In der Konzernforschung & Mercedes-Benz Cars Entwicklung (RD) gestalten wir die Automobilgenerationen der Zukunft. Damit meinen wir innovative Produkte mit höchster Qualität und effiziente Entwicklungsprozesse. Wir arbeiten schon heute an Fahrzeugen, die die Technologieführerschaft von Mercedes-Benz auch zukünftig sichern werden.

In der Abteilung "Lichtsysteme" verantworten wir die Komponenten der Exterieur-Lichtsysteme für alle Mercedes-Benz PKW. Unser erklärtes Ziel ist es die besten Lösungen zu entwickeln, die sich an den Faktoren Funktionsumfang, Qualität, Kosten und Termin messen lassen. Der Kundennutzen steht für uns dabei stets im Vordergrund. Auf dem Gebiet der automobilen Lichttechnik ist Mercedes-Benz mit den innovativen DIGITAL LIGHT Lichtsystemen weltweit führend.

Problemstellung: Der nächtliche Straßenverkehr stellt eine signifikante Herausforderung für die Sicherheit und Leistungsfähigkeit sowohl menschlicher Fahrer als auch automatisierter Fahrfunktionen dar. Falsch und schlecht eingestellte Scheinwerfer können zu einer Blendung des Gegenverkehrs führen. Zudem schränken sie die Funktionalität adaptiver Lichtsysteme ein und können zu einer Verringerung der Sichtweite führen.

Ziel der Arbeit: Entwicklung eines adaptiven, integrativen Systems zur optimalen Vernetzung zwischen Fahrzeugsensoren und intelligenten Scheinwerfern, Hierdurch soll ein entscheidender Beitrag zur Erhöhung der Fahrsicherheit und zur Weiterentwicklung automatisierter Lichtfunktionen geleistet werden.

Schwerpunkte der Forschung: Im Rahmen dieser Arbeit sollen innovative Lösungsansätze zur Realisierung des genannten Ziels erforscht und entwickelt werden.

Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Sie zu:

Mögliche Forschungsschwerpunkte umfassen, sind aber nicht beschränkt auf:

Präzise Scheinwerfereinstellung und Fahrzeuglageerkennung:

• Untersuchung von Methoden zur genauen Bestimmung der Scheinwerfereinstellung durch die Auswertung von Kamerabildern, Inertialsensordaten (IMU) und potenziell weiteren Sensoren - dies beinhaltet auch die präzise Erkennung der Fahrzeuglage relativ zur Fahrbahn (z. B. mittels Horizonterkennung, Bewegungsrichtung) als Input für eine adaptive Leuchtweitenregulierung und Topographie-Kompensation (z. B. in Ergänzung zu Kartendaten)

Echtzeitfähige Lichtanpassung und Reichweitenerhöhung:

• Entwicklung dynamischer Algorithmen zur synchronisierten Anpassung der Lichtverteilung von Scheinwerfereinstellungen auf Basis verfügbarer Sensordaten, um Kontraste zu optimieren, Blendung zu minimieren und die Detektionsreichweite von Objekten zu maximieren

Pattern Projection (PP):

• Erforschung und Entwicklung kamera-exklusiver Projektionsmuster zur erweiterten Umgebungswahrnehmung und Merkmalsextraktion

• Potenzielle Anwendungen umfassen die Fahrzeuglage, Scheinwerfereinstellungserkennung, Detektion von "Lost Cargo" oder die verbesserte Klassifizierung von Objekten

Prädiktive Licht- und Objekterkennung:

• Entwicklung prädiktiver Algorithmen für ein vorausschauendes Teilfernlicht und eine antizipative Objekterkennung, insbesondere in komplexen Fahrsituationen wie engen Kurven, um frühzeitig auf potenzielle Gefahren reagieren zu können

Vorgesehene Lösungsschritte und Methodik:

• Die Bearbeitung der Forschungsfragen erfolgt in mehreren aufeinander aufbauenden Schritten

Wissenschaftliche Grundlagen und Stand der Technik:

• Umfassende Analyse der aktuellen wissenschaftlichen Literatur und des technologischen Stands der Technik in den Bereichen Fahrzeugbeleuchtung, Computer Vision, Sensorfusion und maschinelles Lernen

Konzeptentwicklung und prototypische Implementierung:

• Entwicklung von detaillierten Lösungen. Im ersten Schritt digitale Absicherung und im Anschluss Aufbau von prototypischen Systemen aus Kamera, Sensor und Lichtmodulen im Labor

Konzeptdarstellung und Validierung:

• Umsetzung der Erkenntnisse aus der digitalen und Prototypenphase in einen fahrbereiten Versuchsträger

• Validierung des integrierten Gesamtsystems unter realen und simulierten Testbedingungen

Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden.

Die Tätigkeit kann ab April 2026 beginnen.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) der Ingenieurwissenschaften, Elektrotechnik, Informationssystemtechnik, Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Physik oder ähnliches

• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse

• MS-Office-Kenntnisse (PowerPoint, Excel, Word)

• Programmiersprachen: Python, C++

• Erfahrung mit KI vorteilhaft, z. B. mit Tensorflow, Pytorch

• Kenntnisse in Computervision (maschinelles Sehen), Regelsysteme, Sensorfusion, Fahrzeugelektronik

• Idealerweise Erfahrung im Bereich der Fahrzeugentwicklung

• Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit

• Verantwortungsbewusstsein

• Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft

• Schnelle Auffassungsgabe und Spaß daran, komplexe Themen zu durchdringen

• Führerschein Klasse B

Zusätzliche Informationen:

Promovieren Sie im Mercedes-Benz Konzern! Profitieren Sie von unserem Know-how, einem internationalen Expertise-Netzwerk, Forschungsmaterialien, Arbeitseinblicken und einer persönlicher Betreuung durch Mentorinnen und Mentoren – zusätzlich zu Ihrer Hochschule.

Weiterführende Informationen finden Sie hier.

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Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (SBV-Sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.

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