Zum Inhalt

09.06.2022 Zwischenpräsentation zum Projekt an der TU-Dortmund

Am 09. Juni 2022 findet im Rudolf-Chaudoire-Pavillon der TU Dortmund die Zwischenpräsentation zum Projekt
KISSaF – KI-basierte Situationsinterpretation für das Automatisierte Fahren statt.

Weitere Informationen zur Veranstaltung folgen

19.01.2022  Best Paper Award at NeuRIPS Work­shop

Our contribution "UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learn­ing Leveraging Planning" achieved the best paper award at the NeuRIPS 2021 Work­shop Machine Learn­ing for Autonomous Driving.

While showing promising results in simulated environments, on­line reinforcement learning is often still not applicable to safety-critical applications due to the nature of trial and error learning. In the offline reinforcement learning setting, the agent can learn from a previously collected dataset and does not have to interact with the environment.

Grafische Darstellung des Dynamischen Models © RST​/​TU-Dortmund
Kreuzung von oben sowie Grafik von Autos in Fahrspuren © RST​/​TU-Dortmund

The developed approach solves the prediction planning and control problem of automated in multi-agent environments. It accounts for aleatoric and epistemic uncertainty. The interaction between prediction and planning is modeled by a learned action-conditioned stochastic dynamics model, which predicts the next state based on the previous state, the current action, and a sampled latent variable. A behavior-cloned policy guides the action sampling. By sampling different latent variables, we can predict different fu­ture scene evolutions. We roll out multiple fu­ture scene evolutions and then choose the optimal action using a stochastic optimization technique. This model-based approach results in high interpretability

Work­shop: https://ml4ad.github.io/
Paper: https://arxiv.org/abs/2111.11097

This re­search was supported by the Federal Ministry for Economic Affairs and Energy on the basis of a decision by the German Bundestag.

30.04.2021

Erste Pressemitteilung auf der Webseite der TU-Dortmund.

Anfahrt & Lageplan

Der Campus der Technischen Universität Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.

Die Einrichtungen der Technischen Universität Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark. Genauere Informationen können Sie den Lageplänen entnehmen.