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Masterarbeit im Bereich Verbesserung der Umgebungswahrnehmung von Automobilradaren durch Kognitive Sensierung mittels Reinforcement Learning
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Stellenbeschreibung
Kognitive Sensorik bezeichnet die Idee eines Sensorsystems, das auf vorteilhafte Weise aktiv auf seine Umgebung reagiert. In dieser Arbeit sollen die Herausforderungen in der Erkennung schwacher Ziele und gefährdeter Verkehrsteilnehmer in weiter Entfernungen und sich verändernden Umgebung bei Automobilradaren bewältigt werden, indem anstelle einer statischen Sensormodulation die Modulation adaptiv gewählt wird.
- Teil Ihrer Aufgabe ist die Analyse und Implementierung eines kognitiven Models für Radarsensoren zur dynamischen Modulationsanpassung basierend auf vorausgegangene Messergebnisse, um eine verbesserte Radarperzeption zu erreichen.
- Dazu bauen Sie auf einem bereits vorhanden Simulationsframework auf und implementieren ein Konzept zum online Training von Reinforcement Learning Modellen in einem geschlossenen Kreislauf.
- Nicht zuletzt trainieren Sie ein Reinforcement Learning Agent zur Optimierung von Modulationsparameter unter variierenden Bedingungen und Fahrszenarien. Die Ergebnisse sollen gegenüber Referenzmethoden analysiert und verglichen werden.
Qualifikationen
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Elektrotechnik, Simulation, Kybernetik oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: tiefgreifende Kenntnisse im Bereich maschinellem Lernen und Radarsysteme; Programmiererfahrung in Python und DL-Frameworks, idealerweise PyTorch
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: analytische Person, die selbstständig und strukturiert vorgeht sowie gerne mit anderen kommuniziert
- Sprachen: gutes Englisch, Deutsch von Vorteil
Zusätzliche Informationen
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Marius Schwarz (Fachabteilung)
+49 173 5765310
Sherif Abdulatif (Fachabteilung)
+49 711 811 14364
Summary
- Type: Full-time
- Function: Research