Im Rahmen des Forschungsprojektes „Migration of Road Vehicle Automation“(MiRoVA) befasst sich das Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) mit der Entwicklung von assistiertem und automatisiertem Fahren und der Frage, wie sich Mensch-Technik-Systeme im Zuge unterschiedlicher Automatisierungsgrade und Designs entwickeln. Bisherige Einführungen zeigen eine große Heterogenität zwischen den Merkmalen von ADS-Features nach Herstellern sowie nach Märkten, die weiter steigen dürfte. Ziel dieser Thesis ist die systematische Identifikation, Analyse und Modellierung bislang erschienener ADS-Features.

Ziel dieser Arbeit ist es, zielgruppenspezifische Informationsmaterialien sowohl im Textformat (Handbuchstil) als auch in Form von Kurzvideos zu entwerfen und zu evaluieren.

Beschäftigte in der manuellen Montage sind häufig hohen physischen Belastungen ausgesetzt, die mit muskuloskelettalen Erkrankungen assoziiert werden. Zur Reduktion ungünstiger Gelenkstellungen und Körperhaltungen bietet die automatische Positionierung von Arbeitsobjekten an ergonomisch gestalteten adaptiven Arbeitsstationen einen vielversprechenden Ansatz. Die Auswirkungen eines solchen Demonstrators sollen mithilfe eines Motion-Capture-Systems untersucht werden.

Am Fachgebiet Fahrzeugtechnik (FZD) wird in Kooperation mit Persival GmbH in dem Forschungsprojekt CONTROL an der Simulation von Sensorik für die Umfelderfassung automatisierter Fahrzeuge geforscht. Hierbei stehen besonders die Unsicherheiten von Lidarsensoren im Fokus. Im Rahmen dieser Thesis sollen bestehende Materialklassifikationen analysiert, erweitert und auf klassenspezifische Unsicherheiten bezüglich Reflexionseigenschaften typischer Lidarwellenlängen untersucht werden. Hierfür werden Reflektivitätsmessungen unter Laborbedingungen sowie auf Teststrecken durchgeführt.