慕尼黑工业大学自动化驾驶协同感知与传感器融合方向博士职位

Doktorand:in (m/w/d) – Kooperative Perception und Sensor Fusion für automatisiertes Fahren

11.08.2026, Academic staff

Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM) sucht ab sofort Doktorand:in für Kooperative Perception und Sensor Fusion für automatisiertes Fahren.

Motivation Mit EDGAR betreiben wir eines der wenigen Forschungsfahrzeuge in Deutschland, das autonom im öffentlichen Straßenverkehr unterwegs ist. Unser Ziel ist es, Probleme aus der Realität in die Forschung zu bringen, um diese nachhaltig zu lösen und zurück in die Anwendung zu führen. Dabei verfolgen wir eine Open-Source-Strategie, mit der wir unseren Fortschritt teilen. Im Autonomous Vehicle Lab arbeiten wir somit aktiv an einem europäischen L4-Software-Stack und publizieren unsere Forschung auf internationalen Konferenzen. Die Wahrnehmung EDGARs ist durch das Sichtfeld seiner eigenen Sensorik begrenzt. Verdeckungen an Kreuzungen und Situationen jenseits der Line-of-Sight bleiben systematisch unbeobachtbar. Kooperative Wahrnehmung könnte diese Grenze adressieren, wird bislang aber vor allem in Simulation untersucht. Wie sich solche Verfahren unter realen Bedingungen in einen Fahrzeug-Software-Stack integrieren lassen und welcher Robustheitsgewinn dabei möglich ist, untersuchen wir im TUM-koordinierten Horizon-Europe-Projekt SENSE. Werde Teil unseres Teams! Deine Herausforderung Als Teil des EDGAR-Teams verantwortest Du innerhalb von SENSE den fahrzeugseitigen Beitrag der TUM. Dein Schwerpunkt liegt darauf, EDGARs Wahrnehmung über die eigenen Sensoren hinaus zu erweitern. Du entwickelst eine Fusion, die unter anderem V2X empfangene Informationen aus Infrastruktur sowie anderen Verkehrsteilnehmern mit dem Onboard-Software-Stack zusammenführt. Die wissenschaftliche Herausforderung liegt dabei in der Unregelmäßigkeit, dem Zeitversatz sowie den unterschiedlichen Genauigkeiten der empfangenen Daten. Aus diesen Beiträgen zur Laufzeit ein zeitlich konsistentes Umfeldmodell zu erzeugen und dabei zu entscheiden, welche Informationen den eigenen Wahrnehmungszustand verbessern und wie sie fusioniert werden, ist der Kern Deiner Arbeit. Dazu kommt die Integration direkt am Fahrzeug. V2X-On-Board-Unit, Anbindung an den Autoware-Stack, echtzeitfähig und ressourceneffizient auf der Compute-Plattform. Den Nachweis führst Du zuerst auf unserem Testfeld und anschließend im realen Mischverkehr in München. Du hast die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und sie direkt auf dem Forschungsfahrzeug zu testen, arbeitest als Teil des EDGAR-Teams an unserem Software-Stack und vertrittst Deine Ergebnisse gegenüber den europäischen Projektpartnern. Dein Profil Als ideale Kandidatin oder Kandidat verfügst Du über einen sehr guten Masterabschluss in Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Du brennst für autonome Systeme und für Software, die im realen Verkehr besteht. Zudem bringst Du folgende Qualifikationen mit: • Stärke in Kommunikation und Organisation, um Dich an der Schnittstelle von Wissenschaft und Wirtschaft zu behaupten • Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. Level B2) • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und C++ sowie fundierte Erfahrung mit ROS 2 • Erste Erfahrungen im Bereich der Softwareentwicklung für autonome Fahrzeuge, Robotik oder Perzeption • Reisebereitschaft für Projekttreffen und internationale Konferenzen • Bereitschaft, das Autonomous Vehicle Lab durch Dein Engagement mitzugestalten

Deine Chancen Als Teil unseres Teams gestaltest Du aktiv die Entwicklung automatisierter Fahrzeuge mit und baust Dir ein wertvolles Netzwerk aus Industrie- und Wissenschaftsakteuren auf – innerhalb eines europäischen Konsortiums mit elf Partnern. Dir stehen umfangreiche Serverinfrastrukturen, unser Testfeld sowie das Forschungsfahrzeug EDGAR zur Verfügung. Du übernimmst von Anfang an Verantwortung im Projekt und wirkst in einem Team mit, das gemeinsam mit Dir das autonome Fahren gestaltet. Im Rahmen Deiner Arbeit baust Du Dein Wissen kontinuierlich aus, gibst es weiter und betreust Studienarbeiten. Wir bieten • Befristete Vollzeitstelle nach TV-L E-13 100 % für insgesamt 3 Jahre (2 + 1) • Möglichkeit zur Promotion und Start-up-Gründung • Innovatives Forschungsgebiet mit hoher Aktualität und Relevanz • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur • Flexible Arbeitszeitgestaltung inkl. Homeoffice • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt • Beginn möglich: ab sofort

Die Stelle ist für die Besetzung mit schwerbehinderten Menschen geeignet. Die Stelle erfordert die Anwesenheit am Lehrstuhl, Reisen, die Arbeit im Team, Kontaktfreude und die Durchführung von Versuchen in Laboren oder auf Teststrecken. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Die Technische Universität München strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.

Wir freuen uns auf Deine aussagekräftigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Anhang). Sende diese bitte zeitnah mit Stellenbezeichnung im Betreff per E-Mail / Post an: Christiane Schulte Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (FTM) sekretariat.ftm@ed.tum.de

The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.

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When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.

Kontakt: sekretariat.ftm@ed.tum.de