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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

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Sekretariat:
 
Beschreibung

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.



Neuigkeiten
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)


Links

Offene Abschlussarbeiten

Titel: Deep Reinforcement Learning for the Control of Robotic Manipulation
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Automated/Autonomous Driving - Machine Learning basierte Informationsfusion aus Kamera- und LiDar-Daten
Betreuer: Jens Weber
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Automated/Autonomous Driving - Aktives Machine Learning für die Objekt Detektion
Betreuer: Jens Weber
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Efficient Uncertainty Aware Latent Model-Based Optimization
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Machine Learning & Transfer Learning im Bereich der Arbeitsmaschinen
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten
Betreuer: Philip Schörner
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Safe Cooperative Multi-Agent Trajectory Planning
Betreuer: Karl Kurzer
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Safety Assurances
Betreuer: Karl Kurzer
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Automated/Autonomous Driving - Prediction and Planning in the Context of Cooperative Driving
Betreuer: Karl Kurzer
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master


Offene Stellen

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SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile
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