Thesis: Multi-Agent Reinforcement Learning für die Validierung automatisierter Fahrfunktionen

Stelle frei: Ab sofort

Beschreibung

— Gestalte die Zukunft mit uns
als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Multi-Agent Reinforcement Learning für die Validierung automatisierter Fahrfunktionen in adaptiven Verkehrssimulationen
Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort

Das erwartet Dich bei uns
Die Abteilung Elektrische Systeme und Mikrosysteme (ESM) beschäftigt sich mit Fragestellungen rund um das Thema (hoch-)automatisiertes Fahren, um die Mobilität von morgen zu gestalten. Ein wichtiger Aspekt hierbei ist der Test und die Absicherung (hoch-)automatisierter Fahrfunktionen.

Zur Reduzierung des Testaufwands erfolgt die Validierung (hoch-)automatisierter Fahrfunktionen vermehrt in simulierten Umgebungen. Eine zentrale Herausforderung ist dabei die Schaffung realistischer Verkehrssimulationen, die das Verhalten der Verkehrsteilnehmer realitätsnah und abgestimmt auf die Fahrfunktionen abbilden. Aktuelle Forschungsansätze setzen zunehmend auf maschinelles Lernen, um das Verhalten der Verkehrsteilnehmer zu steuern. Da die Komplexität und Vielfalt des Verkehrsgeschehens nicht durch die Steuerung einzelner Fahrzeuge abgebildet werden kann, sollen Multi-Agenten-DRL-Ansätze zum Einsatz kommen, bei denen mehrere Agenten kooperieren, um realistische Verkehrssituationen zu erzeugen.

- Du arbeitest Dich in die bestehenden Methoden zur intelligenten Verkehrssteuerung und Simulationsumgebungen ein.
- Du vertiefst die Einarbeitung in Multi-Agent DRL und bewertest die Methoden anhand einer Bewertungsmatrix.
- Du konzeptionierst und entwickelst einen Algorithmus für die Anwendung in der Verkehrssimulation.
- Du implementierst Dein Konzept und Deinen Algorithmus.
- Du simulierst und evaluierst in verschiedenen Szenarien die Effektivität Deiner eigenen Methode im Vergleich zum Stand der Technik.

Das bringst Du mit
- Du verfügst über einen Studienabschluss in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik oder einem verwandten Studiengang.
- Du hast ein Grundverständnis von Machine Learning und Reinforcement Learning.
- Du beherrschst die Programmiersprache Python.
- Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, gewissenhafte Arbeitsweise.
- Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Du bist motiviert und engagiert.

Was wir Dir bieten
Was das Arbeiten am FZI auszeichnet und was wir Dir bieten, kannst Du unserer Stellenanzeige entnehmen: jobs.fzi.de/1106.