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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

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Sekretariat:
 
Beschreibung

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.

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. 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.



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)


Links

Offene Abschlussarbeiten

Titel: Deep Learned Condition Monitoring of an Autonomous Vehicle
Betreuer: Stefan Orf
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Situation Recognition for Remote Operator Support
Betreuer: Stefan Orf
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Statistical Modelling of Vehicle Movement in Autonomous Driving
Betreuer: Stefan Orf
Abschlussarbeitstyp: Bachelor

Titel: Detecting Cooperative Driving in Deep Neural Network Architectures
Betreuer: J. Marius ZöllnerNikolai Polley
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Anomaly Detection with World Models for Autonomous Driving
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Benchmarking Anomaly Detection on Camera and Lidar Data with 3D Voxel Representation
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Specialized Evaluation Metrics for Perception Tasks in Autonomous Driving
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Deep Learning Anomaly Detection with Model Contradictions for Autonomous Driving
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: 3D Voxel Benchmark for Anomaly Detection in Autonomous Driving
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Deep Learning World Models with Latent States for Autonomous Driving
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving
Betreuer: Daniel Bogdoll
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Thinking Fast and Slow with Model-Based Reinforcement Learning
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Deep Reinforcement Learning for the Control of Robotic Manipulation
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Efficient Uncertainty Aware Latent Model-Based Optimization
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Machine Learning & Transfer Learning im Bereich der Arbeitsmaschinen
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten
Betreuer: Philip Schörner
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master


Offene Hiwistellen und Abschlussarbeiten

Perception

Corner Cases

Prediction

Map

Planning

Safety

Vehicle to X

Simulation

End-to-end

Mixed-Reality

Reinforcement Learning

Studentische Hilfskraft | Kooperativ Interagierende Automobile

Studentische Hilfskraft | Hochautomatisiertes Fahren

Studentische Hilfskraft | Weiterentwicklung der Visualisierung von Live-Car2X-Daten im Testfeld Autonomes Fahren

Studentische Hilfskraft | Integration von Teleoperations- und Telemanipulationsmethoden in ein autonomes Fahrzeug

Studentische Hilfskraft | Entwicklung von Testsuites für autonome Fahrfunktionen in C++ unter Ignition Gazebo und ROS

Studentische Hilfskraft | (Weiter-)Entwicklung einer Virtual und Augmented Reality Simulationsumgebung für autonomes Fahren

Studentische Hilfskraft | Entwicklung von Car2X/V2X-Funktionen in ROS

Studentische Hilfskraft | Wissenschaftskommunikation im Bereich Automatisiertes und Vernetztes Fahren


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