Nejc Deželak

Ziel: Aufbau eines flexiblen Autonomie‑Stacks für Rover‑Plattformen Ergebnisse & Beiträge: • Entwicklung einer In‑house MPC‑Library, die Motion Controller auf unterschiedlichen Systemen schnell und flexibel implementierbar macht • Motion Controller hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Stabilität im dynamischen Betrieb deutlich verbessert • Person‑Following‑Funktion mitentwickelt, inklusive Pfadplanung, Regelung und Sensorintegration Technologien: ROS, Python, C++, Docker

Ziel: Aufbau einer effizienten Pipeline zur Analyse und Visualisierung von Messdaten. Ergebnisse & Beiträge: • Datenpipeline zur automatisierten Analyse und Aufbereitung großer Messdatensätze entwickelt und gepflegt • Interaktive Power‑BI‑Dashboards erstellt, die komplexe Messdaten verständlich und schnell auswertbar machen • Enge Zusammenarbeit mit Fachexperten und schnelle Umsetzung von Prototypen zur Unterstützung der Serienentwicklungsprozesse Technologien: Python, Power BI

Ziel: Unabhängigkeit von Hersteller‑Tools durch ein eigenes Visualisierungssystem Ergebnisse & Beiträge: • Proof of Concept in einem C++‑Framework umgesetzt • Echtzeitvisualisierung erreicht: Durch Multithreading und Parallelisierung Darstellung der Punktwolke mit 90 % der Senderate bei minimaler Latenz • Grundlage für interne Analyse‑ und Entwicklungsprozesse geschaffen Technologien: C++, Multithreading

Ziel: Serienreife eines zentralen Funktionsbausteins für automatisierte Fahrfunktionen Ergebnisse & Beiträge: • Entwicklung eines MATLAB‑Tools zur automatischen Generierung von Unittests aus Testspezifikationen → mindestens 20 % Prozessbeschleunigung • Mitwirkung an der ASPICE‑konformen Serienentwicklung mit Matlab/Simulink Technologien: MATLAB/Simulink, Git, Enterprise Architect

Ziel: Weiterentwicklung der Fahrzeugdynamikregelung Ergebnisse & Beiträge: • Genauigkeit und Robustheit des bestehenden Fahrzeugdynamikreglers deutlich gesteigert, u. a. durch Integration moderner Machine‑Learning‑Ansätze • Entwicklungsworkflow modernisiert: Entwicklung eines Abhängigkeitsmanagement‑Tools in MATLAB zur Automatisierung von Integrationsprozessen und Reduktion von Fehlerquellen • Aufbau einer CI/CD‑Pipeline Technologien: MATLAB/Simulink, ROS, Python, C++, dSPACE, Git, Docker, Jenkins

Masterarbeit zum Thema vorkollisionäre Prädiktion der Unfallschwere von Fahrzeugkollisionen

Praktikant im Bereich intelligente Energie Systeme

Junior application software developer - autonomous driving research project

Automation and Robotics