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Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik

Forschungsschwerpunkte

  • Situationsanalyse und -interpretation in Autobahn- und urbanen Verkehrsszenarien
  • Multi-modale, kontextbasierte und interaktionsbewusste Situationsprädiktion (gekoppelte Trajektorienprädiktion aller Verkehrsteilnehmer)
  • Untersuchungen zur Wechselwirkung und Koppelung zwischen Planungs- und Prädiktionsverfahren (modell- und datenbasiert)

Konferenzbeiträge und Vorträge

2024

  • Palmer, P., M. Krüger, R. Altendorfer und T. Bertram: “Multi-Object Tracking based on Imaging Radar 3D Object Detection”, ATZ Konferenz Automatisiertes Fahren, Frankfurt, Deutschland März 2024
  • Palmer, P., M. Krüger, S. Schütte,  R. Altendorfer, G. Adam und T. Bertram: „LEROjD: Lidar Extended Radar-Only Object Detection“, ECVA  European Conference on Computer Vision (ECCV), Mailand, Italien Oktober 2024

2023

  • Palmer, P., M. Krueger, R. Altendorfer und T.. Bertram: „Ego-Motion Estimation and Dynamic Motion Separation from 3D Point Clouds for Accumulating Data and Improving 3D Object Detection“, Automotive meets Electronics (AmE), Dortmund, Deutschland, Juni 2023
  • Palmer, P., M. Krueger, R. Altendorfer. G. Adam und  T. Bertram: „Reviewing 3D Object Detectors in the Context of High-Resolution 3+1D Radar“, CVF/ IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) - Workshop on 3D Vision and Robotics, Vancouver, Kanada, Juni 2023
  • Diehl, C., J. Adamek, M. Krueger, F. Hoffmann und T. Bertram: “Differentiable Constrained Imitation Learning for Robot Motion Planning and Control”, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) - Workshop on Traffic Agent Modeling for Autonomous Driving Simulation, Detroit, USA, Oktober 2023
  • Diehl, C., T. Klosek, M. Krueger, N. Murzyn, T. Osterburg, T. Bertram: „Energy-based Potential Games for Joint Motion Forecasting and Control“, Conference on Robot Learning (CoRL), Atlanta, USA, November 2023

2021

  • Diehl C., T. Sievernich, M. Krüger, F. Hoffmann, T. Bertam: UMBRELLA: Uncertainty-Aware Model-Based Offline Reinforcement Learn­ing Leveraging Planning, Advances in Neural Information Processing Sys­tems - Machine Learn­ing for Autonomous Driving Work­shop (NeuRIPS 2021 ML4AD)
    2021

2020

  • Krüger, M., A. Stockem Novo, T. Nattermann, T. Bertram: Interaction-Aware Trajectory Prediction based on a 3D Spatio-Temporal Tensor Representation using Convolutional–Recurrent Neural Networks, 31st IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV),
    20.10.2020

2019

  • Krüger, M., A. Stockem Novo, T. Nattermann und T. Bertram: Probabilistic Lane Change Prediction using Gaussian Process Neural Networks, IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), Auckland, New Zealand
    Oktober 2019
  • Krüger, M., A. Stockem Novo, T. Nattermann, M. Mohamed und T. Bertram: Reducing Noise in Label Annotation: A Lane Change Prediction Case Study, IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles (IAV), Gdansk, Poland
    Juli 2019
  • Stannartz, N., C. Wissing, M. Krüger, A. Tolmidis, S. Ali, T. Nattermann und T. Bertram: Ego-Motion Correction based on Static Objects detected by an Automotive Lidar Sensor System, Automotive meets Electronics (AmE), Dortmund
    März 2019
  • Krüger, M., A. Stockem Novo, T. Nattermann, M. Mohamed und T. Bertram: Environmental Model Extension for Lane Change Prediction with Neural Networks, Internationales Stuttgarter Symposium (ISS), Stuttgart, Deutschland
    März 2019

