Angewandte Technisch-Kognitive Systeme: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 24. Februar 2021, 16:15 Uhr
Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
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Sekretariat: |
Im Fokus der Forschung stehen Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme wie autonome Serviceroboter, autonome Fahrzeuge oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität, der vernetzten automatisierten Produktion und Logistik sowie der interaktiven Unterstützung des Benutzers in Alltagssituationen statt.
Adressierte Grundlagen der maschinellen Intelligenz sind vornehmlich die maschinelle Wahrnehmung sowie das Situationsverstehen und die Verhaltensentscheidung. Methoden des maschinellen Lernens und der probabilistischen Inferenz werden dabei für alle Komponenten erforscht und angewandt. Die ganzheitliche Nutzung von neuronalen Verfahren in der adaptiven Wahrnehmung und Verhaltensentscheidung wird langfristig in dem jüngst aufgesetzten Forschungsschwerpunkt Neurorobotik adressiert. Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung. Autonome Fahrzeuge wie CoCar und CoCar-Zero, mobile Roboter, wie der Assistenzroboter Hollie, die Lauron Laufmaschinen oder der Inspektionsroboter Kairo bilden dabei wertvolle Integrations- und Evaluierungsplattformen für die angewandte Forschung. Sie werden in enger Kooperation mit dem FZI weiterentwickelt und für die gemeinsame Forschung und Lehre genutzt.
| 21. September 2020: | Best Dissertation Award - IEEE ITS Society | |
| 15. November 2018: | Audi Autonomous Driving Cup 2018: Team AlpaKa holt den Titel | |
| 5. November 2018: | Best Paper Award - IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) | |
| 28. Juni 2018: | Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) | |
| 28. Juni 2018: | Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) |
Offene AbschlussarbeitenTitel: Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving Titel: Thinking Fast and Slow with Model-Based Reinforcement Learning Titel: Deep Reinforcement Learning for the Control of Robotic Manipulation Titel: Efficient Uncertainty Aware Latent Model-Based Optimization Titel: Machine Learning & Transfer Learning im Bereich der Arbeitsmaschinen Titel: Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten
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