Today, the way in which we transport people and goods is on the verge of an evolutionary leap. Vehicles are not only undergoing changes with regard to drive, technology and safety, the patterns in how we use and consume mobility are transforming, too.
In growing urban centres, having access to a variety of fast and punctual means of transport is more important than ownership. The “auto-mobile" vehicle is turning into a "auto-nomous" vehicle. Mobility solutions are forming networks and developing into a global mega trend – greatly accelerated by the climate crisis, whose management urgently calls for new mobility concepts and a transformation of transportation.
Networked research is becoming an engine for progress.
Networking is also vital for research. Technology, communication and social sciences are integrated into a fascinating field of research that generates new economic and growth fields at the same time. Instead of viewing the future issue of “mobility and transport” as separate disciplines, the permanent exchange of knowledge and experience – ranging from electrical engineering and IT to vehicle technology through to civil engineering – is becoming a driving force behind holistic solutions and the motor of progress.
BayWISS stands for the power of academic networks.
In the Joint Academic Partnership “Mobility and Transport”, strong partners pool their ideas, their practical applications results and their expertise. This benefits people in both urban and rural areas, who in future will be able to remain mobile in a way that is even more safe, comfortable, individual and environmentally friendly. And Bavaria as an industrial and automotive location reaps the benefits from this: Those who want to play a decisive role in future mobility during disruptive times, need convincing innovations.
The ideas of today propel us into tomorrow.
New research questions arise, for example, from new mobility concepts at the interface to aviation, from new options resulting from digitalisation and the development of artificial intelligence, but also from new possibilities afforded by logistics. These include a variety of topics such as autonomous driving, electric mobility, intermodal transport chains, the design of traffic routes, vehicle safety, traffic engineering, spatial planning, data analysis and management, risk minimisation and assessment. BayWISS doctoral candidates are working on all of these research fields to find solutions for the mobility of tomorrow.
Let's get moving – our current research topics:
- vehicle safety
- resource-efficient drive technologies
- energy and propulsion technology
- smart mobility and automotive engineering
- aerospace
- mobility and traffic solutions, regional development and tourism
- traffic, infrastructure and vehicle technology
- logistics (with a special focus on autonomous driving)
- intermodal transport systems
Our PhD Projects
© Caleb Woods / unsplash
Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Das Isolationssystem von Traktionsmaschinen in Elektrofahrzeugen ist durch den Umrichterbetrieb hohen elektrischen Belastungen ausgesetzt und muss…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Open-set recognition with infrastructure sensors in the domain of perception systems, such as object detection and scene understanding, thereby enhancing traffic safety and optimizing traffic flow.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Adaptive Multimodal Sensor Data Fusion for Environmental Perception (tbc)
Adaptive data fusion of automotive multi-sensor systems is a well-known technique to improve environmental perception. The majority of procedures filter out sensor-specific imperfections. Here, artificial intelligence shall be used to gain enhanced perception information of unfiltered, disturbed data.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
Prof. Dr.-Ing. Thomas Zeh
Forschungsschwerpunkte:
- Sensorik zur Umfelderfassung / Sensors for Environmental Perception
- Modellierung von Sensoren in Virtueller Umgebung / Sensors Modelling in Virtual Environment
- Zuverlässige Elektronik für Raumfahrtanwendungen / Reliable Electronics for Space Applications
Projects:
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Alexander W. Koch
Forschungsschwerpunkte:
Optomechatronische Messsysteme
Lasermesstechnik
Holographische Speckle-Interferometrie
Projects:
Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Automated driving in bad visibility (fog, rain, snow) is prone to errors as algorithms are not trained to handle these conditions properly. The thesis aims to improve detection in bad visibility by augmenting data with adverse weather.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Werner Huber
Leiter CARISSMA Institute of Automated Driving (C-IAD)
Forschungsschwerpunkte:
- X-in-the-Loop-Testmethoden für automatisiertes Fahren
- Wirkungsbewertung durch virtuelle Feldtests und Simulation
- Generische Versuchsfahrzeugplattformen
Projects:
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Bestimmung der Merkmale automotiver Radare
- Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Alois Christian Knoll
Forschungsschwerpunkte:
