Entwicklung eines Verfahrens zur prädiktiven Klassifizierung der Verkehrsphase

Fahrzeuge mit elektrifiziertem Antrieb können die Fragen der Zukunft nach mehr Umweltschutz, weniger Lärm- und Schadstoffemissionen gerade in großen Städten beantworten. Allerdings stellen sich dabei auch neue Herausforderungen. Für Kunden besonders problematisch ist die sogenannte „Reichweitenangst“, d.h. die Sorge, mit leerem Energiespeicher liegen zu bleiben. Vor diesem Hintergrund soll ein geeigneter Ansatz zur Identifikation des zukünftigen Verkehrszustandes entwickelt werden, auf dessen Basis der zukünftige Energieverbrauch bestimmt werden kann. Dieser Ansatz stützt sich auf Backend-Daten eines Traffic-Providers sowie auf eine Stichprobe von realen Messfahrten.

Die Arbeit gliedert sich in folgende Teilaufgaben:

  • Literaturrecherche zur Thematik (Vorhersagemodelle, Verkehrstheorie, Fahrzeugkommunikation, maschinelles Lernen)
  • Identifikation und Analyse der zur Verfügung stehenden Input-Daten vom Traffic-Backend
  • Erstellen verschiedener geeigneter Ansätze, um die Verkehrsphase prädiktiv zu bestimmen
  • Vergleich und Bewertung der erstellten Modelle anhand von Realfahrten und generierten Referenzdaten

Voraussetzungen:

  • Studiengang Maschinenbau, Elektrotechnik, Mechatronik oder vergleichbar
  • Kenntnisse in Matlab/Simulink
  • Grundlagen in Statistik und Systemtheorie
  • Sehr gute Englischkenntnisse
  • Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise

Beginn: Oktober 2018

Einsatzort: Porsche AG, Weissach

Bei Interesse senden Sie mir bitte Ihre Bewerbungsunterlagen per Mail.

Ansprechpartner:

Adam Thor Thorgeirsson, M. Sc.

Tel. 0711 911 80114

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