zur Hauptnavigation springen zum Inhaltsbereich springen

BayWISS-Kolleg Mobilität & Verkehr www.baywiss.de

Forschung im Verbundkolleg Mobilität & Verkehr: Wie bewegen wir uns in Zukunft?

© Andreas Heddergott / TU Muenchen

Heute steht die Art und Weise, wie wir Menschen und Waren bewegen, kurz vor einem evolutionären Sprung. Es verändern sich nicht nur die Fahrzeuge in Antrieb, Technik und Sicherheit, es wandeln sich auch die Muster, wie wir Mobilität nutzen und konsumieren.

In wachsenden urbanen Zentren zählt der schnelle, punktuelle Zugang zu unterschiedlichen Transportmitteln mehr als deren Besitz. Das „selbstbewegende Fahrzeug“ wird zum selbstfahrenden. Mobilität vernetzt sich und entwickelt sich zum globalen Megatrend – massiv beschleunigt durch die Klimakrise, deren Bewältigung dringend neue Mobilitätskonzepte und eine Verkehrswende verlangt.

Vernetzte Forschung wird zum Fortschrittsmotor. 
Auch in der Forschung führt an Vernetzung kein Weg vorbei. Technik-, Kommunikations- und Gesellschaftswissenschaften integrieren sich in einem faszinierenden Forschungsfeld, das zugleich neue Wirtschafts- und Wachstumsfelder generiert. Statt die Zukunftsfrage „Mobilität und Verkehr“ in einzelnen Disziplinen getrennt voneinander zu betrachten, wird der ständige Austausch von Wissen und Erfahrung – von der Elektrotechnik und Informatik über die Fahrzeugtechnik bis hin zum Bauingenieurwesen – zum Treiber ganzheitlicher Lösungsansätze und zum Motor des Fortschritts.

BayWISS steht für die Kraft der wissenschaftlichen Vernetzung.
 
Im Verbundkolleg „Mobilität und Verkehr“ kombinieren starke Partner ihre Ideen, ihre praktischen Anwendungsergebnisse und ihr Know-how. Davon profitieren die Menschen in Stadt und Land, die künftig noch sicherer, komfortabler, individueller und umweltfreundlicher mobil bleiben können. Und davon profitiert der Industrie- und Automobilstandort Bayern: Wer in disruptiven Zeiten die Zukunft der Mobilität maßgeblich mit gestalten will, braucht überzeugende Innovationen.

Die Ideen von heute treiben uns morgen an. 
Neue Forschungsfragen entstehen zum Beispiel durch neue Mobilitätskonzepte an der Schnittstelle zur Luftfahrt, durch neue, aus der Digitalisierung und der Entwicklung künstlicher Intelligenz resultierenden Optionen, aber auch durch neue Möglichkeiten in der Logistik. Dazu gehören vielfältige Themen wie etwa Autonomes Fahren, Elektromobilität, intermodulare Verkehrsketten, Gestaltung von Verkehrswegen, Fahrzeugsicherheit, Verkehrstechnik, Raumplanung, Datenanalyse und -management, Risikominimierung und -bewertung. Auf allen diesen Forschungsfeldern arbeiten BayWISS-Doktorand*innen an den Lösungen für unsere Mobilität von morgen.

Hier bewegt sich was – unsere aktuellen Themen­:

  • Fahrzeugsicherheit
  • Ressourcenschonende Antriebstechnologien
  • Energie- und Antriebstechnik
  • Vernetzte Mobilität und Fahrzeugtechnik
  • Luft- und Raumfahrt
  • Mobilitäts- und Verkehrskonzepte, Raumentwicklung und Tourismus
  • Verkehrstechnik, Infrastruktur- und Fahrzeugtechnik
  • Logistik (insbesondere im Bereich autonomes Fahren)
  • Intermodale Verkehrssysteme

Unsere Promotionsprojekte

© Caleb Woods / unsplash
Fabian Ulreich
Fabian Ulreich
Technische Hochschule Ingolstadt

Sensormodellierung im Rahmen der Umfelderkennung autonomer Fahrzeuge

Research in a two-pronged approach utilizing uncertainty quantification to facilitate the development of safe and reliable perception systems. One focuses on robustness by self-awareness, and the other on state-of-the-art validation techniques.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Prof. Dr.-Ing. André Kaup

Forschungsschwerpunkte

  • Videokommunikation / Next Generation Video Communications
  • Intelligente Bild- und Videoanalyse / Intelligent Image and Vide Analytics
  • Neuartige Bildsensoriksysteme / Advanced Image Sensing Systems

Projekte:


Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr. Martin Ebert

Forschungsschwerpunkte:

  • Software-Testmethoden
  • Sensorik und Sensorfusion
  • Automatisiertes Fahren

Projekte:


Patrick Huber
Patrick Huber
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Optimierung von KI-Systemen zur Steigerung der Effizienz und Robustheit in der Informationsfusion

Entwicklung erweiterter Methoden der Explainable Artificial Intelligence und Informationsfusion zur Konstruktion eines effizienten und robusten Messsystems für das Verkehrsinfrastrukturmonitoring.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr. Mario Trapp

Für seinen Forschungsschwerpunkt im Engineering resilienter kognitiver Systeme vereint er seine jahrelange Expertise im Gebiet des modellbasierten Safety-Engineerings mit dem Engineering selbst-adaptiver Softwaresysteme. Neben der Grundlagenforschung ist ihm insbesondere auch der erfolgreiche Transfer in die industrielle Praxis wichtig.

Projekte:


Andreas Rauscher
Andreas Rauscher
Technische Hochschule Ingolstadt

Optimierte Teilentladungsprüfung für elektrische Antriebe

Das Isolationssystem von Traktionsmaschinen in Elektrofahrzeugen ist durch den Umrichterbetrieb hohen elektrischen Belastungen ausgesetzt und muss…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr. Marcelo Lobo Heldwein

Projekte:


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

Projekte:


Karthikeyan Chandra Sekaran
Karthikeyan Chandra Sekaran
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Lukas Haas
Lukas Haas
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Alexander W. Koch

 

Forschungsschwerpunkte:

Optomechatronische Messsysteme

Lasermesstechnik

Holographische Speckle-Interferometrie

Projekte:


Thomas Rothmeier
Thomas Rothmeier
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


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

Projekte:


Arsalan Haider
Arsalan Haider
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

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…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Alexander W. Koch

 

Forschungsschwerpunkte:

Optomechatronische Messsysteme

Lasermesstechnik

Holographische Speckle-Interferometrie

Projekte:


Marion Neumeier
Marion Neumeier
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Jeremias Gerner
Jeremias Gerner
Technische Hochschule Ingolstadt

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…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr. Stefanie Schmidtner

Forschungsschwerpunkte:

  • Nachhaltige und intelligente Mobilitätssysteme
  • Data Science & Machine Learning in Mobilitätssystemen
  • Zusammenspiel automatisiertes Fahren und Infrastruktur/Verkehrssteuerung

Projekte:


Dominik Rößle
Dominik Rößle
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr. Torsten Schön

 

Forschungsschwerpunkte:

  • Computer Vision
  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning

Projekte:


Technische Universität München

Prof. Dr. Daniel Cremers

Forschungsschwerpunkte:

  • Kamera-basierte 3D Rekonstruktion und SLAM
  • Autonome Fahrzeuge und Drohnen
  • Neuronale Netze und Deep Learning

 

Projekte:


Rui Song
Rui Song
Technische Hochschule Ingolstadt

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…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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.

