Abschlussarbeit im Bereich Entwicklung und Bewertung einer Testumgebung zur Reifegradabsicherung von Automotive-Radarsensoren ab Oktober 2026

Im Rahmen dieser Masterarbeit soll eine Testplattform zur Reifegradabsicherung von Automotive-Radarsensoren im Bereich Active Safety & Automation in Betrieb genommen und weiterentwickelt werden. Ziel ist die Konzeption einer flexiblen und automatisierbaren Testplattform, welche die frühe Validierung von Radarsteuergeräten während der Entwicklung ermöglicht.

Hierzu sollen geeignete Verfahren zur Stimulierung, Anbindung und Überwachung realer Radarhardware untersucht, umgesetzt und hinsichtlich ihrer Eignung bewertet werden. Neben dem Aufbau einer Restbussimulation und Benutzeroberfläche in Vector CANoe sowie der Integration einer Hardwaresteuerung über USB-Relaiskarten sollen unterschiedliche Ansätze zur Einspeisung, Generierung, Verarbeitung und Auswertung radarrelevanter Testdaten untersucht werden.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung reproduzierbarer Testverfahren sowie der wissenschaftlichen Bewertung der Testplattform hinsichtlich Automatisierungsgrad, Erweiterbarkeit, Testabdeckung und Aussagekraft der Testergebnisse.
Optional können moderne datengetriebene Verfahren, beispielsweise aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, hinsichtlich ihres Potenzials zur automatisierten Testfallerzeugung oder Fehleranalyse untersucht werden.

• Einarbeitung in Radar-Sensorik und Testmethoden
• Analyse des Radarsystems und relevanter Schnittstellen
• Entwicklung einer Testumgebung in CANoe
• Untersuchung radar-spezifischer Testdaten und Testverfahren
• Entwicklung und Automatisierung von Testfällen
• Bewertung der Testplattform
• Ausarbeitung und Dokumentation
   

• Eine spannende und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem dynamischen Umfeld
• Die Möglichkeit, eigenverantwortlich an Projekten mitzuwirken und deine Ideen einzubringen
• Eine attraktive Vergütung und flexible Arbeitszeiten
• Einblicke in die Arbeitswelt eines führenden Unternehmens der Nutzfahrzeugbranche
• Teilnahme und Mitwirkung an spannenden Austausch- und Netzwerkeformaten des standortübergreifenden Students @ Daimler Truck Netzwerkes

• Ingenieurwissenschaften, vorzugsweise Fahrzeugsysteme, Fahrzeugtechnik, Elektro- und Informationstechnik, Software Engineering oder ein vergleichbarer Studiengang
• Gute Programmierkenntnisse in C (idealerweise CAPL), Kenntnisse in Vector-Tools mit Fokus auf CANoe, Programmierkenntnisse in Python von Vorteil, sicherer Umgang mit geläufigen KI-Modellen, sicherer Umgang mit MS-Office
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Engagement und Motivation, Kommunikations- und Teamfähigkeit, strukturierte Arbeitsweise sowie analytische und konzeptionelle Denkweise

Zusätzliche Informationen:
 
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