Software Engineer — Perception & Safety

Creative Media & Game Technologies

Help jij ons opnieuw kampioen te worden?
In 2025 werd Hanze kampioen in de gesloten categorie van de RDW Self Driving Challenge. In 2026 behaalden we een verdienstelijke tweede plaats in een volledig nieuw opgezette challenge. In 2027 gaan we opnieuw voor de titel. Bouw jij mee aan onze zelfrijdende kart?
Via Hanze / Zernike CollabSpace werk je met andere studenten aan software waarmee een elektrische kart zelfstandig verkeerssituaties herkent en afhandelt. Je bouwt voort op het werk van eerdere teams, onderzoekt nieuwe oplossingen en test die in simulatie én tijdens de wekelijkse testdagen op de RDW-testbaan in Lelystad.
Je kijkt daarbij verder dan je eigen onderdeel en de wedstrijd. Vanuit het gesloten team draag je ook bij aan de bredere leergemeenschap rond autonoom vervoer, waarin Hanze, Rijksuniversiteit Groningen en Noorderpoort samenwerken. Je deelt ervaringen met deelnemers uit de open categorie en leert van elkaars oplossingen, tests en fouten. Zo ontwikkelen we samen kennis over wat autonome voertuigen kunnen, waar hun grenzen liggen en hoe we hun gedrag betrouwbaar en begrijpelijk maken.
Jouw werk helpt ons op weg naar het kampioenschap én geeft volgende studententeams een sterkere basis om op voort te bouwen.
Je onderzoekt hoe de kart sensorgegevens omzet in betrouwbare informatie over zijn omgeving. Je richt je vooral op beeldverwerking, het herkennen van stoplijnen en kruispunten en het omgaan met onzekere of tegenstrijdige waarnemingen.
Je stemt met de andere ontwikkelaars af hoe het voertuig op die informatie moet reageren. Een gemiste detectie vraagt om expliciet afgesproken en geteste veiligheidslogica.
Onderzoeken wanneer camera’s en andere toegestane sensoren bruikbare informatie leveren, bijvoorbeeld bij fel zonlicht of schaduw.
Beeldverwerking verbeteren om relevante markeringen zichtbaar te maken.
Stoplijnen en kruispuntkenmerken herkennen en onderscheiden van andere lijnen.
Onterechte detecties verminderen door informatie uit meerdere opeenvolgende beelden te combineren.
Met het team vastleggen wat het systeem moet doen bij ontbrekende of onbetrouwbare waarnemingen.
Verbeteringen beoordelen op detectiekwaliteit, foutmeldingen en verwerkingstijd.
Je programmeert in Python en hebt interesse in computer vision en betrouwbaar systeemgedrag. Je vindt het leuk om een onduidelijk probleem te vertalen naar meetbare tests. Ervaring met OpenCV en beeldverwerking is welkom.
Python, OpenCV, camerabeelden, sensordata en opgenomen testritten. Je houdt rekening met de beschikbare rekencapaciteit en de hardwarevoorwaarden van de gesloten categorie.
Geteste verbeteringen in de waarnemingssoftware, meetresultaten en vastgelegde afspraken over het omgaan met onzekerheid. Je werkt daarbij nauw samen met de ontwikkelaars van rijstrookbesturing en objectdetectie.
Samen werken en kennis overdragen
Bij iedere rol horen testen, samenwerken en documenteren. Je maakt je keuzes en resultaten inzichtelijk, bespreekt afhankelijkheden met teamgenoten en zorgt dat het volgende studententeam jouw werk kan begrijpen en voortzetten.
8 februari 2027 tot en met 16 juli 2027.
ongeveer 40 uur per week.
je werkt via Hanze / Zernike CollabSpace aan de gesloten categorie van de RDW Self Driving Challenge.
je bent iedere week met het team aanwezig op de RDW-testbaan in Lelystad. Vervoer wordt geregeld.
rijbewijs B is een pré, geen vereiste.
Innovatieve werkplek waar studenten, onderzoekers en bedrijven samenwerken. Meer informatie over Hanze CollabSpace
Deel deze pagina op Facebook
Deel deze pagina op X
Deel deze pagina op LinkedIn
Deel deze pagina op WhatsApp
Deel deze pagina via e-mail