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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme: Unterschied zwischen den Versionen

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{{Forschungsgruppe
 
{{Forschungsgruppe
 
|Name EN=Applied Technical Cognitive Systems
 
|Name EN=Applied Technical Cognitive Systems
|Kurzname=TKS
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|Kurzname=ATKS
|Beschreibung DE=Im Fokus der Forschung stehen Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme wie autonome Serviceroboter, autonome Fahrzeuge oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität, der vernetzten automatisierten Produktion und Logistik sowie der interaktiven Unterstützung des Benutzers in Alltagssituationen statt.  
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|Beschreibung DE=Im Fokus der Forschung stehen Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme wie autonome Fahrzeuge, autonome Serviceroboter, oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität, der vernetzten automatisierten Produktion und Logistik sowie der interaktiven Unterstützung des Benutzers in Alltagssituationen statt.  
  
Adressierte Grundlagen der maschinellen Intelligenz sind vornehmlich die maschinelle Wahrnehmung sowie das Situationsverstehen und die Verhaltensentscheidung. Methoden des maschinellen Lernens und der probabilistischen Inferenz werden dabei für alle Komponenten erforscht und angewandt. Die ganzheitliche Nutzung von neuronalen Verfahren in der adaptiven Wahrnehmung und Verhaltensentscheidung wird langfristig in dem jüngst aufgesetzten Forschungsschwerpunkt Neurorobotik adressiert.  
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Adressierte Grundlagen der maschinellen Intelligenz sind vornehmlich die maschinelle Wahrnehmung sowie das Situationsverstehen und die Verhaltensentscheidung. Methoden des maschinellen Lernens und der probabilistischen Inferenz werden dabei für alle Komponenten erforscht und angewandt.
 
Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung.  
 
Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung.  
Autonome Fahrzeuge wie CoCar und CoCar-Zero, mobile Roboter, wie der Assistenzroboter Hollie, die Lauron Laufmaschinen oder der Inspektionsroboter Kairo bilden dabei wertvolle Integrations- und Evaluierungsplattformen für die angewandte Forschung. Sie werden in enger Kooperation mit dem FZI weiterentwickelt und für die gemeinsame Forschung und Lehre genutzt.
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Autonome Fahrzeuge wie CoCar und CoCar-Zero, autonome Shuttles wie Anna und Ella, mobile Roboter, wie der Assistenzroboter Hollie, die Lauron Laufmaschinen oder der Inspektionsroboter Kairo bilden dabei wertvolle Integrations- und Evaluierungsplattformen für die angewandte Forschung. Sie werden in enger Kooperation mit dem FZI weiterentwickelt und für die gemeinsame Forschung und Lehre genutzt.
 
|Beschreibung EN=The research focuses on technologies of applied machine intelligence. Based on fundamental research new systems such as autonomous service robots, autonomous vehicles or assistance systems with cognitive capabilities are to be realized. The use of these so-called technical-cognitive systems takes place primarily in the context of highly automated, efficient and intermodal mobility; connected, automated production and logistics as well as the interactive support of the user in everyday situations.
 
|Beschreibung EN=The research focuses on technologies of applied machine intelligence. Based on fundamental research new systems such as autonomous service robots, autonomous vehicles or assistance systems with cognitive capabilities are to be realized. The use of these so-called technical-cognitive systems takes place primarily in the context of highly automated, efficient and intermodal mobility; connected, automated production and logistics as well as the interactive support of the user in everyday situations.
  
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__NOTOC__
 
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====Offene Abschlussarbeiten====
 
{{#ask: [[Kategorie:Abschlussarbeit]]
 
[[Abschlussarbeitsstatus::Offen]] [[Forschungsgruppe::Angewandte Technisch-Kognitive Systeme]]
 
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==Abschlussarbeiten und HiWi-Stellen==
+
==Offene Abschlussarbeiten und HiWi-Stellen==
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<table style="width:90%">
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <th><h3>Forschungsbereich</h3></th>
 +
    <th><h3>Themen</h3></th>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Perception</h4> </td>
 +
    <td>
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      <ul>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Rupert_Polley Aerial Image Segmentation with Deep Neural Networks for Autonomous Driving]</li> <br>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Daniel_Bogdoll Anomaly Detection for Autonomous Driving]</li> <br>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Svetlana_Pavlitskaya Robust, Interpretable and Energy-Efficient Deep Learning for Camera-based Perception]</li> <br>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Tobias_Fleck Sensorfusion for Connected Autonomous Driving]</li> <br>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Tobias_Fleck Intelligent Roadside Infrastructure for Connected Autonomous Driving]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Stefan_Orf Recognition of Sensor Data Discrepancies in Autonomous Vehicles and Smart Infrastructure]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Prediction</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Nikolai_Polley Predicting the Behavior of Traffic Participants with Deep Neural Networks]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Philipp_Stegmaier Behavior and Motion Prediction of Traffic Participants for Safe Trajectory Planning]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Philip_Sch%C3%B6rner Probabilistic Decision Making and Scene Interpretation]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Albert_Lee A priori VRU Behavior Prediction using Traffic Infrastructure for Autonomous Driving]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Maps</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Nico_Lambing Automated Generation and Maintenance of Probabilistic HD-Maps]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Rupert_Polley Aerial Image Segmentation with Deep Neural Networks for Autonomous Driving]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Sven_Ochs Semantic LiDAR-Localization and Validation through GPS and Odometrie]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Planning</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Philipp_Stegmaier Cooperative Trajectory Planning under Uncertainties]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Philip_Sch%C3%B6rner Probabilistic Decision Making and Scene Interpretation]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Safety and Security</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Albert_Schotschneider Misbehavior Detection and Optimization of Driving Components for Robustness Improvement]</li> <br>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Svetlana_Pavlitskaya Adversarial Attacks on Deep Learning Models]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Stefan_Orf Condition Monitoring for Robust and Safe Autonomous Systems]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Vehicle-to-Everything (V2X/Car2X)</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Marc_Zofka Vehicle-to-everything (V2X) for Distributed Simulations on Proving Grounds and Test Areas for Autonomous Driving]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Martin_Gontscharow Interactive Machine Learning for Remote Assisted Autonomous Vehicles]</li> <br>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Stefan_Orf Remote Operation in Autonomous Driving]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Simulation</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://www.aifb.kit.edu/web/Marc_Zofka Distributed Virtual Reality (VR) and Simulation Frameworks for Validation and Verification of Autonomous Vehicles]</li> <br>       
 +
<li>[https://aifb.kit.edu/web/Helen_Gremmelmaier Simulation of Autonomous Driving and Behaviour Modelling of Vulnerable Road Users]</li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
<!--
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>End-to-end learning</h4> </td>
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    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li></li>
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        <li></li>
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      </ul>
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    </td>
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    <td> <h4>Mixed Reality</h4> </td>
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    </td>
 +
  </tr>
 +
-->
 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
 +
    <td> <h4>Reinforcement Learning</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Tim_Joseph Efficient Unsupervised Reinforcement Learning]</li>
 +
        <li></li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
  <tr>
 +
    <td> <h4>Other Topics in Autonomous Driving</h4> </td>
 +
    <td>
 +
      <ul>
 +
        <li>[https://aifb.kit.edu/web/Maximilian_Zipfl Postprocessing of Trajectory Tracking]</li>
 +
        <li></li>
 +
      </ul>
 +
    </td>
 +
  </tr>
 +
</table>
  
