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail / Post an:

Christiane Schulte
bewerbung.ftm@ed.tum.de
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Boltzmannstraße 15
85748 Garching

The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.

Data Protection Information:
When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.

Kontakt: bewerbung.ftm@ed.tum.de

More Information

https://www.mos.ed.tum.de/ftm/karriere/stellenangebote/context-aware-motion-prediction/