Das Institut für Fahrzeugkonzepte (FK) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist international anerkannt für die Auslegung von zukünftigen Straßen- und Schienenfahrzeugen, welche klima- und umweltschützende Mobilität ermöglichen und gleichzeitig finanzierbar und nutzerfreundlich sind. Wir erforschen und demonstrieren die dazu notwendigen Schlüsseltechnologien und pflegen enge Kooperationen mit anderen Wissenschaftseinrichtungen sowie Industrie und Politik.
Das erwartet dich
Wir suchen dich im Team für eine Masterarbeit an der Schnittstelle Autonomes Fahren / Foundation Models. Du erstellst eine State-of-the-Art-Übersicht zu Foundation Models und entwirfst eine Vision→Controller-Pipline für ein Eindock-/Park-Manöver. Auf Basis der Literatur erstellst du einen simulativen Prototyp mit CARLA. Anschließend integrierst du einen Proof-of-Concept am Fahrzeug.
Deine Aufgaben
- Survey (SoTA): Systematische Übersicht zu Foundation Model -Frameworks, Vision-Language-Modellen (Visual→Language), Language-to-Design (Plan/Trajektorie) und Design-to-Controller (Low-Level-Ausführung)
- Taxonomie & Vergleich: Agent-Rollen (Perception-Narrator, Planner, Safety-Critic, Controller-Designer), Kommunikationsmuster, Wissenseinbindung (RAG), Safety/Runtime-Checks
- Prototyping (Simulation): Aufbau einer CARLA Pipeline mit: Visual→Language, Szenenbeschreibung/Key-Facts aus Bild/Video. Language→Design, Plan/Trajektorie als deklaratives Format (z. B. Wegpunkte, Begrenzungen). Design→Controller, Übergabe an den Regler. Feedback, Critic/Verifier (Kollisionschecks, Dynamik-/Komfort-Constraints), Selbst-Reflexion/Re-Planung
- Evaluation (Simulation): Kennzahlen definieren und messen (Erfolgsrate, Time-to-Dock, Quer-/Längsfehler, Clearance, Komfort/Jerk, Replans, Sicherheitsverletzungen)
- Optional: Minimal-Integration am Versuchsfahrzeug
- Dokumentation & Präsentation: saubere, reproduzierbare Doku (Repo/Readme), Abschlussvortrag
Das bringst du mit
- laufendes wissenschaftliches Studium in Informatik, Computer Science, Robotik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Mathematik oder Physik oder vergleichbar
- starkes Interesse am Autonomem Fahren, LLMs/Generative AI und Multi-Agenten-Systemen
- Grundkenntnisse in Python und Git sowie der Bereitschaft sich in ROS2 oder Bereitschaft dich einzuarbeiten
- Erfahrung in Simulation (z. B. CARLA/Gazebo/SUMO) oder Pfadplanung/Regelung ist von Vorteil
- Basis-Know-how zu LLMs, ML/Deep Learning (Datasets, Training/Inference)
- strukturierte Literaturrecherche & wissenschaftliches Schreiben (DE/EN)
- Erfahrung in Simulation (z. B. CARLA/Gazebo/SUMO), Pfadplanung/Regelung sowie Linux sind von Vorteil
Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E05 TVöD.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3645) beantwortet dir gerne:
Daniel Diegel
Tel.: 08153 28 4961