- Autonomous systems
- Robotics and artificial intelligence
- Cognitive and neurorobotics
- Medical and sensor-based robotics
- Multi-agent systems
- Data fusion
- Adaptive systems
- Multimedia information retrieval and model-driven development of embedded systems
Projects:
- Investigation of Different Artificial Intelligence Approaches to Optimize Manufacturing Processes and Human-Machine Collaboration in I4.0 Manufacturing
- Application of Federated Learning Methods in Cooperative Intelligent Traffic Systems
- Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Automotive Radar and Lidar Sensors Behavioral Models for Closed Loop Simulation for Environmental Perception
Advanced driver assistance systems (ADAS) applications are currently an area of focus in the automotive industry. Modern vehicles are equipped with…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
Prof. Dr.-Ing. Thomas Zeh
Forschungsschwerpunkte:
- Sensorik zur Umfelderfassung / Sensors for Environmental Perception
- Modellierung von Sensoren in Virtueller Umgebung / Sensors Modelling in Virtual Environment
- Zuverlässige Elektronik für Raumfahrtanwendungen / Reliable Electronics for Space Applications
Projects:
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Alexander W. Koch
Forschungsschwerpunkte:
Optomechatronische Messsysteme
Lasermesstechnik
Holographische Speckle-Interferometrie
Projects:
Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
Im Fokus des Forschungsprojekts steht die Interpretierbarkeit von KI-Methoden im Bereich des automatisierten Fahrens. Ein KI-Modell soll derart entworfen werden, dass interpretierbare latente Repräsentationen erzeugt werden.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Gemäß des Bundes-Klimaschutzgesetzes ist eine Reduktion der Treibhausgasemissionen um 43% von 2020 bis 2030 im Verkehrssektor notwendig. Um diese…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projects:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
- Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren
- Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Stefanie Schmidtner
Forschungsschwerpunkte:
- Nachhaltige und intelligente Mobilitätssysteme
- Data Science & Machine Learning in Mobilitätssystemen
- Zusammenspiel automatisiertes Fahren und Infrastruktur/Verkehrssteuerung
Projects:
Deep network architectures for sensor fusion in autonomous driving
Neuronale Netzwerkarchitekturen zur Verarbeitung von hochdynamischen und fluktuierenden Sensorwerten für Anwendungsgebiete im Bereich des autonomen Fahrens.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Torsten Schön
Forschungsschwerpunkte:
- Computer Vision
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
Projects:
Technische Universität München
Prof. Dr. Daniel Cremers
Forschungsschwerpunkte:
- Kamera-basierte 3D Rekonstruktion und SLAM
- Autonome Fahrzeuge und Drohnen
- Neuronale Netze und Deep Learning
Projects:
Application of Federated Learning Methods in Cooperative Intelligent Traffic Systems
Safer, more economical and efficient way of traveling is persistently pursed for the development of future traffic systems. Ongoing R&D projects aim…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Andreas Festag
Prof. Dr. Andreas Festag lehrt und forscht auf dem Gebiet der Fahrzeugsicherheit und Car2X-Kommunikation.
Forschungsschwerpunkte:
- Kommunikationsnetze und -protokolle
- Vernetztes und automatisiertes Fahren
- Verkehrsmanagement
Mehr erfahren Sie auf der Unterseite Prof. Festags auf der Website der TH Ingolstadt.
Projects:
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Alois Christian Knoll
Forschungsschwerpunkte:
- Autonomous systems
- Robotics and artificial intelligence
- Cognitive and neurorobotics
- Medical and sensor-based robotics
- Multi-agent systems
- Data fusion
- Adaptive systems
- Multimedia information retrieval and model-driven development of embedded systems
Projects:
- Investigation of Different Artificial Intelligence Approaches to Optimize Manufacturing Processes and Human-Machine Collaboration in I4.0 Manufacturing
- Application of Federated Learning Methods in Cooperative Intelligent Traffic Systems
- Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Einfluss von Achsbauteilschäden auf die Fahrzeugdynamik. Methodenentwicklung anhand gekoppelter Mehrkörper- und Finite-Elemente-Simulationen in Kombination mit Fahrsimulatoren
Ziel ist die Beurteilung von virtuell geschädigten Achsbauteilen auf einem Fahrsimulator anhand gekoppelter Mehrkörper- und Finite-Elemente-Simulationen von Fahrzeugachsen.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
Prof. Bernhard Schick
Forschungsprofessor für Fahrdynamik & automatisiertes Fahren,
Hochschule Kempten
Forschungsschwerpunkte:
- Fahrzeugdynamik
- Fahrerassistenz
- automatisches Fahren
Mehr erfahren Sie auf der Seite des Lehrstuhls
Projects:
- Beanspruchungsreduktion und Komfortgewinn durch Assistenz und Automation
- Validierung der Simulation zur virtuellen Homologation automatisierter Fahrzeuge
- Einfluss von Achsbauteilschäden auf die Fahrzeugdynamik. Methodenentwicklung anhand gekoppelter Mehrkörper- und Finite-Elemente-Simulationen in Kombination mit Fahrsimulatoren