Projekte:


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

Projekte:


Robert Schurmann
Robert Schurmann
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Universität der Bundeswehr München

Prof. Dr.-Ing. Alexander Lion

Forschungsschwerpunkte:

- Fahrzeugdynamik, -berechnung und -simulation

- Materialmodellierung, -prüfung und -simulation

- Kontinuumsmechanik

Projekte:


Michael Georg Okon
Michael Georg Okon
Technische Hochschule Ingolstadt

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

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Martin Nachtsheim
Martin Nachtsheim
Technische Hochschule Ingolstadt

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…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Markus Kohler
Markus Kohler
Technische Hochschule Ingolstadt

Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess

Optimierung des Entwicklungsprozesses zur Fertigung von Wicklungen elektrischer Maschinen mit Lernfähigen Systemen und Maschinellem Sehen

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Dr. Kevin Klaus Gomez Buquerin
Kevin Klaus Gomez Buquerin
Technische Hochschule Ingolstadt

Modell basierte digitale Fahrzeugforensik

Moderne Fahrzeuge werden immer komplexer und vernetzter. Beispiele sind Car-To-X (z.B. Fahrzeuge kommunizieren mit anderen Fahrzeugen, Ampelanlagen,…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Hof

Forschungsschwerpunkte:

- Automotive Security

- Embedded Security

- Software Security

 

Projekte:


Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Prof. Dr.-Ing. Felix Freiling

Forschungsschwerpunkte:

 

- praktische IT-Sicherheit

- Softwaresicherheit

- forensische Informatik,

- Cyberkriminalität

Projekte:


Johannes Lex
Johannes Lex
Technische Hochschule Ingolstadt

Fail operational software components in heterogeneous automotive real time systems

Fault tolerance for component based software architectures in heterogeneous automotive mixed-criticality systems

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr. Ulrich Margull

Forschungsschwerpunkte:

  • Echtzeitsysteme im Automobilbereich
  • Zuverlässige eingebettete Systeme mit parallelen heterogenen Rechnerarchitekturen

Projekte:


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

Projekte:


Tim Elter
Tim Elter
Technische Hochschule Ingolstadt

Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)

Aktuelle Sicherheitssysteme treffen vereinfachende Annahmen über das Umfeldgeschehen, z.B. durch Reduktion der Trajektorienprädiktion für andere…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Florian Denk
Florian Denk
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Pascal Brunner
Pascal Brunner
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Diogo Wachtel Granado
Diogo Wachtel Granado
Technische Hochschule Ingolstadt

Bestimmung der Merkmale automotiver Radare

In dieser Dissertation werden die Auswirkungen von wetterbedingten Störungen auf Radarstrahlen untersucht und modelliert.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Prof. Dr.-Ing. Martin Vossiek

 

Forschungsschwerpunkte:

- Radar
- Funksysteme
- Ortung & Navigation

Projekte:


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

Projekte:


Dr. Dominik Schneider
Dominik Schneider
Technische Hochschule Ingolstadt

Zustands- und Parameterschätzung und Sensordatenfusion in intelligenten Batteriesystemen

Als Schlüsselelement der Elektromobilität beeinflusst der Lithium-Ionen-Energiespeicher die kundenrelevanten Kenngrößen Fahrzeugreichweite, Ladezeiten…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Michael Schmid
Michael Schmid
Technische Hochschule Ingolstadt

Erweiterte Fehlerdiagnose in Lithium-Ionen-Batteriesystemen

Um den immer strengeren Emissionswerten und den Klimazielen gerecht zu werden, setzen Automobilhersteller zunehmend auf innovative Antriebskonzepte…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Samuel Würtz
Samuel Würtz
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr

Emissionsfreier öffentlicher Personennahverkehr – Was sind die größten Hemmnisse und wie kann der Wandel durch datengetriebene Optimierung und Künstliche Intelligenz beschleunigt werden?

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Micheal Saleab
Micheal Saleab
Technische Universität München

Memory Profiling for Model Based Developed Software

Memory Profiling for Model Based Developed Software

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel

Forschungsschwerpunkte:

  • Flugsimulation und Flugdynamik
  • Flugregelung und Flugführung
  • Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit

Projekte:


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

Projekte:


Dr.-Ing. Mathias Pechinger
Mathias Pechinger
Technische Hochschule Augsburg

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.

Markus Fischer
Markus Fischer
Technische Hochschule Rosenheim

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Hochschule Rosenheim

Prof. Dr. Wibke Michalk

 

Forschungsschwerpunkte:

-          Nachhaltige Mobilität im ländlichen Raum

-          Digitale Transformation in Unternehmen

-          Digitalisierung von Produkten

-          Akzeptanztreiber für Digitalisierung

Projekte:


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

Projekte:


Dr. Fabian Frommer
Fabian Frommer
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm

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?

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Bernhard Liebhart
Bernhard Liebhart
Technische Hochschule Ingolstadt

Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie

Systemidentifikation und Parameterschätzung von Batteriezellen im Betrieb von Elektrofahrzeugen durch Impedanzspektroskopie

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Vanessa Schäffner
Vanessa Schäffner
Katholische Stiftungshochschule München

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für Philosophie München

Emanuel Herrmann
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm

Matching Markets for the Crowd

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr. Stefan Minner

Logistics and Supply Chain Management

Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

 

 

Forschungsschwerpunkte:

  • Urbane Logistik
  • Handel- und Automobillogistik
  • Optimierung und maschinelles Lernen

 

 

Projekte:


Jonas Wurst
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Dr. Markus Spielbauer
Markus Spielbauer
Hochschule für angewandte Wissenschaften München

Untersuchung mechanischer Schädigungsmechanismen von Lithium-Ionen-Batterien

Untersuchung mechanischer Schädigungsmechanismen von Lithium-Ionen-Batterien

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Andreas Jossen

Forschungsschwerpunkte:

  • Batteriemodelle
  • Batteriesystemtechnik und vielzellige Batteriesysteme
  • Speicher für erneuerbare Energien
  • Speicher für die Elektromobilität

Projekte:


Anupama Hegde
Anupama Hegde
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

Friedrich Kruber
Friedrich Kruber
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

Maximilian Zwingel
Maximilian Zwingel
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

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

Projekte:


Dr. Peter Schwanzer
Peter Schwanzer
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

Experimentelle Untersuchungen zur On-Board-Diagnose von Partikelfiltern für den Einsatz in Fahrzeugen mit direkteinspritzenden Benzinmotor

Partikelfilter sollen bei direkteinspritzenden Benzinmotoren die auszustoßende Partikelmasse u. -anzahl auf ein Minimum reduzieren. Im Rahmen des Promotionsprojekts soll ein optimales Sensor-Prinzip für die On-Board-Diagnose des Partikelfilters ermittelt werden.

Robert Altmann
Robert Altmann
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg

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

Corinna Seidler
Corinna Seidler
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Technische Universität München

Prof. Dr. Klaus Bengler

Lehrstuhl für Ergonomie

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.

Projekte:


Dr.-Ing. Oliver de Candido
Oliver de Candido
Technische Universität München

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Dr. Oliver Gallitz
Oliver Gallitz
Technische Hochschule Ingolstadt

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…

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Georg Seifert
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

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

Projekte:


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

Projekte:


Peter Zechel
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Generische Bestimmung des frei befahrbaren Raums für das autonome Fahren durch globale Risikominimierung einer lokalen dynamischen Fahrscene mittels eines prädiktiv-reaktiven Risikoprojektions- und -ausgleichsverfahren

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Andreas Schwierz
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel

Forschungsschwerpunkte:

  • Flugsimulation und Flugdynamik
  • Flugregelung und Flugführung
  • Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit

Projekte:


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

Projekte:


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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Florian Holzapfel

Forschungsschwerpunkte:

  • Flugsimulation und Flugdynamik
  • Flugregelung und Flugführung
  • Flugsteuerungsavionik und Flugsicherheit

Projekte:


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

Projekte:


Dr. Stefan Riedmaier
Stefan Riedmaier
Technische Universität München

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?

