Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Johannes Betz

 

Über Uns

Das Autonomous Vehicles Systems (AVS) Lab ist ein neue Professur an der TUM und wird von Prof. Dr. Johannes Betz geleitet. Das Lab interessiert sich für die algorithmischen Grundlagen der Pfad- und Verhaltensplanung, Regelung und des automatisierten Lernens von autonomen Fahrzeugsystemen. Die Forschung des AVS-Labs ist durch das Ziel motiviert, die nächste Generation von intelligenten autonomen Fahrzeugsystem zu entwickeln. Diese Systeme werden in der Lage sein, miteinander und mit Menschen zu interagieren und dabei sicher, effizient und leistungsstark zu agieren. Unsere Vision ist es, sichere und vertrauenswürdige Autonomie für eine breite Palette von hochintegrierten Fahrzeuganwendungen zu ermöglichen. Dies erreichen wir durch den Entwurf adaptiver dynamischer Pfadplanungs- und Regelungssalgorithmen, die Entwicklung von Verhaltensplanungen, die unter Unsicherheit in Multi-Agenten-Umgebungen arbeiten können, und die Evaluierung der Algorithmen mit realer Hardware.

Aufgaben und Projekt

Im Rahmen eines Forschungsprojektes bist du Teil einer Gruppe, die Software für autonome Fahrzeuge entlang zweier Dimensionen sowie deren aktives Zusammenspiel entwickelt. Das Projekt konzentriert sich auf die Interaktion von verschiedenen Verkehrsteilnehmern mit Fokus auf den autonomen Motorsport. Bei diesem Thema kommt das Zusammenspiel zwischen der Prädiktion von anderen Verkehrsteilnehmern und der Planung des eigenen Fahrzeuges zu tragen. Weil das eigene Verhalten auch die anderen Fahrzeuge beeinflusst, können Prädiktion und Planung nicht getrennt betrachtet werden. Diese Interaktion soll am Beispiel autonomer Motorsport untersucht werden, wo andere Fahrzeuge vorwiegend egoistische Ziele verfolgen, sich aber an bestimmte Rennregeln halten müssen. Du bist für die Konzeption, Implementierung und Evaluation von neuartigen Algorithemen und Softwaremodulen verantwortlich. Neben Deiner fachlichen Arbeit hast Du zahlreiche Möglichkeiten zur fachlichen und überfachlichen Weiterbildung (z. B. Soft-Skill Seminare) und übernimmst Verantwortung für Lehr- und Nebenaufgaben.

Dein Profil

Du besitzt umfassende Kenntnisse in der Softwareentwicklung, begeisterst dich für das Thema autonomer Systeme und Robotik und bist motiviert an großen Herausforderungen zu arbeiten. Du arbeitest gerne in einem motivierten udn engagiertem Team, um komplexe Fragestellungen zu lösen. Im Studium hast Du bereits Erfahrungen über autonome Systeme oder Robotik gesammelt.

Zusammengefasst bringst Du mit:

  • Abgeschlossenes Studium in einer der Fachrichtungen Maschinenbau, Mechatronik, Robotik, Elektrotechnik oder Informatik
  • Herausragende Leistungen im Studium und/oder außeruniversitärem Engagement
  • Sehr gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder C++ 
  • Erfahrung in der Umsetzung von Software-Projekten (z. B. Git, CI-Pipelines)
  • Grundkenntnisse auf dem Gebiet der Fahrzeugtechnik (Fokus: Fahrdynamisches Verhalten)
  • Eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
  • Verhandlungssicherheit in Wort und Schrift in Deutsch und Englisch

Wir bieten

  • Befristete Vollzeitstelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter (TV-L E-13)
  • Breites Forschungsgebiet mit hohem wissenschaftlichem Austausch
  • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur
  • Bei entsprechender Eignung, die Möglichkeit zur Promotion
  • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen
  • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt

Wie bewerbe Ich mich?

Das Autonomous Vehicle Systems Lab strebt eine Erhöhung seines Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt.

Deine vollständige, schriftliche Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Abiturzeugnis, Bachelorzeugnis, Masterzeugnis, Bestätigungen über Praktika) in deutscher oder englischer Sprache richtest Du bitte in digital Form an folgende Email Adresse: johannes.betz@tum.de

Prof. Dr. Johannes Betz
Professur für Autonome Fahrzeugsysteme
Boltzmannstraße 15 
85748 Garching