Universität der Bundeswehr München
Prof. Dr.-Ing. Alexander Lion
Forschungsschwerpunkte:
- Fahrzeugdynamik, -berechnung und -simulation
- Materialmodellierung, -prüfung und -simulation
- Kontinuumsmechanik
Projects:
Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
Gezielte „Partnerbildung“ in der Montage elektrischer Traktionsantriebe mithilfe intelligenter Datenanalysen, um Fertigungstoleranzen der Einzelbauteile wertschöpfend zu nutzen
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Ralph M. Kennel
Derzeitige Forschungsschwerpunkte (siehe auch Website www.eal.ei.tum.de):
- Geberlose Regelung von elektrischen Antrieben
- Moderne Regelungsverfahren für elektrische Antriebe
- Regenerative Energiesysteme (v.a. Photovoltaik- & Windenergie & Energieeffizienz)
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
Der elektrische Antriebstrang als Alternative zum klassischen Verbrennungsmotor wird in zukünftigen Automobilen eine zentrale Rolle einnehmen. Eine…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Ralph M. Kennel
Derzeitige Forschungsschwerpunkte (siehe auch Website www.eal.ei.tum.de):
- Geberlose Regelung von elektrischen Antrieben
- Moderne Regelungsverfahren für elektrische Antriebe
- Regenerative Energiesysteme (v.a. Photovoltaik- & Windenergie & Energieeffizienz)
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Optimierung des Entwicklungsprozesses zur Fertigung von Wicklungen elektrischer Maschinen mit Lernfähigen Systemen und Maschinellem Sehen
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Ralph M. Kennel
Derzeitige Forschungsschwerpunkte (siehe auch Website www.eal.ei.tum.de):
- Geberlose Regelung von elektrischen Antrieben
- Moderne Regelungsverfahren für elektrische Antriebe
- Regenerative Energiesysteme (v.a. Photovoltaik- & Windenergie & Energieeffizienz)
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Modell basierte digitale Fahrzeugforensik
Moderne Fahrzeuge werden immer komplexer und vernetzter. Beispiele sind Car-To-X (z.B. Fahrzeuge kommunizieren mit anderen Fahrzeugen, Ampelanlagen,…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Hof
Forschungsschwerpunkte:
- Automotive Security
- Embedded Security
- Software Security
Projects:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Felix Freiling
Forschungsschwerpunkte:
- praktische IT-Sicherheit
- Softwaresicherheit
- forensische Informatik,
- Cyberkriminalität
Projects:
Fail operational software components in heterogeneous automotive real time systems
Fault tolerance for component based software architectures in heterogeneous automotive mixed-criticality systems
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Ulrich Margull
Forschungsschwerpunkte:
- Echtzeitsysteme im Automobilbereich
- Zuverlässige eingebettete Systeme mit parallelen heterogenen Rechnerarchitekturen
Projects:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Fey
Chair of Computer Science 3 (Hardware Architectures)
Department of Computer Science
Friedrich Alexander Universität Erlangen
Schwerpunkte des Lehrstuhls:
- Application specific architectures for embedded systems
- Multi-cluster and many-core for heterogenous HPC
- Nano-computing
Projects:
Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
Aktuelle Sicherheitssysteme treffen vereinfachende Annahmen über das Umfeldgeschehen, z.B. durch Reduktion der Trajektorienprädiktion für andere…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
The role of perceptual failure and degrading processes in urban right turn accidents involving cyclists – a stochastic failure model suitable for virtual experiments to assess traffic safety measures.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projects:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
- Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren
- Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Werner Huber
Leiter CARISSMA Institute of Automated Driving (C-IAD)
Forschungsschwerpunkte:
- X-in-the-Loop-Testmethoden für automatisiertes Fahren
- Wirkungsbewertung durch virtuelle Feldtests und Simulation
- Generische Versuchsfahrzeugplattformen
Projects:
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Bestimmung der Merkmale automotiver Radare
- Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
The creation of micro-mobility models for stochastic traffic simulations regarding traffic safety will be developed and an effectiveness analysis of a traffic treatment (eg. V2X) is performed demonstrated using e-scooters.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Werner Huber
Leiter CARISSMA Institute of Automated Driving (C-IAD)
Forschungsschwerpunkte:
- X-in-the-Loop-Testmethoden für automatisiertes Fahren
- Wirkungsbewertung durch virtuelle Feldtests und Simulation
- Generische Versuchsfahrzeugplattformen
Projects:
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Bestimmung der Merkmale automotiver Radare
- Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projects:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
- Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren
- Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Bestimmung der Merkmale automotiver Radare
