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Das vom DAI-Labor geleitete Projekt BeIntelli ist eine Schaufensterprojekt für die autonome Mobilität der Zukunft. Anhand von realen Szenarien werden im BeIntelli-Reallabor im Herzen Berlins Mobilitätslösungen der Zukunft getestet und bewertet. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Darstellung der vernetzten, kooperativen automatisierten Mobilität (CCAM). Dafür betrachten wir die gesamte Infrastruktur, indem neben Fahrzeugen auch die Infrastruktur (Edge) digitalisiert wird und Kommunikation zwischen Fahrzeugen, Infrastruktur und Cloud hergestellt wird, um bspw. die Wahrnehmung auszuweiten (Perception over the horizon). Dafür digitalisieren wir die Infrastruktur in der BeIntelli Teststrecke im Herzen Berlins, die sich u.a. vom Brandenburger Tor über Großer Stern, Ernst-Reuter-Platz, Hardenbergstr., Kurfürstendamm bis zum Adenauerplatz erstreckt .
Um in Zukunft Mobilität sicherer zu machen und gleichzeitig automatisiertes Fahren für alle Beteiligten zu ermöglichen, ist die gezielte Unterstützung von Fahrzeugen durch die Infrastruktur z.B. bei der Wahrnehmung von Fußgängern, Fahrradfahrenden etc. eine Möglichkeit zur Steigerung der Sicherheit. Dies ist ökonomisch besonders an Unfallschwerpunkten sinnvoll. Basierend vor allem auf den Daten bereitgestellt durch den Unfallatlas Deutschland soll in dieser Abschlussarbeit die BeIntelli Teststrecke bzgl. Unfallschwerpunkten analysiert werden, in Relation zu einer geeigneten Vergleichsstrecken in Berlin gesetzt werden und mögliche Standorte und Formen zur Unterstützung von automatisiert fahrenden Fahrzeugen durch Infrastruktursensoren diskutiert werden.
Forschungsfokus und Aufgaben
- Suche nach weiteren Datenquellen für die Evaluation von Unfällen
- Analyse und Darstellung der Daten des Unfallatlas (und weiteren Quellen) für die BeIntelli Teststrecke und geeignete Referenzstrecken
- Identifikation von Unfallschwerpunkte und -typen auf der Strecke basierend auf historischen Daten
- Diskussion zur gezielten Einbringung von Infrastruktursensorik zur Prävention von Unfällen
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Datenanalyse ist notwendig
- Erfahrung mit kartenbasierte Datenanalyse ist vorteilhaft
- Programmiererfahrung in Python notwendig
- Wissen zu Verkehrswesen, -topologien, Verkehrs- und Maschinensystemen ist hilfreich
- Hohe Motivation zum eigenständigen Arbeiten und lösungsorientierten Arbeiten
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