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Markus Lienkamp

Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik

www.ftm-tum.de

 

Schwerpunkte:

  • Elektrische Antriebssysteme
  • Fahrzeugkonzepte
  • Automatisiertes Fahren
  • Fahrdynamik
  • Smarte Mobilität

Projekte:


Dr. Stefan Neumeier
Stefan Neumeier
Technische Hochschule Ingolstadt

Enabling Teleoperated Driving in Everyday Traffic Scenarios

Teleoperated Driving, where a vehicle is controlled remotely by skilled drivers, is an extension for autonomous cars. Relevant parameters and solutions for the crucial connection are determined.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Technische Universität München

Prof. Dr.-Ing. Jörg Ott

Chair of Connected Mobility, Technische Universität München
 

Forschungsschwerpunkte:

  • Mobiles Internet und mobile Dienste
  • Mobilitätsmodellierung
  • Mobilitätsdienste und Empfehlungsssyteme  

Mehr erfahren Sie auf der Seite des Lehrstuhls

Projekte:


Technische Hochschule Ingolstadt

Prof. Dr. Christian Facchi

Schwerpunkte:

  • SW-Testmethoden
  • Car2X-Kommunikation
  • Industrie 4.0

Prof. Dr. rer. nat. Christian Facchi

Projekte:


Martin Jagau
Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Reactive power operation of a single phase AC-AC DAB Converter

Entwurf und Implementierung eines hocheffizienten DAB ac-ac Wandler, der die Funktion eines einphasigen 50Hz Transformators nachahmt.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten

Prof. Dr.-Ing. Michael Patt

 

 

Projekte:


Marcus Müller
Marcus Müller
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN

Dr. Amit Chaulwar
Amit Chaulwar
Technische Hochschule Ingolstadt

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.

MITGLIED IM KOLLEG

seit


BETREUER*INNEN


Publikationen

2023

  • A Hegde, R Song, A Festag, 2023, Radio Resource Allocation in 5G-NR V2X: A Multi-Agent Actor-Critic Based Approach, In IEEE Access, DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3305267, Journal Impact Fator=3.9.

  • Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger, Stefanie Schmidtner, 09/2023, User-Centric Green Light Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning, Intelligent Transportation Systems Conference / Bilbao, Proceedings sind noch nicht öffentlich

  • Florian Denk, Chantal Himmels, Vladislav Andreev, Johannes Lindner, Arslan Ali Syed, Andreas Riener, Werner Huber and Ronald Kates, 09/2023, Studying interactions of motorists and vulnerable road users: Empirical comparison of test track and simulator experiments, Bilbao, Spain

  • 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

  • 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

  • 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

  • Johannes Lex, Ralph Mader, 09/2023, Fail operational software components in heterogeneous automotive real time systems, Patent: DE10 2021 210 077

  • Johannes Lex, Ulrich Margull, Dietmar Fey, Ralph Mader, 06/23, Evaluation of different Hypervisor Technologies for Real-Time Sensitive Backup Strategies in Heterogeneous Systems, AmE 2023 – Automotive meets Electronics; 14. GMM Symposium, Dortmund, Germany, Gewinner des BestPaper Awards, ISBN: 978-3-8007-6113-5

  • K. Klein, O. De Candido, and W. Utschick, 07/2023, Interpretable Classifiers based on Time-Series Motifs for Lane Change Prediction, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Volume: 8, Issue: 7, 10.1109/TIV.2023.3276650

  • L Zhou, R Song, G Chen, A Festag, A Knoll, 2023, Residual encoding framework to compress DNN parameters for fast transfer, In Knowledge-Based Systems, DOI: 10.1016/j.knosys.2023.110815, Journal Impact Fator=8.8.

  • Lukas Haas, Arsalan Haider, Ludwig Kastner, Thomas Zeh, Tim Poguntke, Matthias Kuba, Michael Schardt, Martin Jakobi und Alexander W. Koch, 11/2023, Velocity Estimation from LiDAR Sensors Motion Distortion Effect, MDPI Sensors, DOI: 10.3390/s23239426

  • Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2022, A Multidimensional Graph Fourier Transformation Neural Network for Vehicle Trajectory Prediction, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 10.1109/ITSC55140.2022.9922419

  • Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2023, Prediction and Interpretation of Vehicle Trajectories in the Graph Spectral Domain, 2023 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)

  • Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2023, Optimization and Interpretability of Graph Attention Networks for Small Sparse Graph, 2023 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 10.1109/IV55152.2023.10186536

  • Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Sebastian Dorn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 2023, Gradient Derivation for Learnable Parameters in Graph Attention Networks, arxiv.org, [2304.10939] Gradient Derivation for Learnable Parameters in Graph Attention Networks (arxiv.org)

  • Marion Neumeier, Michael Botsch, Andreas Tollkühn, Thomas Berberich, 2021, Variational Autoencoder-Based Vehicle Trajectory Prediction with an Interpretable Latent Space, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 10.1109/ITSC48978.2021.9565120

  • R Song, D Liu, DZ Chen, A Festag, C Trinitis, M Schulz, A Knoll, 2023, Federated learning via decentralized dataset distillation in resource-constrained edge environments, Gold Coast, Australia, In International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), DOI: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191879

  • R Song, L Lyu, W Jiang, A Festag, A Knoll, 2023, V2X-Boosted Federated Learning for Cooperative Intelligent Transportation Systems with Contextual Client Selection, International Conference on Robotics and Automation (ICRA) Workshop

  • R Song, L Zhou, L Lyu, A Festag, A Knoll, 2023, ResFed: Communication Efficient Federated Learning With Deep Compressed Residuals, In IEEE Internet of Things Journal, DOI: 10.1109/JIOT.2023.3324079, Journal Impact Fator=10.6.

  • R Song, R Xu, A Festag, J Ma, A Knoll, 2023, FedBEVT: Federated Learning Bird's Eye View Perception Transformer in Road Traffic Systems, In IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, DOI: 10.1109/TIV.2023.3310674, Journal Impact Fator=8.2.

  • Samuel Würtz, Klaus Bogenberger, Ulrich Göhner, Andreas Rupp, 01/2024, Towards Efficient Battery Electric Bus Operations: A Novel Energy Forecasting Framework, World Electric Vehicle Journal, http://dx.doi.org/10.3390/wevj15010027

  • Samuel Würtz, Klaus Bogenberger, Ulrich Göhner, Andreas Rupp, 08/2022, Big Data and Discrete Optimization for Electric Urban Bus Operations, Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, http://dx.doi.org/10.1177/03611981221115427

  • J. Y. Tee, O. De Candido, W. Utschick, and P. Geiger, 09/2023, On Learning the Tail Quantiles of Driving Behavior Distributions via Quantile Regression and Flows, 26th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems ITSC 2023; Bilbao, Bizkaia, Spain

  • Lukas Haas, Arsalan Haider, Ludwig Kastner, Thomas Zeh, Matthias Kuba, Martin Jakobi und Alexander W. Koch, 12/2023, Maschinelles Lernen zur Geschwindigkeits- und Bewegungsrichtungsschätzung von Objekten basierend auf Scan-Artefakten von LiDAR-Sensoren, Tagung Automatisiertes Fahren, München

  • M. Henneberg, C. Eghtebas, O. De Candido, K. Kunze, and J. A. Ward, 04/2023, Detecting an Offset-Adjusted Similarity Score based on Duchenne Smiles, CHI EA '23: Extended Abstracts of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; Hamburg, Germany, 10.1145/3544549.3585709

  • Samuel Würtz, Denis Spiess, Benjamin, Martin, Klaus Bogenberger, Ulrich Göhner, Andreas Rupp, 01/2023, Energy Prediction Model Development and Parameter Estimation for Urban Battery Electric Buses with Real World Data, Washington, Transportation Research Board Annual Meeting 2023, https://annualmeeting.mytrb.org/OnlineProgram/Details/19446

  • Samuel Würtz, Jonas Rossa, Klaus Bogenberger, Ulrich Göhner, 06/2023, Virtual testbed for the planning of urban battery electric buses, Ispra, 10th International Symposium on Transportation Data & Modelling (ISTDM2023), http://dx.doi.org/10.2760/522095

  • Samuel Würtz, Klaus Bogenberger, Ulrich Göhner, Andreas Rupp, 01/2022, Poster: Big Data and Discrete Optimization for Electric Urban Bus Operations, Washington, Transportation Research Board Annual Meeting 2022

  • Thomas Rothmeier, Diogo Wachtel, Tetmar von dem Bussche-Hünnefeld, Werner Huber, 06/2023, I Had a Bad Day: Challenges of Object Detection in Bad Visibility Conditions, Anchorage, AK, 10.1109/IV55152.2023.10186674

2022

  • A. Haider, W. Rosenfeld, T. Zeh, 04/2022, Virtual testing of automotive lidar, London, UK

     

  • A.Hegde,S.Lobo, A.Festag, 10/2022, Cellular-V2X for Vulnerable Road User Protection in Cooperative ITS, Thessaloniki, IEEE WiMOB 2022

  • Arslan Ali, Markus Fischer, Cornelius Hardt, Klaus Bogenberger, 10/2022, Charge Point Search Policies for EVs - Minimizing The Cruise for Juice, Conference: 2022 IEEE 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), DOI:10.1109/ITSC55140.2022.9921802.

