TKSAbschlussarbeitenAbgeschlossen
Liebe Studierende, um für Sie ein geeignetes Thema zu finden, ist es am besten, wenn Sie direkt zu einer/einem Mitarbeiter/in des Instituts gehen und dort anfragen. Es gibt immer offene Themen aus der laufenden Forschung, auch wenn diese hier nicht aufgeführt sind. Überlegen Sie sich, welche Bereiche Sie spannend finden, welche Fragestellungen Sie interessieren, und fragen Sie dann eine/n Mitarbeiter/in. Es findet sich bestimmt ein passendes Thema für Sie!
Abgeschlossene Arbeiten der Forschungsgruppe Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
Bacherlorarbeit
Benedikt Kaas
Generation of Traffic Scenes from Abstract Traffic Descriptions
Abgabe: 2 Januar 2023, Betreuer: J. Marius Zöllner, Maximilian Zipfl
Adrian Wiedemann
Contrastive Offline Reinforcement Learning for Pixel to Control
Abgabe: 24 November 2022, Betreuer: J. Marius Zöllner, Mohammd Karam Daaboul, Philipp Stegmaier
Simon Klaus
Anomaly Detection in the Latent Space of VAEs
Abgabe: 1 Oktober 2022, Betreuer: J. Marius Zöllner, Daniel Bogdoll
Finn Sartoris
Anomaly Detection in Lidar Data by Combining Supervised and Self-Supervised Methods
Abgabe: 1 Juni 2022, Betreuer: J. Marius Zöllner, Daniel Bogdoll
Christopher Gabrian
Quantifying the Need and Will to Cooperate in Traffic
Abgabe: 1 Juni 2022, Betreuer: Karl Kurzer, Nikolai Polley
Christopher Gabrian
Quantifying the Need and Will to Cooperate in Traffic
Abgabe: 1 Juni 2022, Betreuer: J. Marius Zöllner, Nikolai Polley
Lukas Michael Schwemer
Ermittlung von Bodenparametern mittels KI in der Landwirtschaft 4.0 durch semantische Segmentierung
Abgabe: 19 April 2022, Betreuer: J. Marius Zöllner, Mohammd Karam Daaboul
Moritz Nekolla
Efficient Deep Reinforcement Learning by Combining Variational Autoencoders with Soft Actor Critic
Abgabe: 1 Dezember 2020, Betreuer: Mohammd Karam Daaboul, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Pierre Reboud
Hyper-Parameter Optimization of Expensive Cost Functions applied to Trajectory Planning for Automated Driving
Abgabe: 2 November 2020, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Christoph Hörtnagl
Parallelization of Continuous Monte-Carlo Tree Search for Planning Cooperative Driving Maneuvers
Abgabe: 17 Januar 2020, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Lukas Thede
A Comparative Study on the Capabilities of Open Source Autonomous Driving Frameworks
Abgabe: 24 Oktober 2019, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Konstantin Köhler
Konzeption, Implementierung und Simulation interaktiven Verhaltens für proaktive Roboter
Abgabe: 14 Mai 2018, Betreuer: J.M. Zöllner, Partner: Daniel Wyszka, FZI
Marvin Ruchay
Semantic Scene Description and Identification of Cooperation Aspects
Abgabe: 17 November 2017, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Masterarbeit
Felix Theiß
Transfer Learning For Mobile Machines
Abgabe: 30 November 2021, Betreuer: J. Marius Zöllner, Mohammd Karam Daaboul
Philipp Stegmaier
Addressing Uncertainties in Cooperative Trajectory Planning using Monte Carlo Tree Search
Abgabe: 16 August 2021, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Timo Klein
Combining Reinforcement Learning and Search for CooperativeTrajectory Planning
Abgabe: 2 August 2021, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Michael Käser
Tree-Reuse for the Monte Carlo Tree Search in Continuous Action Spaces for Autonomous Cooperative Driving
Abgabe: 5 November 2020, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Moritz Zanger
Uncertainty-Aware Constrained Model-BasedPolicy Optimization
Abgabe: 1 November 2020, Betreuer: Mohammd Karam Daaboul, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Matthias Bitzer
Learning Reward Functions for Cooperative Driving with Inverse Reinforcement Learning
Abgabe: 17 Juni 2020, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Sven Müller
Continuous Trajectory Planning for Automated Driving through Deep Reinforcement Learning
Abgabe: 4 Mai 2020, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Marcus Fechner
Combining Monte Carlo Tree Search and Deep Neural Networks to Accelerate Motion Planning for Cooperative Driving in Multi-Agent Scenarios
Abgabe: 22 Februar 2020, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Tianyang Li
Safe Model-Based Reinforcement Learning with Model Predictive Control
Abgabe: 16 Januar 2020, Betreuer: Mohammd Karam Daaboul, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Jun-Jun Wan
Real-Time 3D Vehicle Detection from Monocular RGB Imgages
Abgabe: 19 März 2019, Betreuer: Prof. Marius Zöllner, Partner: Michael Weber, FZI
Jürgen Schuck
Learning a Maneuver Based Driving Behavior with Reinforcement Learning and Monte Carlo Tree Search
Abgabe: 9 März 2019, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Clemens Buchert
Intersection Navigation using Reinforcement Learning based on an Invariant Environment Representation
Abgabe: 31 Oktober 2018, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Florian Engelhorn
Decentralized Cooperative Planning of Autonomous Vehicles on the Basis of a Continuous Monte Carlo Tree Search
Abgabe: 28 März 2018, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Chenyang Zhou
Decentralized Planning of Macro-Actions for Cooperative Automated Vehicles with Hierarchical Monte Carlo Tree Search
Abgabe: 28 Februar 2018, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
Tobias Wingert
Learning A Semantic Action Policy For Autonomous Driving
Abgabe: 16 Januar 2018, Betreuer: Karl Kurzer, Partner: FZI Forschungszentrum Informatik
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