In dieser Dissertation werden die Auswirkungen von wetterbedingten Störungen auf Radarstrahlen untersucht und modelliert.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Martin Vossiek
Forschungsschwerpunkte:
- Radar
- Funksysteme
- Ortung & Navigation
Projects:
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Werner Huber
Leiter CARISSMA Institute of Automated Driving (C-IAD)
Forschungsschwerpunkte:
- X-in-the-Loop-Testmethoden für automatisiertes Fahren
- Wirkungsbewertung durch virtuelle Feldtests und Simulation
- Generische Versuchsfahrzeugplattformen
Projects:
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Bestimmung der Merkmale automotiver Radare
- Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
Als Schlüsselelement der Elektromobilität beeinflusst der Lithium-Ionen-Energiespeicher die kundenrelevanten Kenngrößen Fahrzeugreichweite, Ladezeiten…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Ralph M. Kennel
Derzeitige Forschungsschwerpunkte (siehe auch Website www.eal.ei.tum.de):
- Geberlose Regelung von elektrischen Antrieben
- Moderne Regelungsverfahren für elektrische Antriebe
- Regenerative Energiesysteme (v.a. Photovoltaik- & Windenergie & Energieeffizienz)
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
Um den immer strengeren Emissionswerten und den Klimazielen gerecht zu werden, setzen Automobilhersteller zunehmend auf innovative Antriebskonzepte…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Ralph M. Kennel
Derzeitige Forschungsschwerpunkte (siehe auch Website www.eal.ei.tum.de):
- Geberlose Regelung von elektrischen Antrieben
- Moderne Regelungsverfahren für elektrische Antriebe
- Regenerative Energiesysteme (v.a. Photovoltaik- & Windenergie & Energieeffizienz)
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr – Was sind die größten Hemmnisse und wie kann der Wandel durch datengetriebene Optimierung und Künstliche Intelligenz beschleunigt werden?
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projects:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
- Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren
- Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
Prof. Dr. rer. nat. Ulrich Göhner
Forschungsschwerpunkte:
- Algorithmen
- Optimierung
- High Performance Computing
Projects:
Memory Profiling for Model Based Developed Software
Memory Profiling for Model Based Developed Software
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel
Forschungsschwerpunkte:
- Flugsimulation und Flugdynamik
- Flugregelung und Flugführung
- Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit
Projects:
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. em. Dr. Peter Hartlmüller
Ehemals Airbus Stiftungsprofessur „Systemtechnik in sicherheitsgerichteten Anwendungen“
an der Technische Hochschule Ingolstadt
Forschungsschwerpunkte:
- Kommunikation in Echtzeitsystemen
- Architektur eingebetteter Rechnersysteme
- HW-nahe SW-Entwicklung
Projects:
Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
Wie können wir sicheres und zuverlässiges automatisiertes Fahren realisieren? Diese Frage analysieren wir mittels Hardware in the Loop Simulationen von relevanten Szenarien.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projects:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
- Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren
- Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Technische Hochschule Augsburg
Prof. Dr.-Ing. Carsten Markgraf
Professor for Automatic Control
Projects:
Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
Mein Promotionsprojekt beschäftigt sich mit dem Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Rosenheim
Prof. Dr. Wibke Michalk
Forschungsschwerpunkte:
- Nachhaltige Mobilität im ländlichen Raum
- Digitale Transformation in Unternehmen
- Digitalisierung von Produkten
- Akzeptanztreiber für Digitalisierung
Projects:
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projects:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- Collective Perception using Roadside ITS Stations: Simulations on Traffic Safety and Efficiency of Urban Automated Driving
- Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr
- Micro-mobility rider models for stochastic traffic safety simulations
- The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents - a stochastic computational model for virtual experiments
- Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren
- Reinforcement Learning for Traffic Light Optimization
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Prof. Dr.-Ing. Jörg Elias
Prof. Dr.-Ing. Jörg Elias - Fakultät für Wirtschaftsingenieurwesen Hochschule München
Forschungsschwerpunkte:
- Geschäftsmodelle für Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge
Mehr erfahren Sie auf der Seite des Lehrstuhls
Projects:
Additive Fertigung in der urbanen Logistik – Wie kann physischer Warentransport durch den Transport von Daten ersetzt werden und welche Auswirkungen hat dies auf urbane Mobilität?
Additive Fertigung in der urbanen Logistik – Wie kann physischer Warentransport durch den Transport von Daten ersetzt werden und welche Auswirkungen hat dies auf urbane Mobilität?
