Pfadplanung in Tiefgaragen für einen Wolfsburger Volumenhersteller
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie implementieren einen Hybrid-A*-Planer (Position, Orientierung, Geschwindigkeit als Zustand) in Python für ein verkleinertes Modellfahrzeug. Verwenden Sie eine Tiefgaragen-Karte aus der CARLA-Simulationsumgebung als Test. Berücksichtigen Sie minimalen Kurvenradius (8 m), Reversier-Manöver und das Vorhandensein eines Anhängers (optional ein-/ausschaltbar). Vergleichen Sie Planungszeit und Pfadqualität (Anzahl Reversier-Manöver, Distanz zu Hindernissen) mit einem reinen Grid-A*. Liefern Sie das Planungs-Skript, 30 Beispielszenarien mit Visualisierung und eine Empfehlung für die Integration in die Produktiv-Pipeline.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie verbessert ein Hybrid-A*-Planer im Vergleich zu einem Grid-A* die Pfadqualität in engen Tiefgaragenszenarien mit Anhänger?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Hybrid-A* als kontinuierlichen Suchraum-Planer verstehen und umsetzen
- Pfadplanung unter realistischen Fahrzeug-Kinematik-Bedingungen
- Faire Bewertung gegen eine einfachere Baseline
- Ein Forschungs-Prototyp für eine industrielle Pipeline einordnen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenAI Engineer
Pfadplaner für komplexe Szenarien in der Automobilbranche zu prototypisieren ist die typische Vorarbeit, mit der AI Engineers in Planungsteams in DACH-OEMs einsteigen.
Dieses Projekt schärft
- path-planning
- search-strategies
- robotics
Computer Vision Engineer
Planung lebt von präziser Wahrnehmung — diese Challenge verschafft das Domänenwissen, mit dem CV Engineers später produktiv mit Planungs-Teams arbeiten.
Dieses Projekt schärft
- path-planning
- simulation
- benchmarking
Applied AI Scientist
Eine Methodenwahl gegen eine einfache Baseline zu verteidigen und Integrationspfade zu skizzieren ist Kernarbeit von Applied AI Scientists in automotiven Setups.
Dieses Projekt schärft
- benchmarking
- path-planning
- simulation
Noch eine Sache