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Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering
Im Safety Engineering für nichtautonome Fahrzeuge wird allgemein angenommen, dass ein sicheres Verhalten erreicht wird, wenn ein Fahrzeug den Kontrolleingaben eines menschlichen Fahrers, wie Lenken und Beschleunigen, folgt. Diese fundamentale Annahme wird bei der Betrachtung von autonomen Fahrzeugen problematisch, da solche Fahrzeuge eigenständig entscheiden, welches Verhalten in welcher Situation am sinnvollsten ist. Sicherheitskritisches Verhalten wird damit um den Entscheidungsprozess und die Wahrnehmung der Umwelt erweitert. Diese beiden Funktionalitäten sind allerdings so komplex, dass sie den Einsatz von Algorithmen aus dem Bereich der KI erfordern, die nicht mit traditionellem Safety Engineering behandelt werden können.
Ziel dieser Arbeit ist es,  aufbauend auf bereits vorhandenen Arbeiten einen Ansatz zur Gefahren und Risikoanalyse (Hazard and Risk Analysis) für autonome Fahrzeuge zu entwickeln.

Masterarbeit "Ansatz zur Gefahren- und Risikoanalyse für autonome Fahrzeuge"

Kennziffer: IESE-2016-19
Ihre Aufgaben:
Als einer der ersten Schritte im Safety Engineering ist die Gefahren- und Risikoanalyse von zentraler Bedeutung für die spätere Sicherheit des untersuchten Systems. Ausgehend von den Erfahrungen die wir in Projekten mit Automobilzulieferern sammeln konnten, sehen wir hier Handlungsbedarf. Konzeptionell ist in dieser Masterarbeit mit unserer Unterstützung ein Ansatz zur Gefahren- und Risikoanalyse von autonomen Fahrzeugen zu entwickeln. Hierbei sind Kenntnisse im klassischen Safety Engineering von Vorteil. Um die Ergebnisse der Masterarbeit für den Einsatz in der Praxis vorzubereiten, werden die methodischen Überlegungen anschließend in ein existierendes Modellierungswerkzeug auf der Basis von Enterprise Architect integriert. Hierbei sind Kenntnisse in der (Meta-) Modellierung mit UML und Programmierung mit C# / Java unbedingt notwendig. Die Arbeit wird in englischer Sprache verfasst.
Wir bieten also eine Arbeit die durch reale Herausforderungen in der Praxis motiviert wird, gemeinsam mit Experten im Bereich Sicherheit für autonome Systeme erarbeitet werden kann und deren Ergebnisse bei erfolgreicher Bearbeitung auch Anwendung in der Industrie finden werden.


Ihre Voraussetzungen:
Notwendig: C# / Java, UML
Fakultativ: Safety Engineering


Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:
Wissenschaftlicher Ansprechpartner:
Patrik Feth
patrik.feth@iese.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering
Kaiserslautern

http://www.iese.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 02.11.2016
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