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Gebhard Wulfhorst
Professur für Siedlungsstruktur und Verkehrsplanung
Projects:
Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch
Forschungsschwerpunkte:
- Lernfähige Batteriesysteme
- Lernfähige Systeme, Künstliche Intelligenz, Systemidentifikation, Schätzverfahren
- Innovative Fertigungs- und Prüftechnologien mit lernfähigen Systemen (Industrie 4.0, digitaler Produktentstehungsprozess, automatisierte Trajektorienplanung, flexible vorausschauende Maschinenbelegungsplanung)
- Optimierungsstrategien, vernetzte Mobilität, prädiktive Betriebsstrategien
Mehr Informationen zu Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch finden Sie auf der Website der TH Ingolstadt
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Ralph M. Kennel
Derzeitige Forschungsschwerpunkte (siehe auch Website www.eal.ei.tum.de):
- Geberlose Regelung von elektrischen Antrieben
- Moderne Regelungsverfahren für elektrische Antriebe
- Regenerative Energiesysteme (v.a. Photovoltaik- & Windenergie & Energieeffizienz)
Projects:
- Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie
- Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter
- Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen
- Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen
- Selektive Montage mit Maschinellem Lernen und Kombinatorischer Optimierung
- Parameterschätzung und Systemidentifikation zur technischen Diagnose in elektrischen Antriebssystemen
- Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Autonomes Fahren und moralische Dilemmata. Eine deontologische Auseinandersetzung aus risikoethischer Perspektive.
Im Rahmen des Promotionsprojektes werden moralische Dilemma-Strukturen, die im Kontext des autonomen Fahrens auftreten können, aus der Perspektive einer deontologischen Risikoethik interpretiert und diskutiert.
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since
Katholische Stiftungshochschule München
Prof. Dr. Markus Babo
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
- Medien- und Kommunikationsethik
- Nachhaltige Entwicklung
- Grundfragen der Ethik (insbes. Sozialethik)
Projects:
- Autonomes Fahren und moralische Dilemmata. Eine deontologische Auseinandersetzung aus risikoethischer Perspektive.
- Bildung und soziale Gerechtigkeit. Eine gemeinsame Verantwortung von Schule und Jugendhilfe am Beispiel Münchner Ganztagsschulen - Eine sozialethische Untersuchung unter besonderer Berücksichtigung des Befähigungsansatzes (Capabilities Approach)
Hochschule für Philosophie München
Prof. Dr. Alexander Filipović
Projects:
Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
In diesem Projekt sollen relevante und wichtige Verkehrsszenarien für die Validierung von autonomen Fahrzeugen erkannt werden. Hierzu werden Methoden des unüberwachten Lernens eingesetzt.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Untersuchung mechanischer Schädigungsmechanismen von Lithium-Ionen-Batterien
Untersuchung mechanischer Schädigungsmechanismen von Lithium-Ionen-Batterien
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Prof. Dr.-Ing. Oliver Sven Bohlen
Professur für Energiespeichersysteme
Schwerpunkte:
- Elektrische Energiespeicher, Li-Ionen-Akkumulatoren und Supercaps
- Batteriemanagementsysteme, Algorithmen und Elektronik
- Simulation und Regelung von Speichersystemen
Projects:
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Andreas Jossen
Forschungsschwerpunkte:
- Batteriemodelle
- Batteriesystemtechnik und vielzellige Batteriesysteme
- Speicher für erneuerbare Energien
- Speicher für die Elektromobilität
Projects:
Radio Resource Allocation for Cellular-V2X Communication
The scope of this doctoral research involves an in-depth study of radio resource allocation procedures for Cellular V2X communication over the LTE sidelink PC5 interface.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Andreas Festag
Prof. Dr. Andreas Festag lehrt und forscht auf dem Gebiet der Fahrzeugsicherheit und Car2X-Kommunikation.
Forschungsschwerpunkte:
- Kommunikationsnetze und -protokolle
- Vernetztes und automatisiertes Fahren
- Verkehrsmanagement
Mehr erfahren Sie auf der Unterseite Prof. Festags auf der Website der TH Ingolstadt.
Projects:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German
.