  • Blank, A.; Baier, L.; Zwingel, M.; Franke, J., 2022, Augmented Virtuality Data Annotation and Human-in-the-Loop Refinement for RGBD Data in Industrial Bin-Picking Scenarios, Hannover, Germany, https://doi.org/10.15488/12184

  • D. Wachtel, J. Edler, S. Schröder, S. Queiroz and W. Huber, 10/2022, Convolutional Neural Network Classification of Vulnerable Road Users based on Micro-Doppler Signatures using an Automotive Radar, Macau, China, DOI:10.1109/ITSC55140.2022.9921852.

  • Dominik Rößle, Torsten Schön, Daniel Cremers, 07/2022, Perceiver Hopfield Pooling for Dynamic Multi-modal and Multi-instance Fusion, Springer / International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-15919-0_50

  • F. Kruber, E. Sánchez Morales, R. Egolf, J. Wurst, S. Chakraborty and M. Botsch, 2022, Micro- and Macroscopic Road Traffic Analysis using Drone Image Data, Leibniz Transactions on Embedded Systems, DOI:10.4230/LITES.8.1.2.

  • Florian Denk, Pascal Brunner, Werner Huber, Martin Margreiter, Klaus Bogenberger, Ronald Kates, 10/2022, Assessment of traffic safety interventions using virtual randomized controlled trials: potential of connected and automated driving including V2X for collision reduction at urban intersections, Macau, China, DOI:10.1109/ITSC55140.2022.9921764

  • Georg Seifert, 05/2022, Analysemethodiken zur Berechnung der WCET mit asynchroner Ein-/Ausgabeverarbeitung, Boppard am Rhein, DOI:10.1007/978-3-658-37751-9_6

     

    Georg Seifert, 2022, Static Analysis Methodologies for WCET Calculating with Asynchronous IO, DOI:10.18420/se2022-ws-14

  • Haider, A.; Pigniczki, M.; Köhler, M.H.; Fink, M.; Schardt, M.; Cichy, Y.; Zeh, T.; Haas, L.; Poguntke, T.; Jakobi, M.; Koch, A.W, 10/2022, Development of High-Fidelity Automotive LiDAR Sensor Model with Standardized Interfaces, doi.org/10.3390/s22197556

  • Johannes Lindner, Andreas Keler, Georgios Grigoropoulos, Patrick Malcom, Florian Denk, Pascal Brunner, Klaus Bogenberger, 10/2022, A coupled driving simulator to investigate the interaction between bicycles and automated vehicles, Macau, China, DOI:10.1109/ITSC55140.2022.9922400

    Johannes Lindner, Georgios Grigoropoulos, Andreas Keler, Patrick Malcom, Florian Denk, Pascal Brunner, Klaus Bogenberger, 06/2022, A mobile application for resolving bicyclist and automated vehicle interactions at intersections, Aachen, Germany, DOI: 10.1109/IV51971.2022.9827439

  • Jonas Wurst; Lakshman Balasubramanian; Michael Botsch; Wolfgang Utschick, 06/2022, Expert-LaSTS: Expert-Knowledge Guided Latent Space for Traffic Scenarios, Aachen, Germany, DOI:10.1109/IV51971.2022.9827187

  • Kevin Gomez, Hans-Joachim Hof, 10/2022, Digital Forensics Investigation of the Tesla Autopilot File System, SECURWARE 2022, The Sixteenth International Conference on Emerging Security Information, Systems and Technologies

  • Lakshman Balasubramanian; Jonas Wurst; Robin Egolf; Michael Botsch; Wolfgang Utschick; Ke Deng, 10/2022, ExAgt: Expert-guided Augmentation for Representation Learning of Traffic Scenarios, Macau, China, DOI:10.1109/ITSC55140.2022.9922453

  • Marion Neumeier, Andreas Tollkühn, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 10/2022, A Multidimensional Graph Fourier Transformation Neural Network for Vehicle Trajectory Prediction, Macau, China, DOI: 10.1109/ITSC55140.2022.9922419

  • Markus Fischer, 06/2022, Nutzungsverhalten von öffentlicher Ladeinfrastruktur in München, Vortrag bei der Veranstaltung München elektrisiert am 29.06.2022 in der IHK für München und Oberbayern

    Markus Fischer, 09/2022, Bewertung von Ladekonzepten für Elektrofahrzeuge auf der Grundlage von Charge Detail Records, Vortrag bei der Universitätstagung Verkehrswesen von 25 bis 27 September 2022 in Weimar (UTA2022)

    Markus Fischer, Cornelius Hardt, Jörg Elias, Klaus Bogenberger, 08/2022, Simulation-Based Evaluation of Charging Infrastructure Concepts: The Park and Ride Case, World Electric Vehicle Journal 13 (Charging Infrastructure for EVs), https://doi.org/10.3390/wevj13080151

    Markus Fischer, Cornelius Hardt, Wibke Michalk, Klaus Bogenberger, 01/2022, Charging or Idling: Method for Quantifying the Charging and the Idle Time of Public Charging Stations, Transportation Research Board (TRB) 101st Annual Meeting, Washington D.C.

  • Markus Kohler, David Fendt, Christian Endisch, 06/2022, Modeling Geometric Wire Bending Behavior in Needle Winding Processes Using Circular Arcs with Tangential Linear Functions, 2022 IEEE Transportation Electrification Conference & Expo (ITEC), Anaheim, CA, USA, 2022, DOI:10.1109/ITEC53557.2022.9814041.

    Markus Kohler, Martin Gerngroβ, Christian Endisch, 06/2022, A Test Bench Concept and Method for Image-Based Modeling of Geometric Wire Bending Behavior in Needle Winding Processes, 2022 IEEE 31st International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), Anchorage, AK, USA, 2022, DOI:10.1109/ISIE51582.2022.9831494.

  • Markus Lieret, Benedikt Kreis, Christian Hofmann, Maximilian Zwingel, Jörg Franke, 01/2022, Aerial Grasping and Transport Using an Unmanned Aircraft (UA) Equipped with an Industrial Suction Gripper, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-030-74032-0_8

    Maximilian Zwingel, Christopher May, Matthias Kalenberg, Jörg Franke, 2022, Robotics simulation – A comparison of two state-of-the-art solutions, Wien, Austria, DOI: 10.11128/arep.20.a2033

    Zwingel, M.; Blank, A.; Schuderer, P.; Franke, J., 2022, A Hybrid Metric for Navigation of Autonomous Intralogistics Vehicles in Mixed Indoor and Outdoor Operation, Hannover, Germany, https://doi.org/10.15488/12123

  • Markus Spielbauer, 2022, Mechanical Damages of Lithium-ion Batteries: Aging, Signal Behavior, and Safety, Battery Safety Summit, Washington DC

    Markus Spielbauer; Jonas Soellner; Philipp Berg; Korbinian Koch; Peter Keil; Christian Rosenmüller; Oliver Bohlen; Andreas Jossen, 2022, Experimental investigation of the impact of mechanical deformation on aging, safety and electrical behavior of 18650 lithium-ion battery cells, DOI:10.1016/j.est.2022.105564

    Markus Spielbauer; Marco Steinhardt; Jan Singer; Andreas Aufschläger; Oliver Bohlen; Andreas Jossen, 2022, Influence of Breathing and Swelling on the Jelly-Roll Case Gap of Cylindrical Lithium-Ion Battery Cells, DOI:10.3390/batteries9010006

    Markus Spielbauer; Oliver Bohlen; Andreas Jossen, 2022, Safety behavior of mechanically damaged 18650 lithium-ion battery cells, Advanced Battery Power, Münster

  • Meess, Henri, Gerner, Jeremias, Hein, Daniel, Schmidtner, Stefanie, Elger, Gordon, 2022, Reinforcement Learning for Traffic Signal Control Optimization: A concept for Real-World Implementation, Proceedings of the 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems

