Software Engineer

Während dieses Projekts modifizierte ich ein umfangreiches in C++ geschriebenes Framework, um dieses zu flexibilisieren und die Auswertung von mehr als einer Spezifikationssprache zu ermöglichen. Das Framework war mit der ROS-Middleware an echte Sensordaten angebunden. Für die Modifikation habe ich die Softwarearchitektur genauestens studiert und mit UML und Enterprise Architect visualisiert. Die Modifikationen konzeptionierte ich in UML und setzte diese anschließend erfolgreich in C++ um. Das Resultat war ein Framework, das flexiblen Input einer Spezifikationssprache ermöglichte und das Hinzufügen der Auswertung neuer Sprachen stark vereinfachte. Die Versionskontrolle erfolgte über Git und die Projektsprache war Englisch in Schrift und Deutsch für verbale Kommunikation.

Bei diesem Projekt durfte ich die Sensordaten Fusion von einer 3D Punktwolke von Lidar-Daten und 2D Kamera Bilddaten konzeptionieren und in C++ und Python implementieren. Für die Datenanbindung, Pipeline und Visualisierung verwendete ich ROS und C++. Für die Kamera Kalibrierung verwendete ich Python und OpenCV. Die Lidar Daten waren in pcap Format gegeben. Zur Verarbeitung der Daten wählte ich das ROS Velodyne Paket und passte es den Anforderungen an. Nach der Verarbeitung der Lidar-Daten und der Entzerrung der Bilder, habe ich die Datenströme zeitlich synchronisiert und die Punktwolke auf die Kamera Bilder projiziert.

In diesem großen Teamprojekt war ich für die Erstellung eines Querschnittslastenhefts für die Anforderungen in der Echtzeitüberwachung von verteilten Funktionen auf eingebetteten Systemen zu verfassen. Neben der Sammlung der Anforderungen war ich dafür zuständig diese hinsichtlich ihrer Granularität, Testbarkeit, Messbarkeit und Konsistenz zu prüfen und gegebenenfalls dementsprechend anzupassen. Weiterhin habe ich Anleitungen zur Umsetzung der Anforderungen im Tool PREEvision hinzugefügt. Das Projekt befasste sich hauptsächlich mit den auftretenden Herausforderungen, sobald Funktionen über mehrere Geräte verteilt werden. Diese Herausforderungen betreffen vor allem die Anforderungen und die Messbarkeit von Funktionen auf zeitlicher Ebene.

Um verschiedene Optimierungsmethoden und deren Vor- und Nachteile im Vergleich ging es in diesem Projekt. Ich habe diese insbesondere im Hinblick auf ihren Einsatz für Kontrollsysteme vergleichen. Anhand einer Vielzahl objektiver Kriterien habe ich unter anderem die folgenden Algorithmen verglichen:

• Simulated annealing
• Ameisenalgorithmus
• Partikelschwarmoptimierung
• Neuronale Netze

In diesem Projekt war ich für alle Schritte auf der Ebene der Software-Modulentwicklung des Volkswagen V-Modells zuständig. Hierzu zählt zunächst die Überprüfung des Ascet Modells anhand spezifizierter Standards. Anschließend habe ich entweder die C Code Generierung durchgeführt und hierfür geeignete Quantisierungen ausgewählt, oder ich habe Software-Tests für generierten Code anderer Team Mitglieder durchgeführt. Diese Software-Tests beinhalteten statische Code Analyse mit dSpace und das Testen der gewählten Quantisierungen mit TurboProp. Zuletzt habe ich einen MiL – SiL Vergleich ausgeführt, um die Auswirkungen der gewählten Quantisierungen abschließend zu prüfen. Die Teamarbeit wurde mit einem Kanban Board organisiert. Die Versionierung der Modelle und des Codes habe ich mit MKS Integrity durchgeführt und die Parameter wurden in ADD verwaltet.