Projects:
- Entwicklung, Modellierung und Echtzeitdemonstration intelligenter Ladeinfrastrukturen für Elektromobilität zu deren netzdienlicher Integration in clusterbasierte Verteilnetze
- Radio Resource Allocation for Cellular-V2X Communication
- Entwicklung und Applikation eines Systems zur künstlichen beschleunigten Alterung und zur diagnostischen Analyse von Betriebsmitteln im Mittelspannungsbereich
- Steuerung und Vermarktung von Akteuren in Stromverteilnetzen – Verknüpfung von Elektromobilität und Power-to-X-Anwendungen mit einem Smart Grid
- Modellierung und Analyse elektrischer Netze und der Alterung von Betriebsmitteln innerhalb eines sektorenübergreifen Gesamtmodells zur Kostenoptimierung
Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
Das Forschungsprojekt untersucht datenbasierte Ansätze, welche auf einer Mustererkennung von Verkehrsszenarien basieren. Diese ermöglicht es, den Erprobungsfortschritt zu quantifizieren und zu optimieren.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Kostenorientierte Synthese verschiedenartiger Sensorik für den sicheren Einsatz von fahrerlosen Schleppern im Indoor- und Outdoor-Betrieb bei Mischverkehr
Das Promotionsprojekt erforscht die Potentiale autonomer Logistiksysteme in der Intralogistik. Schwerpunkte sind die digitale Verknüpfung der Systemkomponenten, die Realisierbarkeit einer vollautonomen Materialversorgung, sowie die Definition einer Methodik für deren Umsetzung.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke
Forschungsschwerpunkte:
- Fertigung und Montage von Elektromotoren
- Aufbau- und Verbindungstechnik für Leistungselektronik
- Bordnetze zur Leistungs- und Signal-Vernetzung in mobilen Systemen
Projects:
- Kostenorientierte Synthese verschiedenartiger Sensorik für den sicheren Einsatz von fahrerlosen Schleppern im Indoor- und Outdoor-Betrieb bei Mischverkehr
- Alternative Verdichtungsverfahren für die Herstellung gedruckter resistiver Sensorik
- Verformbare elektronische Strukturen für die Kunststofftechnik in einem digitalisierten und automatisierten Fertigungsumfeld
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. rer. pol. Peter Schuderer
Forschungsleitlinie:
Entwicklung von innovativen Methoden und Techniken zur Lösung unternehmerischer Herausforderungen bei der Wertschöpfungsoptimierung und -flexibilisierung in Produktion und Logistik.
Themengebiete:
- Bestandsarme, bedarfsgerechte und produktionssynchrone Ver- und Entsorgung von Wertschöpfungsprozessen (SynchroLog)
- Fahrerlose Routenzüge mit autonomen Schwarmfahrzeugen zur flexiblen Steuerung der Materialflusses im Wertschöpfungsbereich (SynchroBot).
- Einsatz von mobiler Robotik in Handling und Kommissionierung (SynchroBot)
- Markierungsfreie Rückverfolgbarkeit (Tracing) von Bauteilen zur Erhöhung der Transparenz in der Wertschöpfungskette und effizienten Reduktion von Ausschuss (SupTrace)
- Betriebsbegleitender Einsatz der ereignisdiskreten Simulation mit Optimierungsmodell zur Verbesserung der Produktionsplanung und –steuerung in Echtzeit
Projects:
Charakterisierung der Emissionszusammensetzung von Pflanzenölkraftstoffen in modernen Dieselmotoren und Entwicklung von Maßnahmen in der Brennverfahrensgestaltung sowie der Abgasnachbehandlung
Untersuchung von Pflanzenölkraftstoffen in modernen Dieselmotoren und Entwicklung von Maßnahmen in der Brennverfahrensgestaltung sowie der Abgasnachbehandlung
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Matthias Gaderer
.
