Masterarbeit Embedded Algorithmen Entwicklung für MEMS Sensoren - NextGen In-Tire TMS - Innovative neue Funktionalitäten für die nächste Generation von Reifen-Sensoren

MEMS-Sensoren leisten einen wichtigen Beitrag zur Fahrzeugsicherheit und sind auch in der Unterhaltungselektronik unverzichtbar. Aktuelle MEMS-Drucksensoren werden an Fahrzeugen eingesetzt, um mögliche Reifendruckverluste zu messen und den Fahrer zu warnen. Darüber hinaus beinhalten aktuelle Reifendrucküberwachungssysteme/-sensoren (TPMS) nicht nur MEMS-Drucksensoren, sondern auch MEMS-Beschleunigungssensoren, um die Funktion Autolocation (Identifikation der Position des TPMS) effizient und robust umzusetzen. Das Hauptthema dieser Arbeit ist nun der Reifensensor der nächsten Generation (NextGen), und zielt darauf ab, nicht nur den Druck zu messen und die Autolocation durchzuführen, sondern weitere Funktionalitäten dem Werkzeugkasten hinzuzufügen, diese sind z.B. die Untergrunderkennung, Reifenprofiltiefenerkennung, Rutscherkennung und vieles mehr. Daher muss sich die Position des TPMS, welches seither auf der Felge montiert war, auf die Innenseite des Reifens ändern, den sogenannten In-Tire TPMS. Darüber hinaus soll der aktuelle Bosch TPMS als Vehikel dienen, um diese neuen Funktionalitäten umzusetzen, aber auch neue Anforderungen wie Performance des MEMS, der MCU und der Batterie für den Energieverbrauch zu identifizieren. Im Rahmen Ihrer Masterarbeit entwickeln Sie neue und innovative Funktionalitäten für den Anwendungsfall Reifenüberwachungssystem/Sensor (TMS) und testen diese idealerweise in Echtzeit. Sie definieren Anforderungen für Datenkampagnen, analysieren Daten als Data-Scientist, entwickeln Funktionalität wie Performance und Robustheit als Embedded Algorithmen Entwickler, bauen einen Demonstrator auf und testen Ihre Algorithmen/Funktionalitäten in Echtzeit. Eine Prototyp-Plattform wird von Ihnen ausgewählt/identifiziert und im Entwicklungsprozess von Ihnen etabliert. Bei Ihnen ist eine große Bandbreite an entwickelten Algorithmen möglich, von regelbasierten über einfache Algorithmen bis hin zu eingebetteter KI, solange es "funktioniert". Ihre Ergebnisse werden mit Docupedia, T&R und GIT dokumentiert und Ihren Kolleginnen und Kollegen im Rahmen des CRISP-DM-Prozesses präsentiert. Sie konzentrieren sich auf die Analyse der Druck- und Beschleunigungsdaten, die effiziente und robuste Funktionsentwicklung und die Identifikation von Software/Hardware-Anforderungen für den NextGen TMS bei Bosch. Außerdem machen Sie sich mit der aktuellen Literatur zu TPMS / TMS und intelligenten Reifenfunktionalitäten vertraut und nutzen den bestehenden Tech-Stack sowie weitere Open-Source-Pakete zur Entwicklung des NextGen TMS-Funktionstoolsets.