    Meess, Henri, Gerner, Jeremias, Hein, Daniel, Schmidtner, Stefanie, Elger, Gordon, 2022, Real World Traffic Optimization by Reinforcement Learning: A Concept, International Workshop on Agent-Based Modelling of Urban Systems (ABMUS) Proceedings: 2022

  • Michael Schmid, Christian Endisch, 09/2022, Online diagnosis of soft internal short circuits in series-connected battery packs using modified kernel principal component analysis, Journal of Energy Storage 53 (2022), S. 104815, https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104815

    Michael Schmid, Jan Kleiner, Christian Endisch, 04/2022, Early detection of Internal Short Circuits in series-connected battery packs based on nonlinear process monitoring, Journal of Energy Storage 48 (2022), S. 103732, https://doi.org/10.1016/j.est.2021.103732

  • Nachtsheim, Martin; Betz, Michael; Endisch, Christian, 2022, Explicit Analytical Approach for Electromagnetic Modeling of Arbitrary Pole Pair Induction Machines, Shiga, Japan, DOI:10.1109/CPEEE54404.2022.9738660

    Nachtsheim, Martin; Hartmann, Thomas; Endisch, Christian, 2022, Physically Inspired Neural Network for Modeling Induction Machine Nonlinear Magnetic Saturation, Los Angeles, USA, DOI:10.1109/ITEC53557.2022.9813908

    Nachtsheim, Martin; Korkmaz, Luetfue; Schmoelz, Martin; Endisch, Christian, 2022, Observability Analysis for Parameter Identification of Induction Machines in Automotive Environment, Anchorage, USA, DOI: 10.1109/ISIE51582.2022.9831658

  • Pascal Brunner, Tetmar von dem Bussche-Hünnefeld, Florian Denk, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Ronald Kates, 01/2022, An E-Scooter Safety Experiment -Design, Methodology and Results, Washington, United States

    Pascal Brunner, Vikram Singh, Florian Denk, Martin Margreiter, Klaus Bogenberger, Werner Huber, Ronald Kates, 12/2022, Safety impacts of rising urban micromobility: statistical analysis of e-scooter use and risky rider behavior in Ingolstadt, Germany, Santiago, Chile

  • R. Song, L. Zhou, V. Lakshminarasimhan, A. Festag, A. Knoll, 07/2022, Federated Learning Framework Coping with Hierarchical Heterogeneity in Cooperative ITS, Macao, China, DOI:10.1109/ITSC55140.2022.9922064

    R.Song, A.Hegde, N.Senel, A.Festag, 06/2022, Edge-Aided Sensor Data Sharing in Vehicular Communication Networks, Finland, DOI:10.1109/VTC2022-Spring54318.2022.9860849

  • Robert Schurmann, Dr. Thomas Kersten, Dr. Georg Ungemach, Nils Harrendza, Moritz Martynkewicz, Prof. Bernhard Schick, Maximilian Böhle, 05/2022, Investigation of the damage criticality of axle components of a four-link rear axle on the driving simulator, 18. VDI-Tagung: Reifen - Fahrwerk - Fahrbahn Tagung, Best Paper Award erhalten

  • Schäffner, Vanessa, 2022, Die Algorithmisierung der Moral. Über die (Un-)Möglichkeit moralischer Maschinen und die Grenzen maschineller Moral, Endres, EM., Puzio, A., Rutzmoser, C. (eds) Menschsein in einer technisierten Welt. Springer VS, Wiesbaden, Seite 75-90, DOI:10.1007/978-3-658-36220-1_6

  • Schneider, Dominik; Liebhart, Bernhard; Endisch, Christian; Kennel, Ralph, 01/2022, Enhanced State and Parameter Estimation within Reconfigurable Battery Systems for Electric Vehicles, 2022 12th International Conference on Power, Energy and Electrical Engineering (CPEEE), Shiga, Japan, DOI:10.1109/CPEEE54404.2022.9738700

  • Theiler, Michael; Schneider, Dominik; Endisch, Christian, 2022, Kalman Filter Tuning Using Multi-Objective Genetic Algorithm for State and Parameter Estimation of Lithium-Ion Cells, MDPI Batteries, https://doi.org/10.3390/batteries8090104

  • Tim Elter, Tobias Dirndorfer, Michael Botsch, Wolfgang Utschick, 10/2022, Interaction-aware Prediction of Occupancy Regions based on a POMDP Framework, IEEE ITSC 2022, Macau, China, doi.org/10.1109/ITSC55140.2022.9922127

2021

  • Brunner Pascal, Löcken Andreas, Denk Florian, Kates Ronald, Huber Werner, 2020, Analysis of experimental data on dynamics and behavior of e-scooter riders and applications to the impact of automated driving functions on urban road safety, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Las Vegas, US

  • De Candido, O.; Binder, M.; Utschick, W., July 2021, An Interpretable Lane Change Detector Algorithm based on Deep Autoencoder Anomaly Detection, 2021 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Nagoya, Japan (Onlinekonferenz), DOI: 10.1109/IV48863.2021.9575599, peer-reviewed

  • Denk F., Huber W., Brunner P., Kates R., 2020, The role of perceptual failure and degrading processes in urban traffic accidents: a stochastic computational model for virtual experiments, 2020 IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Rhodes, Greece

  • Fischer Markus, Bogenberger Klaus, Elias Jörg, Schramm Simon, September 2021, Evaluation of the provision of control reserve by battery electric vehicles based on real mobility and charging profiles, Geneva (Genf Schweiz), Konferenz CIRED Geneva, DOI: http://dx.doi.org/10.1049/icp.2021.1886, peer-reviewed

  • Friese Philipp Andreas, Michalk Wibke, Fischer Markus, Hardt Cornelius, Bogenberger Klaus, November 2021, Charging Point Usage in Germany-Automated Retrieval, Analysis, and Usage Types Explained, DOI: http://dx.doi.org/10.3390/su132313046, peer-reviewed

  • Funk Drechsler Maikol, Peintner Jakob Benedikt, Seifert Georg, Huber Werner, Riener Andreas, September 2021, Mixed Reality Environment for Testing Automated Vehicle and Pedestrian Interaction, AutomotiveUI '21 Adjunct: 13th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications, 10.1145/3473682.3481878, peer-reviewed

  • Gallitz O., De Candido O., Botsch M., Utschick W., September 2021, Interpretable Early Prediction of Lane Changes Using a Constrained Neural Network Architecture, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Indianapolis, IN, USA (Onlinekonferenz), DOI: 10.1109/itsc48978.2021.9564555, peer-reviewed

  • Gomez Buquerin K, Bayerl D, Hof H-J., Paper: Überwachung in modernen Fahrzeugen, May 2021, Datenschutz und Datensicherheit - DuD volume 45, DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11623-021-1459-5 , https://link.springer.com/article/10.1007/s11623-021-1459-5 Seiten: 399–403, peer-reviewed

    Gomez Buquerin K, Corbett C, Hof H-J, Paper: A generalized approach to automotive forensics, April 2021, Forensic Science International: Digital Investigation, Volume 36, DOI: https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2021.301111, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666281721000056 peer-reviewed

    Gomez Buquerin K, Hof H-J., Paper: Identification of Automotive Digital Forensics Stakeholders, November 2021, SECURWARE 2021, The Fifteenth International Conference on Emerging Security Information, Systems and Technologies, ISBN: 978-1-61208-919-51, Website: https://www.thinkmind.org/index.php?view=article&articleid=securware_2021_1_20_30004, Seiten: 8-13, peer-reviewed

    Gomez Buquerin K, Hof H-J., Paper: Structured methodology and survey to evaluate data completeness in automotive digital forensics, September 2021, 19th escar Europe : The World’s Leading Automotive Cyber Security Conference, DOI: https://doi.org/10.13154/294-8351, Website: https://hss-opus.ub.ruhr-uni-bochum.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/8351 Seiten: 52-70, peer-reviewed

    Gomez Buquerin K., November 2021, Tutorial: Automotive Forensics - A Hands-on Showcase, online, Youtube Video: https://www.youtube.com/watch?v=QoIs4ndAnQU

