Master Thesis

Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten. 

DEIN TEAM

Unser "Chassis"-Team freut sich, eine Masterarbeit anzubieten, die sich auf die Entwicklung eines monokularen visuellen SLAM-Systems konzentriert, das unter herausfordernden Straßenprofilen robust bleibt. Im Gegensatz zu herkömmlichen SLAM-Methoden, die oft flache und gleichmäßige Straßen voraussetzen, wird sich deine Arbeit auf reale Sonderfälle wie steile Anstiege, Kuppen, Kopfsteinpflaster, Schotter und Geländebedingungen fokussieren.

Dieses Projekt umfasst das Benchmarking modernster monokularer SLAM-Algorithmen, die Entwicklung von Verbesserungen zur Erhöhung der Robustheit sowie deren Validierung anhand eines einzigartigen Datensatzes mit Fahrten in mehreren Städten. Zudem sammelst du praktische Erfahrung, indem du dein System in realen Fahrszenarien evaluierst.

Forschungsfrage: Wie kann monocularer SLAM so gestaltet werden, dass er gegenüber vielfältigen und nicht ebenen Straßenprofilen im realen Straßenverkehr robust ist?

DEINE AUFGABEN

• Durchführung einer Literaturrecherche zu den aktuellsten monokularen visuellen SLAM-Methoden

• Benchmarking ausgewählter Algorithmen auf unterschiedlichen Straßenprofilen und Identifikation von Ausfallursachen

• Entwicklung und Implementierung neuer Methoden zur Verbesserung der SLAM-Robustheit unter schwierigen Bedingungen (z. B. steile Hänge, geringe Textur, dynamischer Verkehr)

• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse in der Masterarbeit

• Vorbereitung der Ergebnisse für eine Veröffentlichung in einem wissenschaftlichen Fachforum

DAS BRINGST DU MIT

• Laufendes Studium im Bereich Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik, Robotik oder eines vergleichbaren Studiengangs

• Kenntnisse im Bereich Computer Vision und Erfahrung mit Bibliotheken wie OpenCV und NumPy

• Programmierkenntnisse in Python, idealerweise mit Erfahrung in TensorFlow und/oder PyTorch

• Vertrautheit mit SLAM, Structure-from-Motion oder Visual Odometry ist ein großer Vorteil

• Interesse an Optimierung, Geometrie und 3D-Wahrnehmung

• Teamorientiert, wachstumsorientiert, kommunikativ und motiviert, anspruchsvolle reale Problemstellungen anzugehen

NICE TO KNOW

• Möglichkeit zur Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands

• Dauer: 6 Monate

• 35 Stunden pro Woche

Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter .technology – wir helfen dir gerne weiter.