Doktorand inom friktionsuppskattning för autonoma fordon

Luleå tekniska universitet är i stark tillväxt med världsledande kompetens inom flera forskningsområden. Vi formar framtiden genom nydanande utbildningar och banbrytande forskningsresultat, och med utgångspunkt i den arktiska regionen skapar vi global samhällsnytta. Vår vetenskapliga som konstnärliga forskning och utbildning bedrivs i nära samarbete med internationella, nationella och regionala företag, offentliga aktörer och ledande universitet. Luleå tekniska universitet omsätter totalt 1,9 miljarder kronor per år. Vi är idag 1 815 anställda och har 19 155 studenter.

De kommande åren investeras mångmiljardbelopp i Norrbotten och Västerbotten i stora projekt som syftar till ett mer hållbart samhälle nationellt så väl som globalt. Luleå tekniska universitet är involverat i flera av dessa högaktuella forskningsprojekt och den samhällsomvandling som följer. Vi har ett brett utbud av utbildningar för att matcha den kompetens som efterfrågas. Vi hoppas att du vill hjälpa oss att bygga framtidens hållbara företag och samhällen.



Avdelningen för strömningslära och experimentell mekanik vid Luleå Tekniska Universitet bedriver bland annat forskning som kopplar till utveckling av friktionsestimeringssensorer och friktionmätningar. Att kunna mäta och förutsäga halka och dåliga väderförhållande kopplat till autonom körning är en förutsättning för att AD-fordon ska kunna framföras under vinterförhållanden.

Det övergripande syftet med projektet som denna doktorandtjänst är en del av är att adressera problemet med att köra och manövrera ett tungt autonomt fordon under olika väderförhållanden. Fokuset i projektet ligger på att utveckla en friktionestimeringsmetodik, samt en vägunderlagsmedveten rörelseplanerare och rörelsereglering för långtradare (dragbil och semitrailer). Resultaten av arbetet kommer att demonstreras i fysiska fordon. Slutmålet är att utveckla ett ramverk för skattning av friktion framför och under fordonet, ett ramverk som inkluderar ändamålsenliga sensorer, sensor fusion och en off-board väderpredikator. Syftet är att skattningen skall kunna användas i de i projektet utvecklade rörelseplaneraren och regulatorn för autonoma fordon. Ambitionen är att gradvis addera förmågor såsom bromsning, kurvtagning, vägar med kuperad terräng, förebyggande av så kallad jackknifing, under projektets gång och på så vis öka systemets förmåga. Systemet kommer kontinuerligt utvärderas i riktig fordon. Projektet syftar till att ta ett viktigt steg mot att skapa ett autonomt tungt fordon som kan köra under alla normala väderförhållanden. Samtidigt kommer kunskapen och resultaten även att möjliggöra utveckling av stödsystem för manuellt körda tunga fordon.

Mål
Vägfriktion är avgörande för fordonets framdrivning. I traditionella fordon kan föraren utvärdera och ta beslut om vägfriktion framför fordonet och anpassa hastigheten därefter. Ofta använder föraren syn, krafter i fordonet, ljud och erfarenhet. Ambitionen med framtida självkörande (AD) fordon är att helt ta bort behovet av förare och låta fordonet självt kontinuerligt, noggrant utvärdera vägfriktionen och köra säkert med hjälp av denna information. Detta kan också användas för fordon med ADAS-system (Advanced Driver Assistance Systems), som kan ge villkorligt eller delvis autonom funktionalitet eller information till föraren.

Det primära målet för ditt arbete som doktorand är att analysera olika signaler från olika sensorer för att bidra till att vidareutveckla ett sensorsystem som kan utföra förarnas uppgifter baserat på syn, fordonskrafter, ljud och lärande genom självlärande algoritmer. Men för att hantera denna undersökning måste referensdata samlas in varför ett sensorsystem kommer installeras på ett av Scanias testfordon.

Genomförande
Arbetet kommer att utföras inom projektet AllDrive, som är ett samarbetsprojekt inom FFI mellan Klimator, KTH, Scania och Luleå tekniska universitet. Tjänsten är placerad vid Institutionen för strömningsmekanik och experimentell mekanik vid Luleå tekniska universitet. Korta reseperioder för samarbete med andra industriella eller akademiska deltagare eller för fordonsprovning kan ingå i tjänsten. Projektet finansieras av Vinnova/FFI.

Ämnesbeskrivning
Experimentell mekanik omfattar utveckling av experimentella metoder för studier av fenomen inom teknisk mekanik.

Beskrivning av arbetet
En doktorandtjänst innebär både teoretiskt och praktiskt arbete. Det teoretiska arbetet inom detta projekt är kopplat till signalbehandling, analys av data och självlärande algoritmer. Det praktiska arbetet kommer i huvudsak att vara kopplat till olika sensorer och mätkampanjer som kommer utföras på olika testplatser.

I en doktorandtjänst ingår också träning i vetenskapligt arbete i form av publicering av vetenskapliga arbeten i journaler och vid konferenser samt genomförande av obligatoriska och valfria doktorandkurser. Dessutom ingår en viss del institutionstjänstgöring som kan vara tillexempel  deltagande i undervisning i universitetets grundutbildning.

Kvalifikationer
Du ska ha en civilingenjörsexamen inom signalbehandling, data, AI, teknisk fysik eller motsvarande. Du bör ha god förmåga att arbeta i grupp såväl som självständigt och en viktig egenskap är att du kan ta egna initiativ. Du har goda kunskaper i engelska och lätt för att uttrycka dig i både tal och skrift. Se även studieplan för forskarutbildning inom experimentell mekanik: Studieplaner för forskarutbildning inom teknisk fakultet

Information
Anställning som doktorand är tidsbegränsad på 4 år, undervisning och annan institutionstjänstgöring kan tillkomma upp till 20 % av heltid. Tjänsten är placerad i Luleå.

För frågor om tjänsten kontakta biträdande professor Johan Casselgren, johan.casselgren@ltu.se

Information om avdelningens övriga verksamhet finns på: https://www.ltu.se/research/subjects/Experimentell-mekanik och https://www.ltu.se/research/subjects/Stromningslara

Facklig företrädare:SACO-S Kjell Johansson, 0920-49 1529 kjell.johansson@ltu.se, OFR-S Lars Frisk, 0920-49 1792 lars.frisk@ltu.se

Ansökan
Vi ser helst att du söker befattningen via ansökningsknappen nedan där du bifogar personligt brev samt CV/meritförteckning och kopior av verifierade examensbevis. Var vänlig och märk din ansökan med referensnumret nedan. Både ansökan och examensbevis ska vara skrivna på svenska eller engelska.

Sista ansökningsdag: 1 maj 2022
Referensnummer: 1182-2022