Projects:
- On the Application of Plate Heat Exchangers in Adsorption Processes
- Charakterisierung der Emissionszusammensetzung von Pflanzenölkraftstoffen in modernen Dieselmotoren und Entwicklung von Maßnahmen in der Brennverfahrensgestaltung sowie der Abgasnachbehandlung
- Experimentelle Untersuchungen zur On-Board-Diagnose von Partikelfiltern für den Einsatz in Fahrzeugen mit direkteinspritzenden Benzinmotor
- Entwicklung eines thermochemischen Wasserstoffspeichers
- Experimentelle und numerische Untersuchungen an einem solarselektiven Wärmedämmsystem
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Prof. Dr.-Ing. Hans-Peter Rabl
Lehrgebiete
- Verbrennungsmotoren
- Grundlagen der Fahrzeugtechnik
- Praktikum Messtechnik
- Maschinentechnisches Praktikum
Projects:
- Charakterisierung der Emissionszusammensetzung von Pflanzenölkraftstoffen in modernen Dieselmotoren und Entwicklung von Maßnahmen in der Brennverfahrensgestaltung sowie der Abgasnachbehandlung
- Experimentelle Untersuchungen zur On-Board-Diagnose von Partikelfiltern für den Einsatz in Fahrzeugen mit direkteinspritzenden Benzinmotor
Beanspruchungsreduktion und Komfortgewinn durch Assistenz und Automation
Fahrerassistenzsysteme werden mit Begriffen wie Komfort, Sicherheit und Zeit verbunden. Auch Vertrauen spielt dabei eine große Rolle. Ziel der Systeme sollte die Reduktion von Beanspruchung sowie die Erhöhung der Nutzerakzeptanz sein.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
Prof. Bernhard Schick
Forschungsprofessor für Fahrdynamik & automatisiertes Fahren,
Hochschule Kempten
Forschungsschwerpunkte:
- Fahrzeugdynamik
- Fahrerassistenz
- automatisches Fahren
Mehr erfahren Sie auf der Seite des Lehrstuhls
Projects:
- Beanspruchungsreduktion und Komfortgewinn durch Assistenz und Automation
- Validierung der Simulation zur virtuellen Homologation automatisierter Fahrzeuge
- Einfluss von Achsbauteilschäden auf die Fahrzeugdynamik. Methodenentwicklung anhand gekoppelter Mehrkörper- und Finite-Elemente-Simulationen in Kombination mit Fahrsimulatoren
Technische Universität München
Prof. Dr. Klaus Bengler
Fakultät für Maschinenwesen
Technische Universität München
Professor Benglers Forschung ist auf den Bereich der sogenannten "micro ergonomics" zu Fragen der Mensch-Maschine-Interaktion fokussiert, insbesondere den Bereich der Fahrerassistenz, der Softwareergonomie und der Kooperation zwischen Mensch und Roboter. Er untersucht beispielsweise den Einfluss von Zusatzaufgaben auf die Fahrleistung und die Gestaltung des Fahrerarbeitsplatzes für das Fahrzeug der Zukunft unter Aspekten des demografischen Wandels. Seine Forschung schließt dabei sowohl anthropometrische als auch kognitive Fragestellungen ein.
Projects:
Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
In this project, we aim to develop methods and processes, which can be used to verify machine learning algorithms by diversity, when applied in safety related functions for highly automated driving.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
The introduction of automated driving goes hand in hand with a drastically increasing complexity on multiple levels. One of the main reasons for this…
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Verfahren zur Analyse des Einflusses MCU-interner Datenströme auf die WCET
Im Rahmen des Promotionsprojektes werden die Einflüsse auf die WCET bestimmt und quantifiziert, die durch die Verarbeitung von mikrocontroller-internen konkurrierenden Datenströmen verursacht werden.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Fey
Chair of Computer Science 3 (Hardware Architectures)
Department of Computer Science
Friedrich Alexander Universität Erlangen
Schwerpunkte des Lehrstuhls:
- Application specific architectures for embedded systems
- Multi-cluster and many-core for heterogenous HPC
- Nano-computing
Projects:
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. em. Dr. Peter Hartlmüller
Ehemals Airbus Stiftungsprofessur „Systemtechnik in sicherheitsgerichteten Anwendungen“
an der Technische Hochschule Ingolstadt
Forschungsschwerpunkte:
- Kommunikation in Echtzeitsystemen
- Architektur eingebetteter Rechnersysteme
- HW-nahe SW-Entwicklung
Projects:
Rechtfertigung der Verwendung von COTS-Hardware-Komponenten in sicherheitskritischer Avionik
Auch für sicherheitskritische Avionik werden Hardware-Komponenten »von der Stange« verwendet. Neue Sicherheitsnachweiskonzepte sind nötig die speziell auf diese Komponenten zugeschnitten sind.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel
Forschungsschwerpunkte:
- Flugsimulation und Flugdynamik
- Flugregelung und Flugführung
- Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit
Projects:
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. em. Dr. Peter Hartlmüller
Ehemals Airbus Stiftungsprofessur „Systemtechnik in sicherheitsgerichteten Anwendungen“
an der Technische Hochschule Ingolstadt
Forschungsschwerpunkte:
- Kommunikation in Echtzeitsystemen
- Architektur eingebetteter Rechnersysteme
- HW-nahe SW-Entwicklung
Projects:
Zukünftige Redundanzarchitekturen für hochsicherheitskritische Avionik
Im Rahmen des Promotionsprojektes werden neuartige Redundanzarchitekturen basierend auf handelsüblichen COTS SoCs untersucht, welche zur Steigerung der Sicherheit künftiger unbemannter Flugsysteme eingesetzt werden können.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel
Forschungsschwerpunkte:
- Flugsimulation und Flugdynamik
- Flugregelung und Flugführung
- Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit
Projects:
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. em. Dr. Peter Hartlmüller
Ehemals Airbus Stiftungsprofessur „Systemtechnik in sicherheitsgerichteten Anwendungen“
an der Technische Hochschule Ingolstadt
Forschungsschwerpunkte:
- Kommunikation in Echtzeitsystemen
- Architektur eingebetteter Rechnersysteme
- HW-nahe SW-Entwicklung
Projects:
Validierung der Simulation zur virtuellen Homologation automatisierter Fahrzeuge
Automatisierte Fahrzeuge sollen zukünftig in Millionen Szenarien in der Simulation getestet werden. Doch wie kann ausreichend Vertrauen in die Simulationsmodelle sichergestellt werden, um den Weg zu einem sicheren automatisierten Fahren zu ebnen?
