Promotionsstelle (100%) – Autonomous Vehicle Lab – Perception under Adverse Weather 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 robuste Umfeldwahrnehmung bei degradierter Sensorik für den autonomen Linienbus.

Robuste Umfeldwahrnehmung bei degradierter Sensorik für den autonomen Linienbus

Hintergrund

Die Umfeldwahrnehmung autonomer Fahrzeuge stützt sich auf Kamera, LiDAR und Radar, deren Leistungsfähigkeit unter Regen, Nebel, Schnee und schwierigen Lichtverhältnissen teils deutlich abnimmt. Die Sensoren sind dabei in unterschiedlicher Weise betroffen, etwa durch Dämpfung und Streuung, Verschmutzung der Sensoroberflächen oder Blendung. Ein Linienbus im regulären Betrieb muss jedoch auch unter solchen Bedingungen einsatzfähig bleiben. Im Rahmen unseres Vorhabens, einen Linienbus vollautonom (SAE Level 4) auf Münchens Straßen zu bringen, untersuchen wir, wie eine verlässliche Wahrnehmung auch bei degradierter Sensorik sichergestellt werden kann. Gestalte mit uns den ÖPNV von morgen und forsche an spannenden Dissertationsthemen.

Deine Herausforderungen

Als Promovierende:r erforschst du, wie sich die Degradation einzelner Sensoren zur Laufzeit erkennen und bewerten lässt und wie diese Information in die Sensorfusion einfließen kann, sodass die Wahrnehmung die jeweils verbleibende Aussagekraft der Sensoren angemessen berücksichtigt. Dazu gehört auch die Frage, wie sich die Leistungsfähigkeit der Wahrnehmung unter den aktuellen Bedingungen einschätzen lässt, als Grundlage für eine angepasste Reaktion des Gesamtsystems. Als Datengrundlage dienen Aufzeichnungen unter realen Witterungsbedingungen, die durch simulierte oder synthetisch erzeugte Daten ergänzt werden können. 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 Multi-Sensor-Fusion, Deep Learning für die 3D-Objekterkennung oder Kamera-, LiDAR- und Radardaten 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/perception-under-adverse-weather/