     

  • Hanzl C., Hartmann C., Hölzle M., Liebhart B., Schmid M., Endisch C., „Current Commutation in a Switched Lithium–Ion Cell used in Cascaded Half–Bridge Multilevel Inverters“. In: IET Power Electronics 14.6 (2021), S. 1073–1088. doi: 10.1049/pel2.12088. peer-reviewed

  • Herbert M., Zwingel M., Czapka C., Franke J.: A Multi-source Localization System for Driverless Material Transport in Mixed Indoor and Outdoor Areas, 11th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP) (Dresden, 28. September 2021 - 1. Oktober 2021), In: Bernd-Arno Behrens, Alexander Brosius, Welf-Guntram Drossel, Wolfgang Hintze, Steffen Ihlenfeldt, Peter Nyhuis (Hrsg.): Production at the Leading Edge of Technology 2021, DOI: 10.1007/978-3-030-78424-9_47 , peer-reviewed

  • Joppich, Philipp; Dorn, Sebastian; De Candido, Oliver; Utschick, Wolfgang; Knollmüller, Jakob, May 2021, Classification and Uncertainty Quantification of Corrupted Data using Semi-Supervised Autoencoders, arXiv preprint arXiv:2105.13393

  • Keler, Andreas; Denk, Florian; Brunner, Pascal; Grigoropoulos, Georgios; Malcolm, Patrick; Bogenberger, Klaus, 2021, Varying Bicycle Infrastructures - An Interconnected Simulator Study for Inspecting Motorist-Cyclist Conflicts, DSC 2021 - 20th Driving Simulation & Virtual Reality Conference (DSC 2021)

  • Kleiner J., Singh R., Schmid M., Komsiyska L., Elger G. und Endisch C, „Influence of Heat Pipe Assisted Terminal Cooling on the Thermal Behavior of a Large Prismatic Lithium-Ion Cell during Fast Charging in Electric Vehicles“. In: Applied Thermal Engineering (2021), S. 116328. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2020.116328. peer-reviewed

  • Komsiyska L, Buchberger T, Diehl S, Ehrensberger M, Hanzl C, Hartmann C, Hölzle M, Kleiner J, Lewerenz M, Liebhart B, Schmid M, Schneider D, Speer S, Stöttner J, Terbrack C, Hinterberger M und Endisch C., „Critical Review of Intelligent Battery Systems: Challenges, Implementation, and Potential for Electric Vehicles“. In: Energies 14.18 (2021), S. 5989. doi: 10.3390/en14185989. peer-reviewed

  • Konstantinidis Fabian; Hofmann Ulrich; Sackmann Moritz; Thielecke Jorn; De Candido Oliver; Utschick Wolfgang, September 2021, Parameter Sharing Reinforcement Learning for Modeling Multi-Agent Driving Behavior in Roundabout Scenarios, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Indianapolis, IN, USA (Onlinekonferenz), DOI: 10.1109/itsc48978.2021.9565031, peer-reviewed

  • Kruber F., Balasubramanian L., Wurst J., Botsch M., September 2021, „Methodische KI-Ansätze zur Identifizierung von relevanten Verkehrsszenarien“, Ingolstadt, Konferenz: Safety Assist 2021 (www.carhs.de/)

  • Kunze, O.; Frommer, F., The Matrix vs. The Fifth Element—Assessing Future Scenarios of Urban Transport from a Sustainability Perspective. Sustainability 2021, 13, 3531. https://doi.org/10.3390/su13063531, peer-reviewed

  • Lex, J., Margull, U., Fey, D., Mader, R., November 2021 Fault tolerance in heterogeneous automotive real-time systems. Nov. 11-12, Real Time Conference 2021, Boppard am Rhein, peer-reviewed

  • Liebhart B., Diehl S., Schmid M., Endisch C., Kennel R., 2021, Improved Impedance Measurements for Electric Vehicles with Reconfigurable Battery Systems, Singapore, 2021 IEEE 12th Energy Conversion Congress & Exposition - Asia (ECCE-Asia), doi.org/10.1109/ECCE-Asia49820.2021.9479060, S. 1736-1742, peer-reviewed

  • Liebhart B., Diehl S., Schneider D, Endisch C., Kennel R., 2021, Enhancing the Cell Impedance Estimation of a Lithium-Ion Battery System with Embedded Power Path Switches, Phoenix, AZ, USA, 2021 IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition (APEC), doi.org/10.1109/APEC42165.2021.9487173, S. 967-974, peer-reviewed

  • Neumeier Stefan, Corbett Christopher and Facchi Christian, April 2021 “A Secure and Privacy Preserving System Design for Teleoperated Driving”. In: Advances in Information and Communication. Vancouver, Canada: Springer International Publishing, ISBN: 978-3-030-12388-8.

  • Pechinger Mathias, Schroeer Guido, Bogenberger Klaus, Markgraf Carsten, Oktober 2021, Cyclist Safety in Urban Automated Driving - Sub-Microscopic HIL Simulation, 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) - Indianapolis (US), DOI: 10.1109/ITSC48978.2021.9565108 , peer-reviewed

    Pechinger Mathias, Schroeer Guido, Bogenberger Klaus, Markgraf Carsten, November 2021, Benefit of Smart Infrastructure on Urban Automated Driving - Using an AV Testing Framework, 2021 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) - Nagoya (Japan), DOI:10.1109/IV48863.2021.9575651 , peer-reviewed

  • Peintner J., Funk M., Drechsler FR, Seifert G., Huber W, Riener A, September 2021, Mixed Reality Environment for Complex Scenario Testing, MuC '21: Mensch und Computer 2021, 10.1145/3473856.3474034, peer-reviewed

  • Riedmaier S, Schneider J, Danquah B, Schick B and Diermeyer F, Non-deterministic model validation methodology for simulation-based safety assessment of automated vehicles, Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 109, pp. 1–19, 2021.

    Riedmaier S., Danquah B., Schick B. and Diermeyer F;, Unified Framework and Survey for Model Verification, Validation and Uncertainty Quantification, Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 28, pp. 2655–2688, 2021.

    Riedmaier S., Schneider D., Watzenig D., Diermeyer F. and Schick B., Model Validation and Scenario Selection for Virtual-Based Homologation of Automated Vehicles, Applied Sciences, vol. 11, pp. 1–24, 2021.

  • Schäffner, Vanessa: Between Real World and Thought Experiment: Framing Moral Decision-Making in Self-Driving Car Dilemmas, 2021, Humanistic Management Journal 6.2, S. 249–272, doi.org/10.1007/s41463-020-00101-x, peer-reviewed

  • Schmid M, Gebauer E und Endisch C, „Structural Analysis in Reconfigurable Battery Systems for Active Fault Diagnosis“. In: IEEE Transactions on Power Electronics 36.8 (2021), S. 8672–8684. doi: 10.1109/TPEL.2021.3049573. peer-reviewed

    Schmid M, Gebauer E, Hanzl C, und Endisch C,. „Active Model-Based Fault Diagnosis in Reconfigurable Battery Systems“. In: IEEE Transactions on Power Electronics 36.3 (2021), S. 2584–2597. doi: 10.1109/TPEL.2020.3012964. peer-reviewed

    Schmid M, Kneidinger H.-G. und Endisch C,  „Data-Driven Fault Diagnosis in Battery Systems Through Cross-Cell Monitoring“. In: IEEE Sensors Journal 21.2 (2021), S. 1829–1837. doi: 10.1109/JSEN.2020.3017812. peer-reviewed

    Schmid M, Liebhart B, Kleiner J, Endisch C und Kennel R, „Online Detection of Soft Internal Short Circuits in Lithium-Ion Battery Packs by Data-Driven Cell Voltage Monitoring“. In: 2021 IEEE 12th Energy Conversion Congress & Exposition - Asia (ECCE-Asia). IEEE, 2021, S. 1711–1718. doi: 10.1109/ECCE-Asia49820.2021.9479175. peer-reviewed

    Schmid M, Vögele U und Endisch C, „A novel matrix-vector-based framework for modeling and simulation of electric vehicle battery packs“. In: Journal of Energy Storage 32 (2020), S. 101736. doi: 10.1016/j.est.2020.101736. peer-reviewed

  • Schneider D., Liebhart B., Endisch C., Juli 2021, „Active state and parameter estimation as part of intelligent battery systems “. In: Journal of Energy Storage, 102638. DOI: 10.1016/j.est.2021.102638 peer-reviewed

     

    Schneider D., Liebhart B., Endisch C., Mai 2021, „Adaptive Variance Estimation of Sensor Noise within a Sensor Data Fusion Framework “, In: 2021 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC). DOI: 10.1109/I2MTC50364.2021.9459790 peer-reviewed,

    1. Platz Best Paper Award.

  • Schwanzer Peter, Schillinger Maximilian, Mieslinger Johann, Walter Stefanie, Hagen Gunter, Märkl Susanne, Haft Gerhard, Dietrich Markus, Moos Ralf, Gaderer Matthias und Rabl Hans-Peter, Februar 2021, A Synthetic Ash-Loading Method for Gasoline Particulate Filters with Active Oil Injection, SAE Int. J. Engines 14(4):2021, doi:10.4271/03-14-04-0029.

