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)
* Von Vorteil: ROS 2, Programmiergrundlagen (Python/C++) oder Open-Source-Community / Git/GitHub (Repos lesen) Erfahrung