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  • Entwicklung einer regelbasierten Fahrstilerkennung

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    2024/04/10

    Masterthesis

    Am IMS wird das Potential der Effizienzsteigerung von Antriebssträngen durch Kenntnis des aktuellen Fahrstils untersucht. Es hat sich gezeigt, dass der Fahrstil durch einen regelbasierten Ansatz auf Basis von Beschleunigungen gut abgeschätzt werden kann. In Vorarbeiten wurden ebenfalls der Einfluss anderer Messgrößen auf den Fahrstil untersucht. Das Ziel dieser ausgeschriebenen Arbeit ist es, eine regelbasierte Fahrstilerkennung auf Basis von verschiedenen Messgrößen umzusetzen. Zur Analyse steht neben einem kleinen gelabelten Datensatz ein großer ungelabelter Datensatz von über 20.000 km zur Verfügung. Es besteht zudem die Möglichkeit, weitere eigene gelabelte Fahrdaten aufzuzeichnen.

    Im Rahmen dieser Arbeit soll auf Basis eines 20.000 km umfassenden Realfahr-Datensatzes ein datengetriebenes Modell zur probabilistischen Zeitreihenprädiktion der Antriebsleistung erarbeitet werden.

    Supervisor: Dominik Leininger, M.Sc.

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  • Abschätzung der Eignung von Semi-Supervised Learning zur Fahrstilerkennung

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    2024/03/11

    Masterthesis

    Um die Betriebsstrategie von batterieelektrischen Fahrzeugen und Brennstoffzellenfahrzeuge hinsichtlich der Effizienz zu verbessern, wird eine möglichst aussagekräftige Leistungsprädiktion über die nächsten Sekunden benötigt. Aufgrund des stark nichtlinearen Systemverhaltens verbleiben aus der alleinigen Prädiktion des am wahrscheinlichsten eintretenden Leistungsverlaufs ungenutzte Möglichkeiten zur Steigerung der Effizienz, da mögliche, aber weniger wahrscheinliche Zeitverläufe unberücksichtigt bleiben.

    Im Rahmen dieser Arbeit soll auf Basis eines 20.000 km umfassenden Realfahr-Datensatzes ein datengetriebenes Modell zur probabilistischen Zeitreihenprädiktion der Antriebsleistung erarbeitet werden.

    Supervisor: Dominik Leininger, M.Sc.

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  • Potentiale der Sektorenkopplung im City-Bot-Ökosystem

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    2024/01/30

    Masterthesis

    Within the Campus FreeCity project, the CityBot ecosystem is being investigated. In addition to questions about how CityBots (autonomous robot vehicles) can change urban mobility in the future, research is also being conducted into the ways in which additional potential can be achieved through sector coupling.For this purpose, the electrical and thermal supply potential of city bots for supplying buildings and the power grid is to be analyzed as part of this work. In addition to a parameter study on the optimal dimensioning of drivetrain components, economically and ecologically optimized operating strategies are to be investigated. An essential prerequisite is the modelling of the mobility behaviour of the city bots in different scenarios (airport, city, industrial context). An extension of the drive system to include a fuel cell drive could be considered as a future prospect.

    Supervisors: Tobias Peichl, M.Sc., Simon Massat, M.Sc.

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  • Analytische Beschreibung von Beschleunigungsprofilen zur Fahrstilklassifizierung

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    2024/01/23

    Masterthesis, Bachelorthesis

    Die Nutzerakzeptanz von Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) kann durch eine Anpassung an den aktuellen Fahrstil gesteigert werden. Die bisherigen Forschungsergebnisse am IMS haben unter anderem gezeigt, dass ein auf Längs- und Querbeschleunigung basierender statistischer Ansatz gute Ergebnisse liefert. Hierbei werden die auftretenden Beschleunigungen während der Fahrt mit einem Referenz-Beschleunigungsprofil verglichen. Eine Verallgemeinerung diese Profils für unterschiedliche Umgebungsbedingungen und Fahrzeuge wäre beispielsweise durch eine analytische Beschreibung möglich. Diese soll im Rahmen dieser Arbeit erarbeitet werden.

    Supervisor: Dominik Leininger, M.Sc.

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