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Du bist Studierende(r) der Fachrichtungen Elektro- / Informationstechnik, Informatik oder Fahrzeugtechnik?


Du verfügst über gute Programmierkenntnisse sowie Grundlagen der Signalverarbeitung?


Vielleicht hast du sogar den A-Klasse-Führerschein in der Tasche?


… dann komm’ ins x-log-Team nach München!


Seit über 40 Jahren fertigt x-log in der Oberpfalz elektronische Geräte, u.a. Lawinenverschüttetensuchgeräte für ORTOVOX und Sensorik für einen weltweit bekannten Sportartikelhersteller.

Mit unseren Produkten synX, dem digitalen Synchrontester und kurvX dem Kurventrainer hat sich x-log im Laufe der vergangenen Jahre ebenfalls einen Namen in der Motorrad- & Schrauber-Szene gemacht.

Aktuell suchen wir:
Werkstudenten (w/m/d) für eine Masterarbeit

Bereich: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ & FAHRERVERHALTEN

Schätzung der Fahrdynamik des Motorrads mit Künstlicher Intelligenz

Hintergrund

Nach aktuellen Studien des Instituts für Rechtsmedizin der LMU wären fast alle tödlichen Motorradunfälle in Kurven vermeidbar, wenn die Fahrer Kurvenfahren und Schräglage sicher beherrschten.

Der Kurventrainer kurvX der x-log Elektronik GmbH hilft dem Motorradfahrer, ein Gefühl für die aktuelle Schräglage zu entwickeln und seine Reserven in der Kurve zutreffend einzuschätzen. Dazu misst das Gerät während der Fahrt die Bewegungsdaten des Motorrads mit Hilfe von Beschleunigungs- und Rotationssensoren. In der Kurve wird dem Fahrer die Annäherung an den Grenzbereich durch LED-Blitze signalisiert, nach der Kurve wird die maximale Schräglage numerisch angezeigt.

Zielsetzung

Die vorhandenen Signalverarbeitungsalgorithmen sollen mit Verfahren der KI (Künstliche Intelligenz) verglichen und erweitert werden. Darunter fallen die Schätzung der tatsächlichen Montageposition des kurvX am Lenker aus den aufgezeichneten Daten, der Vergleich zwischen der klassisch berechneten Schräglage (Kalman Filter) mit einer KI-Schätzung, insbesondere unter dem Einfluss nichtlinearer Störungen, sowie die KI-basierte Fusion der Bewegungsdaten mit den im Smartphone aufgezeichneten GNSS-Daten.

Lösungsansatz

Im ersten Schritt soll eine Vorwärtssimulation (Matlab, Octave, Python) aufgebaut werden, mitderen Hilfe aus fiktiven Fahrsituationen Bewegungsdaten synthetisch generiert werden können. Diese Vorwärtssimulation wird anhand realer Testfahrten mit Datenaufzeichnung validiert.

Die synthetisch generierten Daten sollen genutzt werden, um auszuwählende Verfahren der Artificial Intelligence (AI) für die obigen Zielsetzungen zu trainieren und zu bewerten. Die untersuchten Verfahren sollen untereinander und mit den klassischen Methoden der Signalverarbeitung verglichen werden.

Voraussetzungen

  • Sehr guter Abschluss eines einschlägigen Bachelor-Studienganges (Informatik, Elektrotechnik/Signalverarbeitung, Fahrzeugtechnik)
  • Fundierter Überblick über Verfahren des Machine Learning
  • Fundiertes Grundwissen der Signalverarbeitung
  • Gute Programmierkenntnisse (Python)
  • Führerschein A und Fahrpraxis auf dem Motorrad sind vorteilhaft, aber nicht Voraussetzung

Unser Angebot

Die Arbeit wird am Standort München in einem kleinen Team von Spezialisten für Signalverarbeitung und Embedded Systems durchgeführt. Wir bieten die unmittelbare Nähe zur Anwendung auf dem Motorrad, Teilnahme an Trainings und Testkampagnen sowie die Zusammenarbeit mit Trainern und Ausbildern. Die Kombination mit einer Tätigkeit als Werkstudent ist möglich. Die Arbeit kann auch in englischer Sprache ausgeführt werden.

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Alternativ kann das Thema im Rahmen des Masterstudiengangs „Applied Research in Engineering Sciences“ an der HAW Landshut bearbeitet werden. Aufbauend auf einen fachspezifischen Bachelorabschluss wird das Fachwissen mit individueller Schwerpunktsetzung in der anwendungsbezogenen Forschungsarbeit im vorliegenden Thema über 3 Semester vertieft.

Die Betreuung des ausgeschriebenen Projekts erfolgt durch Prof. Dr. Hannah Jörg.
Kontakt: hannah.joerg(at)haw-landshut.de

HIER findest du weitere Informationen zum Studiengang!