78302:硕士研究生电气工程，计算机科学或类似(f/m/x) -基于机器学习的列车里程表使用磁场畸变的开发
研究领域:
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文凭和硕士
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气候变化和日益增长的城市化需要高效的二氧化碳中和运输。原则上，轨道车辆可以实现这一目标，但目前的铁路系统缺乏自动化，不仅对客户没有吸引力，而且现有基础设施的使用效率也很低。因此，车辆应用小组开发关键技术，使铁路交通的自动化程度更高，以解决上述限制。
目前开发的一项技术是利用地球磁场扭曲的定位系统。这种基于磁场的系统也适用于轨道网络中无法使用基于卫星的系统的区域，例如隧道。磁定位系统利用轨道基础设施中的铁磁材料在地球磁场中引起的位置依赖畸变。然后，通过将磁强计的测量值与地图进行比较，可以使用这些扭曲的地图来定位列车。您将使用机器学习和模式识别的方法开发一种利用磁畸变的里程计。
该研究中心是亥姆霍兹德国研究中心协会的一部分。赫姆霍兹协会拥有42000多名员工，年度预算超过50亿欧元，是德国最大的科学组织。