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten
Prof. Bernhard Schick
Forschungsprofessor für Fahrdynamik & automatisiertes Fahren,
Hochschule Kempten
Forschungsschwerpunkte:
- Fahrzeugdynamik
- Fahrerassistenz
- automatisches Fahren
Mehr erfahren Sie auf der Seite des Lehrstuhls
Projects:
- Beanspruchungsreduktion und Komfortgewinn durch Assistenz und Automation
- Validierung der Simulation zur virtuellen Homologation automatisierter Fahrzeuge
- Einfluss von Achsbauteilschäden auf die Fahrzeugdynamik. Methodenentwicklung anhand gekoppelter Mehrkörper- und Finite-Elemente-Simulationen in Kombination mit Fahrsimulatoren
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Markus Lienkamp
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Schwerpunkte:
- Elektrische Antriebssysteme
- Fahrzeugkonzepte
- Automatisiertes Fahren
- Fahrdynamik
- Smarte Mobilität
Projects:
Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
Um alle Beteiligten bestmöglich zu schützen, wird im Projekt „Sichere Unfallprognose“ der Frage nachgegangen, welches Handlungspotenzial Situationen bieten, in denen ein Crash unausweichlich ist.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
Statistical learning methods offer the possibility of finding a solution for many practical problems with low computational resources. However, they are seen as a “Black-Box” as they are pure data-based methods.
MEMBER IN THE JOINT ACADEMIC PARTNERSHIP
since
Technische Hochschule Ingolstadt
Prof. Dr. Michael Botsch
Forschungsschwerpunkte:
- Methoden des maschinellen Lernens für das sichere automatisierte Fahren
- Aktive und integrale Fahrzeugsicherheit
- Trajektorienplanung.
Webseite an der THI: https://www.thi.de/elektro-und-informationstechnik/personen/prof-dr-ing-michael-botsch
Projects:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Erprobungssystematik für automatisiertes Fahren
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
Technische Universität München
Prof. Dr. Wolfgang Utschick
Professur für Methoden der Signalverarbeitung
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Technische Universität München
Forschungsschwerpunkte:
- Signal processing
- Signal optimization
- Information theory
Projects:
- Forschungsprojekt »Sichere Unfallprognose – Situationsinterpretation«
- Hybrid Statistical Learning Methods for Embedded Implementation of Vehicle Safety Functions (HySLEUS)
- Absicherungsfähigkeit und Interpretation von maschinellen Lernverfahren für automatisiertes Fahren durch Entwurf (Validation by Design)
- Validation Machine Learning-based Highly Automated Driving Functions by Diversity
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Interpretable AI-based Representations for Prediction Tasks in Automated Driving
- Open-Set recognition for infrastructure based perception systems
2023
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Florian Denk, Felix Fröhling, Pascal Brunner, Werner Huber, Martin Margreiter, Klaus Bogenberger, Ronald Kates, 06/2023, Design of an Experiment to Pinpoint Cognitive Failure Processes in the Interaction of Motorists and Vulnerable Road Users, Anchorage, USA
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Jenny Hofbauer, Kevin Klaus Gomez Buquerin, Hans-Joachim Hof, 10/2023, From SOC to VSOC, 21th escar Europe : The World's Leading Automotive Cyber Security Conference (Hamburg, 15. - 16.11.2023), doi.org/10.13154/294-10389
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A statistical learning approach for estimating the reliability of crash severity predictions.
In: 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC).
1.-4. November 2016, Windsor Oceanico Hotel, Rio de Janeiro, Brazil. Piscataway, NJ: IEEE, S. 2199–2206.
Coordinator
Get in touch. We look forward to your questions and ideas for our Joint Academic Partnership Mobility and Transportation.
Dr. Monika Kolpatzik
Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr
Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt
Marina Schleicher
Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr
Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt