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Studien-/ Abschlussarbeit

Machine Learning in der Verkehrssteuerung

Beginn

1. November 2021

Dauer

6 Monate

Beschäftigungsgrad

Vollzeit (Teilzeit möglich)

Verkehrsmanagement ist der Schlüssel, um die Effizienz im Straßenverkehr zu erhöhen. Gefragt sind hier neue Konzepte zu Organisation und Betrieb von Verkehr. Wir liefern sie als Resultat fundierter Forschung. Wichtig: Als Grundlage für alle Verfahren zur Verkehrsbeeinflussung müssen die entsprechenden Informationen über den aktuellen Verkehrszustand erfasst werden. Die Aufgaben lassen sich so in zwei Bereiche gliedern: die Entwicklung innovativer Methoden zum Monitoring von Verkehr (Verkehrserfassung) und die Entwicklung von Methoden zur Einflussnahme auf Verkehrsabläufe (Verkehrsbeeinflussung). Die Arbeiten im Institut konzentrieren sich dabei vor allem auf das Management großer Verkehrssysteme wie zum Beispiel in Ballungsräumen und bei Katastrophen und Großveranstaltungen.

Das Institut für Verkehrssystemtechnik erforscht neue Methoden zur Entwicklung von zukunftsfähigen Lösungen im Bereich der Verkehrssteuerung. Eine besondere Rolle nehmen hierbei Einsatzfahrzeuge ein, deren Bevorrechtigung im Notfalleinsatz große Herausforderungen an eine sichere und effiziente Verkehrsbeeinflussung stellen. Aufgabe eines modernen Verkehrsmanagements wird es daher unter anderem sein, eine intelligente Infrastruktur bereitzustellen, die solchen Fahrzeugen eine schnelle und sichere Einsatzfahrt bei gleichzeitig minimalen Auswirkungen auf andere Verkehrsteilnehmer ermöglicht. Hierfür soll unter anderem auf neuartige Technologien der Vernetzung und künstlichen Intelligenz zugegriffen werden.

Mittels einer speziellen Methode aus dem Themenfeld des Machine Learning, dem sogenannten Reinforcement Learning, sollen Strategien zur Bevorrechtigung von Einsatzfahrzeugen in einem vernetzten Verkehrssystem untersucht werden. Mit Hilfe der mikroskopischen Verkehrssimulation SUMO sowie unter Einsatz existierender Machine Learning Libraries werden ausgewählte Verkehrsszenarien aus dem Anwendungsfeld des vernetzten Fahrens implementiert. Die Trainingsergebnisse werden im Hinblick auf mögliche Verbesserungen für das Verkehrsverhalten durch diese Steuerungsstrategien analysiert. Ziel ist es zu verstehen, ob derartige Controller geeignete Optimierungen für das Verkehrsmanagement liefern können.

Dieses Thema soll im Rahmen von bestehenden Projektaufgaben in Kombination mit einer Bachelor- oder Masterarbeit bearbeitet werden.

Ihre Qualifikation:

  • laufendes Studium Ingenieurswesen oder Informatik idealerweise mit Bezug Verkehr, Automotive o. ä.
  • Programmierung: gute Kenntnisse in Python
  • Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning
  • Grundkenntnisse im Umgang mit SUMO
  • Interesse an Verkehrsforschung, Motivation, Engagement und selbstständiges Arbeiten

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Robert Alms
Institut für Verkehrssystemtechnik

Tel.: +49 30 67055-9680

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