1. Promotionsstelle im Graduiertenkolleg SocialCars
Im Graduiertenkolleg SocialCars arbeiten insgesamt 12 Doktoranden an Fragestellungen, wie der Verkehr der Zukunft so organisiert werden kann, dass die individuellen Mobiltätsziele und –anforderungen in Einklang gebracht werden mit gesellschaftlichen Zielen – etwa der Umwelt- und Stadtverträglichkeit. Am ikg werden Themen bearbeitet, die sich mit der Analyse und automatischen Auswertung von räumlichen Daten beschäftigen, z.B. der Vorhersage von Bewegungstrajektorien mittels Deep Learning oder der Vermittlung von Routeninformation mittels Augmented Reality. Das folgende Thema soll im Rahmen der ausgeschriebenen Stelle bearbeitet werden; gegebenenfalls kann es auch in Abstimmung und bezogen auf das Interesse der Kandidaten noch angepasst werden.
Thema: Kollektive Wahrnehmung - konsistente Informationsfusion und Visualisierung
Sensoren, die künftig in Fahrzeugen zur Verfügung stehen, führen dazu, dass (lokale) Umgebungsinformation einzelner Verkehrsteilnehmer zur Verfügung stehen wird. Durch Integration dieser Sensordaten kann eine kollektive Wahrnehmung entstehen, die über den Horizont einzelner Nutzer hinausgeht. Die Fusion der Daten erfordert allerdings, dass Ungenauigkeiten und Unsicherheiten in den jeweiligen individuellen Daten berücksichtigt werden. In der Arbeit sollen Methoden der Fusion erarbeitet werden, mit dem Ziel einer konsistenten Darstellung dieser aggregierten Umgebungswelt. Neben der geeigneten Propagierung der Unsicherheit sollen auch Methoden der Visualisierung erarbeitet werden, die diese Unsicherheiten adäquat kommunizieren und somit für den Nutzer transparent machen, wo er mit welcher Datenqualität zu rechnen hat.
Voraussetzung für die Bearbeitung des Projekts sind vertiefte Kenntnisse in der Geoinformatik und der Kartographie bzw. der Visualisierung. Darüber hinaus sind Programmierkenntnisse erforderlich.
2. Promotionsstelle im Graduiertenkolleg i.c.sens
Das Graduiertenkolleg i.c.sens (Integrität und Kollaboration in dynamischen Sensornetzen) beschäftigt sich damit, wie autonome Systeme in die menschliche Lebenswelt so integriert werden können, dass keine Gefahr von ihnen ausgeht. Hierfür ist erforderlich, dass diese Systeme zu jedem Zeitpunkt wissen, wie verlässlich ihre Zustände sind. In Kontext dieses Verbundprojekts mit 9 anderen Doktoranden fallen am ikg Fragestellungen an, die sich mit der Erfassung und Visualisierung von Sensordaten beschäftigen. Das folgende Thema soll im Rahmen der ausgeschriebenen Stelle bearbeitet werden; gegebenenfalls kann es auch in Abstimmung und bezogen auf das Interesse der Kandidaten noch angepasst werden.
Thema: Integritätsmaße für die hierarchische und inkrementelle Erfassung von Kartendaten
Die von mehreren Verkehrsteilnehmern gemeinsam erfassten Daten zeichnen sich durch unterschiedliche Detailliertheit, Genauigkeit und Vollständigkeit aus. Die Integration und Fusion dieser Informationen in eine konsistente dynamische Karte erfordert die Integration und Propagierung von Qualitäts- und Integritätsmaßnahmen auf den verschiedenen Darstellungsebenen. Das Projekt umfasst die Definition von Mehrskalen-Repräsentationen von Qualitätsmaßen sowie Mechanismen für die Propagierung dieser Maße über die verschiedenen Repräsentationen hinweg, insbesondere über verschiedene Skalen. Methoden der kartographischen Generalisierung, des maschinellen Lernens/Deep Learnings und der Optimierung sind hierfür erforderlich.
Wenn Sie Fragen zu den ausgeschriebenen Stellen haben – erkundigen Sie sich einfach bei
Prof. Monika Sester
monika.sester@ikg.uni-hannover.deoder bei allen Insitutsmitgliedern.
Die Stellenbeschreibung gibt es auch als pdf in Deutsch und Englisch.
