Student/in (w/m/d) - Survey für Fahrzeug AD - Software Architekturen - #2636912

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)


Date: vor 2 Stunden
Stadt: Stuttgart
Vertragstyp: Ganztags
Arbeitsplan: Volle Tag
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

Das Institut für Fahrzeugkonzepte (FK) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist international anerkannt für die Auslegung von zukünftigen Straßen- und Schienenfahrzeugen, welche klima- und umweltschützende Mobilität ermöglichen und gleichzeitig finanzierbar und nutzerfreundlich sind. Wir erforschen und demonstrieren die dazu notwendigen Schlüsseltechnologien und pflegen enge Kooperationen mit anderen Wissenschaftseinrichtungen sowie Industrie und Politik.

 

Das erwartet dich

Wir suchen dich im Team für eine systematische Survey-Arbeit zu Software-Architekturen im automatisierten Fahren – mit Fokus auf End-to-End, modulare Pipelines und Agentic AD (LLM-gestützte, tool-nutzende Agenten/Orchestrierungen). Du entwickelst eine Taxonomie der Architekturen, analysierst Open-Source-Stacks (z. B. Autoware, Baidu Apollo, ggf. S-Core/Red Hat-Ökosystem) anhand von Dokumentation, Releases und Repositories und leitest Trends, Gaps und Empfehlungen ab.

 

Deine Aufgaben


  • Thema schärfen, Forschungsfragen formulieren

  • systematische Literatursuche (IEEE, ACM, arXiv, Google Scholar), Screening & Datenextraktion

  • Entwicklung einer Taxonomie: E2E vs. Modular vs. Agentisch (Rollen, Orchestrierung, Tool-Use, Safety/Runtime)

  • Open-Source-Stacks vergleichen: Architektur-Layer, Middleware (z. B. ROS 2/CyberRT), APIs, Roadmaps, Releases, Lizenz/Governance, Community-Metriken, Reifegrad

  • Agentic AD kartieren: Agent-Rollen (Planner, Safety-Critic/Verifier, Perception-Narrator, Controller-Designer), Kommunikationsmuster, Wissenseinbindung (RAG), Integrationspunkte in bestehende Stacks

  • Benchmark-/Datensatz-Landschaft für relevante Szenarien (z. B. Parken/Docking) zusammentragen

  • Evidenzsynthese, Vergleichstabellen & Visualisierungen erstellen; Guidelines & Research Gaps ableiten

  • wissenschaftliches Schreiben (DE/EN) und Abschlusspräsentation

 

Das bringst du mit


  • wissenschaftliches Hochschulstudium in Technischer BWL, Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mechatronik, Regelungstechnik, Luft- & Raumfahrt oder ähnlich

  • Interesse an automatisiertem Fahren, Software-Architekturen und Agentic AD/LLMs

  • Grundkenntnisse in Literaturrecherche & Zitieren (z. B. BibTeX/Zotero, systematisches Screening)

  • strukturiertes, analytisches Arbeiten, präzise Dokumentation (DE/EN)

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

 

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3643) beantwortet dir gerne: 

 

Daniel Diegel 
Tel.: 08153 28 4961 

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