Während des Testens von automatisierten Fahrsystemen fallen große Mengen an Daten über das Umfeld des Fahrzeugs an. Diese enthalten klassifizierte Verkehrsteilnehmer, deren Fahrpfade und dynamische Attribute (bspw. Geschwindigkeit) sowie Karten- und Wetterinformationen. Zur Verbesserung der Systeme ist eine dauerhafte Analyse der Daten nötig, z.B. um Herauszufinden, ob sich das System in bestimmten kritischen Fahrszenarien wie erwünscht verhalten hat.

Eine manuelles Sichten der Flottendaten (z.B. über Videostreams) wäre unwirtschaftlich. Daher kommen automatisierte Datenabfragesysteme zum Einsatz. Insbesondere temporale Datenabfragen über Ontologien erlauben es Ingenieuren ihr Hintergrundwissen in die Datenauswertung mit einfließen zu lassen. Beispielsweise sollte, wenn nach allen Fahrszenarien gesucht wird, in denen für über 2 Sekunden ein geringer Abstand zu einem sog. "Vulnerable Road User" (VRU) vorgekommen ist, eine passende Definition für VRU berücksichtigt werden. Hierfür kann in der Ontologie festgehalten werden, dass nach ETSI TS 103 300-2 alle nichtmotorisierten Verkehrsteilnehmde sowie alle Verkehrsteilnehmende in Fahrzeugen der Klasse L gemeint sind.

Eine bereits für Realdaten erfolgreich eingesetzte ontologiebasierte Datenabfragesprache sind sog. Metric Temporal Conjunctive Queries (MTCQs). Diese wird am DLR entwickelt und basiert auf der Linear Temporal Logic (LTL). Aktuelle Forschung zeigt jedoch, dass LTL selbst für Fachpersonal auf Grund der rekursiven Struktur schwer zu verstehen und spezifizieren sein kann. In der Bachelorarbeit soll daher eine domänenspezifische Sprache (DSL) für temporale Abfragen entwickelt werden, die automatisiert in MTCQs übersetzt werden kann. Übergeordnetes Ziel ist es, Ingenieuren die Spezifikation temporaler Eigenschaften in Fahrszenarien zu erleichtern. 

- Formale Spezifikation einer domänenspezifischen Sprache (DSL) für Datenabfragen im Bereich des automatisierten Fahrens
- Entwurf eines Übersetzungsschemas der DSL nach MTCQs
- Implementierung des Übersetzungsschemas (in einer Programmiersprache der Wahl)
- Demonstration der verbesserten Anwendbarkeit der DSL gegenüber MTCQs (z.B. durch Beispiele)

- Fähigkeiten in der englischen Sprache
- Interesse an der Anwendungsdomäne des automatisierten Fahrens
- Grundlegendes Verständnis von Temporallogiken wie bspw. LTL
- Erste Programmiererfahrung