  • Seifert G., November 2021, Analysemethodiken zur Berechnung der WCET mit asynchroner Ein-/Ausgabeverarbeitung, Echtzeit 2021: Echtzeitkommunikation, Präsentation vor Ort, Veröffentlichung des Tagesbands steht noch aus, daher auch keine DIO etc., peer-reviewed

  • Spielbauer Markus, Berg Philipp, Soellner Jonas, Peters Julia, Schaeufl Florian, Rosenmüller Christian, Bohlen Oliver, Jossen Andreas, September 2021, Experimental investigation of the failure mechanism of 18650 lithium-ion batteries due to shock and drop, Journal of Energy Storage, 10.1016/j.est.2021.103213

    Spielbauer Markus, Peters Julia, Herrmann Matthias, Petersohn Ronny, Bohlen Oliver, Jossen Andreas, April 2021, Effects of High Acceleration Mechanical Shocks on 94 Ah Large Format Lithium-Ion Battery Cells, Batterietagung 2021

  • Theiler M, Lewerenz M und Schmid M, „Investigation of the Float Current Analysis and the Float Current Settling Process via DVA on 18650 Li(NiCoAl)O2/Graphite Cells“. In: Applied Research Conference 2021. Hrsg. von M. Söllner und G. Pirkl. 2021, S. 463–468. peer-reviewed

  • Uelwer Tobias; Michels Felix; De Candido Oliver, September 2021, Learning to Detect Adversarial Examples Based on Class Scores, KI 2021: Advances in Artificial Intelligence, Onlinekonferenz, DOI: 10.1007/978-3-030-87626-5_17, peer-reviewed

  • Wachtel Granado D., Schröder S., Reway F., Huber W., Vossiek M., 07/2021, Validation of a Radar Sensor Model under Non-Ideal Conditions for Testing Automated Driving Systems, 2021 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Japan, pp. 83-89, doi: 10.1109/IVWorkshops54471.2021.9669205

  • Wurst J, Balasubramanian L, Botsch M und Utschick W, Novelty Detection and Analysis of Traffic Scenario Infrastructures in the Latent Space of a Vision Transformer-Based Triplet Autoencoder, Nagoya, Japan (Online), DOI: 10.1109/IV48863.2021.9575730, Konferenz: 2021 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)

  • Zwingel M., Baier L., Blank A., Franke J.: Hierarchical And Flexible Navigation For AGVs In Autonomous Mixed Indoor And Outdoor Operation, 2nd Conference on Production Systems and Logistics (CPSL 2021) (online, 10. August 2021 - 11. August 2021), In: Herberger, D.; Hübner, M. (Hrsg.): Proceedings of the 2nd Conference on Production Systems and Logistics (CPSL 2021), Hannover: 202, DOI: , URL: https://www.repo.uni-hannover.de/handle/123456789/11385, peer-reviewed

2020

  • Blank A., Havenith A., Kohn S., Querfurth F., Zwingel M., Metzner M., Franke J.: Robotic Technologies for Volume-Optimized Conditioning of Radioactive Waste – VIRERO, 9th Interna-tional Conference on Nuclear Decommissioning (Aachen, Germany, 25. November 2020 - 27. November 2020), In: AiNT GmbH (Hrsg.): ICOND 2020 Conference Proceedings 2020, BibTeX: Download

  • Chaulwar, A., Al-Hashimi, H., Botsch, M., Utschick, W.: Efficient Hybrid Machine Learning Algorithm for Trajectory Planning in Critical Traffic-Scenarios. 4th International Conference on Intelligent Transportation Engineering (ICITE), DOI:10.1109/ICITE.2019.8880266

  • Chaulwar, A., Al-Hashimi, H., Botsch, M., Utschick, W.: Sampling Algorithms Combination with Machine Learning for Efficient Safe Trajectory Planning. International Journal of Machine Learning and Computing, Volume 11, Issue 1. DOI: 10.18178/IJMLC

  • De Candido, O., Gallitz, O., Melz, R., Botsch, M., Utschick,W.: Interpretable Machine Learning Structure for an Early Prediction of Lane Changes, Oct. 2020, Onlinekonferenz: Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-61609-0_27, peer-reviewed

  • De Candido, O., Koller, M., Gallitz, O., Melz, R., Botsch, M., Utschick,W.: Towards Feature Validation in Time to Lane Change Classification using Deep Neural Networks. Sep. 20-23, 2020, The 23rd IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC). DOI: 10.1109/ITSC45102.2020.9294555, peer-reviewed

  • Fischer, M., Elias, J., Bogenberger, K., Schramm, S.: Quantification of transmitted energy and power for system services by battery electric vehicles based on real mobility and charging profiles. Peer-reviewed, Berlin, CIRED Conference 2020, peer-reviewed

  • Gallitz, O., De Candido, O., Melz, R., Botsch, M., Utschick,W.: Interpretable Machine Learning Structure for an Early Prediction of Lane Changes.ICANN (1) 2020: 337-349

  • Hegde, A., Andreas Festag, A.: Artery-C :An OMNeT++ Based Discrete Event Simulation Framework for Cellular V2X presented at ACM- MSWiM 2020

  • Hegde, A., Andreas Festag, A.: Mode Switching Performance in Cellular V2X presented at IEEE VNC 2020

  • Kruber, F., Sánchez Morales, E., Chakraborty S., Botsch, M.:Vehicle Position Estimation with Aerial Imagery from Unmanned Aerial Vehicles. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Las Vegas, 2020 https://ieeexplore.ieee.org/document/9304794

  • Liebhart, B., Komsiyska,L., Endisch, Ch.: Passive impedance spectroscopy for monitoring lithium-ion battery cells during vehicle operation, 02/2020, Journal of Power Sources, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2019.227297, peer-reviewed

  • Liebhart, B., Satzke, M., Komsiyska,L., Endisch, Ch.: Application of nonlinear impedance spectroscopy for the diagnosis of lithium-ion battery cells under various operating conditions. 12/2020, Journal of Power Sources, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2020.228673, peer-reviewed

  • Liebhart, B., Diehl, S., Endisch, Ch.: Sensitivity Analysis of Battery Cell Aging Estimators based on Impedance Spectroscopy regarding Temperature Compensation. 08/2020 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), DOI: https://doi.org/10.1109/CCTA41146.2020.9206395, peer-reviewed

  • Neumeier, S., Stapf, S., Facchi, Ch.: The Visual Quality of Teleoperated Driving Scenarios How good is good enough? ISNCC 2020: International Symposium on Networks, Computers and Communications 2020.Montreal, Canada, October 2020, DOI: 10.1109/ISNCC49221.2020.9297343.

  • Pechinger, M., Schröer, G., Bogenberger, K., Markgraf, C.: Hardware in the Loop Test Using Infrastructure Based Emergency Trajectories for Connected Automated Driving. 10/2020, Ort: IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Las Vegas, USA https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/930475710.1109/IV47402.2020.9304757 (DOI)

  • Riedmaier, S., Danquah, B., Schick, B., Diermeyer, F.: Unified Framework and Survey for Model Verification, Validation and Uncertainty Quantification. 2020 In: Archives of Computational Methods in Engineering, 1-34. DOI: 10.1007/s11831-020-09473-7

  • Riedmaier, S., Ponn, T., Ludwig, D., Schick, B., Diermeyer, F.: Survey on Scenario-Based Safety Assessment of Automated Vehicles. 2020 In: IEEE Access 8, S. 87456–87477. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2993730.

