Auf einen Blick
- Aufgaben: Analyse und Verbesserung der Sicherheit autonomer Fahrzeuge durch Risikobewertungsmethoden und Simulationstools.
- Arbeitgeber: DLR, ein familiengerechter Arbeitgeber mit flexiblen Arbeitszeiten und Home-Office-Optionen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, zeitweise Home-Office, etabliertes Frauennetzwerk.
- Warum dieser Job: Beteiligung an zukunftsweisenden Projekten zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge, mit praktischer Anwendung in Simulationen.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor in Maschinenbau/Automobil, Englischkenntnisse, Teamfähigkeit. Erfahrung mit Fahrsimulatoren und Programmierung vorteilhaft.
Die Herausforderung, die Sicherheit autonomer Fahrzeuge (AV) zu gewährleisten, stellt ein zentrales Hindernis für die breite Einführung dieser transformativen Technologie dar. In aktuellen Forschungsaktivitäten soll die Sicherheit autonomer Fahrzeuge analysiert und verbessert werden. Risikobewertungsmethoden (RAM) sind Techniken, die von autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um das Risiko innerhalb bestimmter Szenarien bewerten und die beste Vorgehensweise ableiten zu können. Derzeit gibt es verschiedene RAMs, die vorliegende Risiken bewerten und dabei verschiedene Inputinformationen berücksichtigen. In dem Projekt sollen Simulationstools bzw. -software unter Verwendung des Fahrsimulators CarMaker entwickelt werden, um verschiedene RAMs untersuchen und bewerten zu können.
Das erste Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über den Stand der Technik bei RAMs zu erhalten, wobei der Schwerpunkt auf einer Teilmenge von Methoden liegt, die auf ähnliche Szenarien anwendbar sind oder das gleiche Risiko bewerten. Anschließend wird eine ausgewählte Anzahl der identifizierten RAMs in den Fahrsimulator CarMaker implementiert. Ziel ist es, empirische Belege für die Wirksamkeit und die Grenzen einzelner RAMs zu liefern. Dabei sollen die Potentiale der RAMs virtuell evaluiert werden, wobei ihre Fähigkeit, potenzielle Gefahren in verschiedenen Fahrszenarien zu antizipieren und darauf zu reagieren, im Fokus steht. Die erarbeitenden Erkenntnisse sollen zur gezielten Auswahl optimal geeigneter RAMs beitragen und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrsysteme zukünftig verbessern.
Inhalt der Arbeit:
- Literaturrecherche zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge
- Literaturrecherche zu verschiedenen Methoden der Risikobewertung autonomer Fahrzeuge
- Implementierung von RAM in einen Fahrsimulator (CarMaker)
- Verifizierung und Validierung der angewandten Methode.
- Analyse und Vergleich der Sicherheitspotentiale verschiedener RAMs
- Identifizierung möglicher Weiterentwicklungspotentiale
- Dokumentation der Methodik und der Ergebnisse
Das DLR ist als familiengerechter Arbeitgeber zertifiziert. Wir bieten Ihnen flexible Arbeitszeiten und zeitweise Home-Office an. In unserem Institut hat sich ein Frauennetzwerk etabliert.
Bachelor-Abschluss in Maschinenbau, Automobil oder ähnlichem Beherrschung der englischen Sprache gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten Fähigkeit, im Team zu arbeiten
Gewünschte Qualifikationen
Erfahrungen mit einem Fahrsimulator (z. B. CarMaker) sind von Vorteil Programmiererfahrung (vorzugsweise C++/Python) ist wünschenswert
Payment
ohne Vergütung
Masterand/in Ingenieurwissenschaften Maschinenbau, Automobil o. ä. (w/m/d) Arbeitgeber: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Das DLR zeichnet sich als familiengerechter Arbeitgeber aus, bietet flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zum Home-Office. Mit einem engagierten Frauennetzwerk und einer starken Fokussierung auf innovative Forschung und Entwicklung bietet das Institut eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung.
Kontaktperson:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) HR Team
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Masterand/in Ingenieurwissenschaften Maschinenbau, Automobil o. ä. (w/m/d)
Risikomanagement
C++
Python
