Im Mercedes-Benz Technology Center (MTC) gestalten wir die Automobilgenerationen der Zukunft. Die Serienentwicklung für Fahrzeugnavigationssysteme aller Fahrzeugklassen ist am Standort Sindelfingen angesiedelt.

Die vernetzten Navigationssysteme in Fahrzeugen verfügen heute über einen IP-basierten Verkehrsdienst, der die aktuelle Verkehrslage zur Verfügung stellt und gleichzeitig Positionsdaten der Fahrzeuge an einen Server übermittelt. Diese Positionsdaten könnten vielfältiger analysiert werden, um z.B. Anforderungen an automatisierte/elektrifizierte Fahrzeuge zu definieren. Zusätzlich könnten durch gezielte Drohnenflüge detaillierte Einzelfahrzeugdaten zeitlich-räumlich aufgenommen werden.

Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu

  • Positionsdatenanalysen für Elektromobilität und automatisiertes Fahren
  • Durch die zeitlich-räumliche Analyse von anonymisierten Positionsdaten einer Fahrzeugflotte (Big („Large“) Data für Positionsdaten) in Städten und auf Autobahnen kann das individuelle Verkehrsverhalten in Netzen auch im Rahmen der Elektromobilität untersucht werden (u.a. mit Methoden des maschinellen Lernens).
  • In mikroskopischen Verkehrssimulationen können Eigenschaften autonomer (und elektrischer) Fahrzeuge detailliert modelliert werden. Im Rahmen der Kerner’schen Drei-Phasen-Verkehrstheorie wurden einige relevante Szenarien des Mischverkehrs simuliert und bewertet.
  • Die Arbeit soll u.a. Szenarien entwickeln für realitätsnahe Einscher- und Überholvorgänge autonomer Fahrzeuge im gemischten Verkehr ohne das Gesamtsystem zu gefährden, sondern es im Optimalfall zu verbessern. Die zeitlich-räumliche Analyse von anonymisierten Drohnen- und Positionsdaten in Städten und auf Autobahnen ermöglicht vielfältige Analysen des Fahrverhaltens von Einzelfahrzeugen.
  • Neben dem Überhol- und Spurwechselverhalten sollen die unterschiedlichen Verkehrszustände auf verschiedenen Fahrspuren analysiert und interpretiert werden, ob daraus spurbezogene Verkehrsdienste für z.B. PKW/LKW zu gestalten wären.
  • Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden.

Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden.

Qualifikationen

  • Abgeschlossenes Studium Informatik, Ingenieurwissenschaft, Mathematik
  • Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Programmierkenntnisse (z.B. Python oder Java), Datenbanken (SQL)
  • Engagement und Teamfähigkeit

Ihre Promotion

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Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
Joanne Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
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Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
Theresa Universität Passau Research Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
Lies Theresas Geschichte
Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022