Praktikum KI-gestützte Radar-Kamera-Fusion für autonomes Fahren

Standort Lippstadt, Germany

FORVIA HELLA ist ein börsennotierter, international aufgestellter Automobilzulieferer. Als Unternehmen der FORVIA-Gruppe steht FORVIA HELLA für leistungsstarke Lichttechnik sowie Fahrzeugelektronik und deckt mit der Business Group Lifecycle Solutions zugleich ein breites Service- und Produktportfolio für das Ersatzteil- und Werkstattgeschäft sowie für Hersteller von Spezialfahrzeugen ab. Mit derzeit rund 34.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern an über 125 Standorten ist das Unternehmen weltweit aktiv und hat im Geschäftsjahr 2025 einen bereinigten Umsatz in Höhe von 8,0 Milliarden Euro erzielt.

Ihre Aufgaben

Sie begeistern sich für Deep Learning, Automotive-Radar und autonomes Fahren? Im E-LAB (www.the-e-lab.de) untersuchen Sie, wie mmWave-Radar die Sicherheit und Robustheit autonomer End-to-End-Fahrassistenzsysteme verbessern kann. Dabei analysieren Sie, wie radarspezifische Informationen die visuelle Wahrnehmung insbesondere bei schlechter Sicht, Verdeckungen und hochdynamischen Verkehrssituationen ergänzen können.

• Literaturrecherche: Sie analysieren aktuelle Ansätze für autonomes End-to-End-Fahren, planungsorientierte Umfeldfassung und Radar-Kamera-Fusion.
• Modellentwicklung: Im Rahmen der Implementierung und des Trainings bauen Sie ein bestehendes End-to-End-Framework auf und integrieren oder passen ein Radar-Encoder- und Fusionsmodul auf Basis öffentlicher Datensätze an.
• Robustheitsanalyse: Sie führen Ablations- und Robustheitsstudien zu Radarinformationen, Dopplergeschwindigkeit, Radar Cross Section (RCS), zeitlicher Fusion, Sensorausfällen, visuellen Beeinträchtigungen und Kalibrierfehlern durch.
• Datenintegration: Für die Umsetzung integrieren Sie radarspezifische Informationen und untersuchen deren Einfluss auf die Fahrleistung auf Planungsebene.
• Anforderungsableitung: Sie übertragen die gewonnenen Ergebnisse in Empfehlungen für zukünftige Radarsensoren und Ausgangsschnittstellen.
• Ergebnisdarstellung: Abschließend dokumentieren und präsentieren Sie Ihre Ergebnisse zur Radarnutzung und zur Optimierung von Fusionsansätzen.

Ihre Qualifikationen

Beginn: nach Absprache
Dauer: mindestens 12 Wochen

Eingeschriebene/r Student/in: Sie sind während Ihrer Zeit bei HELLA an einer Hochschule eingeschrieben und haben Ihre letzte Prüfungsleistung noch nicht absolviert.

Studienrichtung: Sie studieren Informatik, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik, Robotik oder einen vergleichbaren Masterstudiengang und verfügen über gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning.

Programmierung und Tools: Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Python und PyTorch und sind mit Linux, Git sowie bestehenden Forschungs-Codebasen vertraut.

Fachliche Erfahrung: Erfahrung mit autonomem Fahren, Sensorfusion, Transformern oder 3D-Umfelderfassung ist wünschenswert. Erfahrung mit öffentlichen Datensätzen oder Automotive-Radar ist von Vorteil.

Arbeitsweise und Sprachen: Sie arbeiten selbstständig und strukturiert und verfügen über sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse.

Auch wenn Sie nicht alle unsere Anforderungen erfüllen, zögern Sie nicht, sich bei uns zu bewerben, denn die Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter liegt uns sehr am Herzen und eröffnet Ihnen vielfältige Möglichkeiten in unserem Unternehmen.

Hella steht für die Vielfalt aller Mitarbeiter. Inklusion und Diversität sind fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Wir sind kontinuierlich auf der Suche nach neuen Teamplayern und freuen uns über Bewerbungen aller Interessenten, unabhängig von ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung oder Identität.