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Entwicklung von Ansätzen zur automatisierten Erkennung von Anomalien im Systemverhalten von Bremsregelsystemen auf Basis von Messdaten aus Realfahrversuchen und Vehicle-in-the-Loop Versuchen.
Verantwortlichkeiten
Recherchieren von Literatur zu relevanten Ansätzen, Methoden & Tools
Simulieren aussagefähiger Eigenschaften des ESC-Systems inklusive Aufbau der ViL-Simulationsumgebung und Identifizieren von Bewertungskriterien
Aufbereiten, Segmentieren und Annotieren von Messdaten
Entwickeln und Umsetzen von Ansätzen zur automatisierten Anomalieerkennung
Methodisches Evaluieren der entwickelten Ansätze unter variierenden Testrandbedingungen und Ergebnisdokumentation
Anforderungen
Studierende (Master) der Fahrzeugtechnik, Informatik, Data Science, Elektrotechnik, Mechatronik oder vergleichbare Studiengänge
Gute Kenntnisse in Statistik und Signalverarbeitung
Praktische Erfahrung im Bereich mit KI bzw. ML
Gute Programmierkenntnisse in Matlab (+ Simulink von Vorteil), Python & ML-Bibliotheken
Grundlagenwissen in der Softwareentwicklung
Grundkenntnisse zu Fahrdynamik von Vorteil
Erste praktische Erfahrung mit IPG Carmaker, Interesse an Prüfstand/Simulation
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