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
Adaptive Multimodal Sensor Data Fusion for Environmental Perception (tbc)
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
Synthesizing Adverse Weather Image Data to lmprove Object Detection in Bad Visibility Conditions
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
- 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
Projekte:
- 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…
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projekte:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
- 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
Projekte:
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
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:
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
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:
- 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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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
Projekte:
- 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
Projekte:
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
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)
Projekte:
- 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
Projekte:
- 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
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
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)
Projekte:
- 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
Projekte:
- 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
Nadelwickeln als automatisierter Produktentstehungsprozess
Optimierung des Entwicklungsprozesses zur Fertigung von Wicklungen elektrischer Maschinen mit Lernfähigen Systemen und Maschinellem Sehen
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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)
Projekte:
- 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
Projekte:
- 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
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
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:
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
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:
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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projekte:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
- 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
Projekte:
- 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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
- 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
Projekte:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
- 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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
- 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…
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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)
Projekte:
- 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
Projekte:
- 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
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
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)
Projekte:
- 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
Projekte:
- 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
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
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projekte:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
- 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
Projekte:
Memory Profiling for Model Based Developed Software
Memory Profiling for Model Based Developed Software
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
Wie können wir sicheres und zuverlässiges automatisiertes Fahren realisieren? Diese Frage analysieren wir mittels Hardware in the Loop Simulationen von relevanten Szenarien.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projekte:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
- 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 Augsburg
Prof. Dr.-Ing. Carsten Markgraf
Professor for Automatic Control
Projekte:
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
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Klaus Bogenberger
Forschungsschwerpunkte:
- Verkehrstechnik / Verkehrsmanagement
- Verkehrstheorie
- Verkehrssteuerung
Projekte:
- Lade- und Mobilitätsverhalten von batterieelektrischen Fahrzeugen und deren Einbindung in das Stromnetz als dezentrale Energiespeicher zur Erbringung von Systemdienstleistung
- HIL Tests zur Infrastrukturgestützen Führung automatisierter Fahrzeuge im urbanen Umfeld
- 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
Projekte:
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
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Gebhard Wulfhorst
Professur für Siedlungsstruktur und Verkehrsplanung
Projekte:
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
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:
- 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
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)
Projekte:
- 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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Katholische Stiftungshochschule München
Prof. Dr. Markus Babo
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte
- Medien- und Kommunikationsethik
- Nachhaltige Entwicklung
- Grundfragen der Ethik (insbes. Sozialethik)
Projekte:
- 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
Projekte:
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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
Untersuchung mechanischer Schädigungsmechanismen von Lithium-Ionen-Batterien
Untersuchung mechanischer Schädigungsmechanismen von Lithium-Ionen-Batterien
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German
.
Projekte:
- 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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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
Projekte:
- 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
Projekte:
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
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Matthias Gaderer
.
Projekte:
- 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
Projekte:
- 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.
MITGLIED IM KOLLEG
seit
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
Projekte:
- 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.
Projekte:
Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
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:
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
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
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:
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
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
Projekte:
- 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
Projekte:
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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
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
Projekte:
- Interaktionsbasierte Trajektorienprädiktion zur zuverlässigen Kollisionvermeidung für Sicherheitsfunktionen (ITraKS)
- Methoden des Unsupervised Machine Learnings für die Auswahl relevanter Verkehrsszenarien beim autonomen Fahren
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
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
Projekte:
- 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)
- Towards the Validation of Machine Learning Algorithms 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
Publikationen
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
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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.
Judith Demharter
Technische Hochschule Ingolstadt
Esplanade 10
85049 Ingolstadt