====Perception====
+
<br>
[https://www.aifb.kit.edu/web/Daniel_Bogdoll Corner Cases]
 
====Prediction====
 
====Map====
 
====Planning====
 
====Safety====
 
====Vehicle to X====
 
====Simulation====
 
====End-to-end====
 
====Mixed-Reality====
 
====Reinforcement Learning====
 
  
[http://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung114 Studentische Hilfskraft &#124; Kooperativ Interagierende Automobile]
+
|}
 
 
[http://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung115 Studentische Hilfskraft &#124; Hochautomatisiertes Fahren]
 
 
 
[https://karriere.fzi.de/Vacancies/585/Description/1 Studentische Hilfskraft &#124; Weiterentwicklung der Visualisierung von Live-Car2X-Daten im Testfeld Autonomes Fahren]
 
 
 
[https://karriere.fzi.de/Vacancies/567/Description/1 Studentische Hilfskraft &#124; Integration von Teleoperations- und Telemanipulationsmethoden in ein autonomes Fahrzeug]
 
 
 
[https://karriere.fzi.de/Vacancies/553/Description/1 Studentische Hilfskraft &#124; Entwicklung von Testsuites für autonome Fahrfunktionen in C++ unter Ignition Gazebo und ROS]
 
 
 
[https://karriere.fzi.de/Vacancies/307/Description/1 Studentische Hilfskraft &#124; (Weiter-)Entwicklung einer Virtual und Augmented Reality Simulationsumgebung für autonomes Fahren]
 
 
 
[https://karriere.fzi.de/Vacancies/473/Description/1 Studentische Hilfskraft &#124; Entwicklung von Car2X/V2X-Funktionen in ROS]
 
 
 
[https://karriere.fzi.de/Vacancies/649/Description/1 Studentische Hilfskraft &#124; Wissenschaftskommunikation im Bereich Automatisiertes und Vernetztes Fahren]
 
  
  
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}}
 
}}
 
:[https://www.fzi.de/das-fzi/das-sind-wir/intelligent-systems-and-production-engineering/ Forschungsbereich Intelligent Systems and Production Engineering]
 
:[https://www.fzi.de/das-fzi/das-sind-wir/intelligent-systems-and-production-engineering/ Forschungsbereich Intelligent Systems and Production Engineering]
|}
+
 
  
 
<!-- ### PUBLIKATIONEN ###  
 
<!-- ### PUBLIKATIONEN ###  

Aktuelle Version vom 27. Oktober 2022, 06:25 Uhr

Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

P3142439.JPG





Sekretariat:
 
Beschreibung

Im Fokus der Forschung stehen Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme wie autonome Fahrzeuge, autonome Serviceroboter, oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität, der vernetzten automatisierten Produktion und Logistik sowie der interaktiven Unterstützung des Benutzers in Alltagssituationen statt.

Adressierte Grundlagen der maschinellen Intelligenz sind vornehmlich die maschinelle Wahrnehmung sowie das Situationsverstehen und die Verhaltensentscheidung. Methoden des maschinellen Lernens und der probabilistischen Inferenz werden dabei für alle Komponenten erforscht und angewandt. Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung. Autonome Fahrzeuge wie CoCar und CoCar-Zero, autonome Shuttles wie Anna und Ella, mobile Roboter, wie der Assistenzroboter Hollie, die Lauron Laufmaschinen oder der Inspektionsroboter Kairo bilden dabei wertvolle Integrations- und Evaluierungsplattformen für die angewandte Forschung. Sie werden in enger Kooperation mit dem FZI weiterentwickelt und für die gemeinsame Forschung und Lehre genutzt.



Neuigkeiten
21. September 2020: Best Dissertation Award - IEEE ITS Society
15. November 2018: Audi Autonomous Driving Cup 2018: Team AlpaKa holt den Titel
5. November 2018: Best Paper Award - IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)
28. Juni 2018: Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
28. Juni 2018: Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)


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