Mit dem Fortschritt der Radartechnologie von herkömmlichen Range-Doppler-Sensoren hin zu hochauflösendem 4D-Imaging-Radar müssen Perzeptionssysteme in ADAS so gestaltet werden, dass sie mit aktueller und zukünftiger Radartechnik kompatibel bleiben. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Kamera-Radar-Fusionsmodells, das sich an verschiedene Radarkonfigurationen anpassen kann, ohne dass wesentliche architektonische Änderungen erforderlich sind. Der Fokus liegt auf der Generalisierbarkeit über mehrere Radar-Generationen hinweg auf Point-Cloud-Ebene, um langfristige Flexibilität zu gewährleisten und den Bedarf an erneuter Modellanpassung oder Integration zu reduzieren. Zur Umsetzung werden Methoden aus dem Bereich Deep Learning, Sensordatenfusion, sowie Benchmarking-Strategien eingesetzt. Die Evaluierung erfolgt anhand offener Realwelt-Datensätze und synthetischer Sensordaten aus CARLA, die ein breites Spektrum an Radarkonfigurationen und Umweltszenarien abdecken.
Aufgaben
Rechercheaufgaben:
- Analyse bestehender Kamera-Radar-Fusionsarchitekturen hinsichtlich Erweiterbarkeit für unterschiedliche Radarkonfigurationen
- Untersuchung von Methoden zur Normalisierung und Integration von Point-Cloud-Daten aus verschiedenen Radargenerationen
- Entwicklung eines Modells und einer Trainingsstrategie zur Generalisierung über unterschiedliche Radarsysteme hinweg
- Benchmarking des entwickelten Ansatzes auf open-source Datensätzen sowie synthetischen Daten aus CARLA
Anforderungen
Studiengänge:
- Informatik
- Künstliche Intelligenz
- Robotik
- Fahrzeugtechnik
- Data Science oder vergleichbarer Studiengang
Studienschwerpunkte:
- Softwareentwicklung und Programmierung
- Machine Learning und Deep Learning
- Computer Vision
- Signalverarbeitung
Fachkenntnisse:
- Erfahrungen in Machine Learning und Deep Learning
- Verständnis von Sensordatenfusion
- Grundlagen der Radar- und Kamerasensorik
- Grundlagen der 3D-Datenverarbeitung
IT-Kenntnisse:
- Sicherer Umgang mit MS Office
- Fundierte Kentnisse in Python, C oder C++
- Erfahrungen mit Git, Gitlab und Linux (Ubuntu)
- Erfahrungen mit Machine Learning und KI-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
Sprachkenntnisse:
- Englisch (fließend in Wort und Schrift)
- Deutsch von Vorteil
Soft Skills:
- Hohe Eigeninitiative
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten
- Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
- Teamfähigkeit
- Zielorientierung
Unternehmensprofil
„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“
Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.
Exklusive Einblicke hinter die Kulissen
Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.
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