  • Schäffner, V.:  Wenn Ethik zum Programm wird: Eine risikoethische Analyse moralischer Dilemmata des autonomen Fahrens. Zeitschrift für Ethik und Moralphilosophie 3: 27–49. Februar 2020 https://doi.org/10.1007/s42048-020-00061-9, peer-reviewed

  • Schäffner, V.: Is Utilitarianism Entirely Useless for Self-Driving Car Ethics? A Critical Reflection on the Rationale for Rule Utilitarianism: August 2020, Artificial Intelligence. Reflections in Philosophy, Theology, and the Social Sciences. Hrsg. Benedikt Paul Göcke und Astrid Rosenthal-von der Pütten. Paderborn: mentis Verlag, S. 173–187. https://doi.org/10.30965/9783957437488_012

  • Schäffner, V.: Between Real World and Thought Experiment: Framing Moral Decision-Making in Self-Driving Car Dilemmas. November 2020, Humanistic Management Journal (2020) https://doi.org/10.1007/s41463-020-00101-x, peer-reviewed

  • Scholz M., Steinkamp J., Zwingel M., Hefner F., Franke J.: Distributed Camera Architecture for Seamless Detection and Tracking of Dynamic Obstacles, 30th CIRP Design Conference (Kruger National Park Skukuza Rest Camp, 5. Mai 2020 - 8. Mai 2020) In: Khumbulani Mpofu, Peter Butala (Hrsg.): Procedia CIRP Volume 91 2020 DOI: 10.1016/j.procir.2020.02.186, URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827120308313, BibTeX: Download

  • Schwanzer, P., Mieslinger, J., Dietrich, M., Haft, G., Walter, S.,Gunter Hagen, G., Moos, R., Gaderer, M., Rabl, H-P.: Monitoring of a Particulate Filter for Gasoline Direct Injection Engines with a Radio-Frequency-Sensor. Ludwigsburg 2020 11. Internationales AVL Forum Abgas- und Partikelemissionen

  • Seifert, G., Hempen, T., Huber, W.: Design of a Mixed Reality Test Environment to Validate Autonomouos Vehicles. Webinar / Crash Course - ASAM OSI (Zoom Meeting) https://www.asam.net/conferences-events/detail/webinar-asam-osi/

  • Walter, ‚S., Schwanzer, P., Hagen, G., Haft, G., Rabl, H-P., Dietrich, M., Moos, R.: Modelling the Influence of Different Soot Types on the Radio-Frequency-Based Load Detection of Gasoline Particulate Filters Mai 2020, Sensors, DOI: 10.3390/s20092659, peer-reviewed

  • Walter, ‚S., Schwanzer, P., Hagen, G., Haft, G., Rabl, H-P., Dietrich, M., Moos, R.: Hochfrequenzsensorik zur direkten Beladungserkennung von Benzinpartikelfiltern. Januar 2020 In Book: Automobil Sensorik 3, DOI: 10.1007/978-3-662-61260-6_7, peer-reviewed

  • Wurst, J., Flores Fernández, A., Botsch M., Utschick, W.: An Entropy Based Outlier Score and its Application to Novelty Detection for Road Infrastructure Images. IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Las Vegas 2020, DOI: 10.1109/IV47402.2020.9304733, Peer-Reviewed

  • Zwingel M., Herbert M., Lieret M., Schuderer P., Franke J.: An Economic Solution for Localization of Autonomous Tow Trucks in a Mixed Indoor and Outdoor Environment Using a Node Based Approach.Digital, In: Production at the leading edge of technology, Springer, Berlin, Heidelberg, 2020, S. 457-466, ISBN: 9783662621370, DOI: 10.1007/978-3-662-62138-7_46, BibTeX: Download

2019

  • Kruber, F. (2019): Unsupervised and Supervised Learning with the Random Forest Algorithm for Traffic Scenario Clustering and Classification. In 30th IEEE Intelligent Vehicles Symposium.

  • Kruber, F. (2019): Highway traffic data - macroscopic, microscopic and criticality analysis for capturing relevant traffic scenarios and traffic modeling based on the highD data set. In arXiv:1903.04249v1.

  • Neumeier, S., Walelgne, E., Bajpai, V., Ott, J., Facchi, C. (2019): Measuring the Feasibility of Teleoperated Driving in Mobile Networks. Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA). Paris, June 2019.

     

  • Neumeier, S., Wintersberger, P., Frison, A., Becher, A., Facchi, C., Riener, A. (2019): Teleoperation: The Holy Grail to Solve Problems of Automated Driving? Sure, but Latency Matters. AutomotiveUI 2019. Utrecht, September 2019.

  • Neumeier, S., Facchi, C. (2019): Towards a Driver Support System forTeleoperated Driving. ITSC 2019. Auckland, October 2019.

  • Neumeier, S., Höpp, M., Facchi, C. (2019): Yet Another Driving Simulator -OpenROUTS3D: The Driving Simulator for Teleoperated Driving. ICCVE 2019. Graz, November 2019.

  • Hehenkamp, N., Facchi, C., Neumeier, S. (2019): How to Achieve Traffic Safety With LTE and Edge Computing. FICC 2019. San Francisco, March 2019.

  • Tárkányi, I., Gay, N., Icking, C, Ma, L., Neumeier, S., Hill, G., Dannheim, C.: (2019): Roadside Sensor Optimization in Infrastructure-based Teleoperation of Vehicles. AmE 2019 – Automotive meets Electronics. Dortmund, March 2019.

  • Scholz, M., Zwingel M., Peter Schuderer P., Franke, J. (2019): Sustainable Intralogistics due to Uniform Software and Modular Transport Entities, Procedia CIRP, Volume 80, Pages 239-244. ISSN 2212-8271.

     

  • Schwanzer, P. (2019): Difference in the Tailpipe Particle Number by Consideration of Sub-23-nm Particles for Different Injection Settings of a GDI Engine (Emission Control Science and Technology March 2019, Volume 5, Issue 1, pp 7–22)

  • Schwanzer, P. (2019): Oxidation Kinetics Determination of GDI Engine Soot by a Radio-Frequency-Sensor (22. Nanoparticle Conference ETH Zürich)

  • Spielbauer, M. (2019): Experimental study of the impedance behavior of 18650 lithium-ion battery cells under deforming mechanical abuse. In The Journal of Energy Storage.

  • Zechel, P., Streiter, R., Bogenberger, K., & Goehner, U. (2019, February). Probabilistic Interaction-Aware Occupancy Prediction for Vehicles in Arbitrary Road Scenes. In 2019 Third IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC) (pp. 423-424). IEEE.

  • Zechel, P., Streiter, R., Bogenberger, K., & Göhner, U. (2019, October). Assumptions of Lateral Acceleration Behavior Limits for Prediction Tasks in Autonomous Vehicles. In 2019 7th International Conference on Mechatronics Engineering (ICOM) (pp. 1-6). IEEE.

  • Zechel, P., Streiter, R., Bogenberger, K., & Göhner, U. (2019, February). Pedestrian Occupancy Prediction for Autonomous Vehicles. In 2019 Third IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC) (pp. 230-235). IEEE.

2018

2017

2016

Koordination des Verbundkollegs Mobilität und Verkehr

Treten Sie mit uns in Kontakt. Wir freuen uns auf Ihre Fragen und Anregungen zum Verbundkolleg Mobilität und Verkehr.

Dr. Monika Kolpatzik

Dr. Monika Kolpatzik

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt

Telefon: +49 841 93481560
mobilitaet-verkehr.vk@baywiss.de

Marina Schleicher

Marina Schleicher

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Mobilität & Verkehr

Technische Hochschule Ingolstadt
Doctoral School
Esplanade 10
85049 Ingolstadt

Telefon: +49 841 93483539
mobilitaet-verkehr.vk@baywiss.de