Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

Prof. Dr. J. Marius Zöllner Sekretariat: Sonja Göttl Teresa Panhans

 

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

	12. März 2024:	Autonomes Fahren mit Bundesminister für Digitales und Verkehr Volker Wissing auf Campus Nord
	12. März 2024:	Autonomes Fahren mit Bundesminister für Digitales und Verkehr Volker Wissing auf Campus Nord
	5. Oktober 2023:	CoCar NextGen auf IEEE ITSC 2023
	5. Oktober 2023:	CoCar NextGen at IEEE ITSC 2023
	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)

Offene Abschlussarbeiten und HiWi-Stellen Forschungsbereich Themen Perception Aerial Image Segmentation with Deep Neural Networks for Autonomous Driving Anomaly Detection for Autonomous Driving Robust, Interpretable and Energy-Efficient Deep Learning for Camera-based Perception Sensorfusion for Connected Autonomous Driving Intelligent Roadside Infrastructure for Connected Autonomous Driving Recognition of Sensor Data Discrepancies in Autonomous Vehicles and Smart Infrastructure Prediction Predicting the Behavior of Traffic Participants with Deep Neural Networks Probabilistic Decision Making and Scene Interpretation Maps Aerial Image Segmentation with Deep Neural Networks for Autonomous Driving Planning Probabilistic Decision Making and Scene Interpretation Safety and Security Misbehavior Detection and Optimization of Driving Components for Robustness Improvement Adversarial Attacks on Deep Learning Models Condition Monitoring for Robust and Safe Autonomous Systems Vehicle-to-Everything (V2X/Car2X) Vehicle-to-everything (V2X) for Distributed Simulations on Proving Grounds and Test Areas for Autonomous Driving Interactive Machine Learning for Remote Assisted Autonomous Vehicles Remote Operation in Autonomous Driving Simulation Distributed Virtual Reality (VR) and Simulation Frameworks for Validation and Verification of Autonomous Vehicles Simulation of Autonomous Driving and Behaviour Modelling of Vulnerable Road Users End-to-end learning Mixed Reality Reinforcement Learning Efficient Unsupervised Reinforcement Learning Other Topics in Autonomous Driving Postprocessing of Trajectory Tracking

Unsere Partnerinstitute

Forschungsbereich Intelligent Systems and Production Engineering

Personen

• Ahmed Abouelazm
• Daniel Bogdoll
• Johannes Buyer
• Mohammd Karam Daaboul
• Jens Doll
• Marcus Fechner
• Tobias Fleck
• Martin Gontscharow
• Helen Gremmelmaier
• Daniel Grimm
• Dominik Heid
• Marc Heinrich
• Christian Hubschneider
• Tim Joseph
• Florian Kuhnt
• Karl Kurzer
• Nico Lambing
• Albert Lee
• Ferdinand Mütsch
• Sven Ochs
• Stefan Orf
• Stefan Orf/en
• Svetlana Pavlitskaya
• Nikolai Polley
• Rupert Polley
• Helen Schneider
• Albert Schotschneider
• Philip Schörner
• Philipp Stegmaier
• Marc Uecker
• Abhishek Vivekanandan
• Michael Weber
• Melih Yazgan
• Maximilian Zipfl
• Marc Zofka
• J. Marius Zöllner

Lehrveranstaltungen

• Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung (findet statt im WS)
• Maschinelles Lernen 2 – Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung (findet statt im SS)
• Programmieren I: Java, Vorlesung (findet statt im WS)
• Programmierung kommerzieller Systeme - Anwendungen in Netzen mit Java, Vorlesung (findet statt im SS)
• Kognitive Automobile und Roboter, Seminar (findet statt im WS & SS)
• Projektpraktikum Kognitive Automobile und Roboter, Praktikum (findet statt im WS)
• Projektpraktikum Maschinelles Lernen, Praktikum (findet statt im SS)

Aktive Projekte

DigiT4TAF

SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile Externer Link: http://www.coincar.de/#/

SofDCar Externer Link: https://www.sofdcar.de

Testfeld Autonomes Fahren Externer Link: https://taf-bw.de/