Vortrag und Diskussion
Wie Autonome Fahrzeuge die Welt sehen
Autonome Autos werden Wirklichkeit – und viele namenhafte Unternehmen arbeiten daran, selbstfahrende Autos zu entwickeln. Solche selbstfahrenden Autos benötigen künstliche Modelle ihrer Umgebung, um effektiv und effizient operieren zu können. Häufig handelt es sich dabei um geometrische und semantische Modelle der Welt, in der die Fahrzeuge operieren. In diesem Vortrag stellt der Referent aktuelle Entwicklungen im Bereich des überwachten und unüberwachten Lernens für das Wahrnehmungssystem autonomer Fahrzeuge vor. Dazu gehören Ansätze zur semantischen Schätzung, zum kompakten Mapping und zur Vorhersage zukünftiger Zustände der Umgebung.
Cyrill Stachniss ist ordentlicher Professor für Photogrammetrie und Robotik an der Universität Bonn, Gastprofessor für Ingenieurwissenschaften an der University of Oxford und arbeitet auch für das Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Früher war er an der Universität Freiburg und der ETH Zürich tätig. Er ist der Sprecher des DFG-Exzellenzclusters "PhenoRob" an der Universität Bonn. Seine Forschungsschwerpunkte sind probabilistische Verfahren, ferner Lernansätze für mobile Robotik sowie Wahrnehmung und Navigation autonomer Systeme. Die Hauptanwendungsgebiete seiner Forschung sind autonome Serviceroboter, Agrarrobotik und selbstfahrende Autos. Er ist Mitautor von mehr als 300 Publikationen und hat mehrere große Forschungsprojekte auf nationaler und europäischer Ebene koordiniert.
