Student/in - Survey für Fahrzeug AD - Software Architekturen

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., * 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

• 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)