Entwicklung einer Methode zur systematischen Identifikation von Anwendungsfällen für ADS
Masterthesis, Bachelorthesis, Advanced Design Project (ADP)
Im Rahmen des Forschungsprojekts DFG-MiRoVA entwickelt das Fachgebiet für Fahrzeugtechnik (FZD) eine fähigkeitsbasierte Modellierung für automatisierte Fahrsysteme (ADS) über die SAE-Stufen hinaus. Diese Arbeit entwirft und evaluiert eine Methode zur Identifizierung, Klassifizierung und Zuordnung von ADS-Anwendungsfällen zu Funktionsumfang, Systemgrenzen (ODD) und Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) – einschließlich der Ableitung von Systemanforderungen aus Anwendungsfällen.
- Literaturrecherche zu Anwendungsfallkonzepten, Stakeholder-Perspektiven, ADS-Entwicklung und fähigkeitsbasierten ADS-Modellen mit Schwerpunkt auf Funktionsumfang, ODD und HMI
- Analyse bestehender Anwendungsfallkataloge und Klassifizierungsschemata für ADS
- Entwicklung einer Methode und Taxonomie zur systematischen Identifizierung und Klassifizierung von ADS-Anwendungsfällen mit angemessener Granularität (z. B. Clustering zur Komplexitätsreduktion)
- Identifizierung und Klassifizierung von ADS-Anwendungsfällen und Ableitung der Anforderungen