2018

  • Schmidt, M., C. Lienke, M. Oeljeklaus, M. Krüger, T. Nattermann, M. Mohamed, F. Hoffmann und T. Bertram: Fahrspurerkennung mit Deep Learning für automatisierte Fahrfunktionen, 28. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, Deutschland
    November 2018
  • Krüger, M., A. Stockem Novo, T. Nattermann, K.-H. Glander und T. Bertram: Lane Change Prediction Using Neural Networks Considering Classwise Non-uniformly Distributed Data, Automotive meets Electronics (AmE), Dortmund, Deutschland
    März 2018

2017

  • Krüger, M., S. Meuresch, A. Stockem Novo, T. Nattermann, K.-H. Glander, C. Haß und T. Bertram: Methode und Test zur Nutzung neuronaler Netze zur Fahrsituationsanalyse beim automatisierten Fahren, VDI/VDE Mechatroniktagung 2017, Dresden, Deutschland
    März 2017

2016

  • Krüger, M., S. Meuresch, A. Stockem Novo, T. Nattermann, K.-H. Glander und T. Bertram: Strukturanalyse eines neuronalen Netzes zur Spurwechselprädiktion für das automatisierte Fahren, 26. Workshop Computational Intelligence, Dortmund, Deutschland
    September 2016

Zeitschriften- und Buchbeiträge

2023

  • Diehl, C., T. Sievernich, M. Krüger, F. Hoffmann, T. Bertram: ”Uncertainty‑Aware Model‑Based Offline Reinforcement Learning for Automated Driving”, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2023

2022

  • Krüger, M., P. Palmer, C. Diehl, T. Osterburg, T. Bertram: ”Recognition Beyond Perception: Environmental Model Completion by Reasoning for Occluded Vehicles”, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2022.
  • Stockem Novo, A., M. Krüger , M.Stolpe und T. Bertram: A Review on Scene Prediction for Automated Driving, Physics 2022, 4, 132–159. https://doi.org/10.3390/physics4010011
    1. Februar 2022

2019

  • Schmidt, M., M. Krüger, C. Linke, M. Oeljeklaus, T. Nattermann, M. Mohamed, F. Hoffmann und T. Bertram: Fahrstreifenerkennung mit Deep Learning für automatisierte Fahrfunktionen, at - Automatisierungstechnik, Vol. 67, No. 10, pp. 866-878
    September 2019

Studien-/Diplomarbeiten / Bachelor-/Mastertheses

  • P. Palmer:
    Untersuchung des Einflusses der Datenvorverarbeitung auf die Spurwechselerkennung für verschiedene Architekturen neuronaler Netze,
    Bachelorthesis am Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik der Technischen Universität Dortmund,
    Juli 2018.
    Betreuung: M. Krüger, T. Bertram
  • N. Stannartz:
    LIDAR-based Ego-Localization in high-precision Maps,
    Masterthesis am Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik der Technischen Universität Dortmund,
    April 2018.
    Betreuung: C. Wissing,M. Krüger,T. Bertram
  • C. Schüler:
    Bildbasierte Erkennung der Straßentopologie zur Erweiterung automatisierter Fahrfunktionen,
    Bachelorthesis am Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik der Technischen Universität Dortmund,
    Februar 2018.
    Betreuung: M. Schmidt,M. Krüger,T. Bertram
  • F. Friedrich:
    Entwicklung einer Trajektorienprädiktion auf Basis einer Spurwechselwahrscheinlichkeit für Fremdfahrzeuge in Autobahnszenarien,
    Bachelorthesis am Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik der Technischen Universität Dortmund,
    Juli 2017.
    Betreuung: C. Wissing, M. Krüger, T. Bertram
  • J. Schmitz:
    Entwicklung einer interaktiven Trajektorienprädiktion auf Basis eines Potentialfeldansatzes für Fremdfahrzeuge in Autobahnszenarien,
    Bachelorthesis am Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik der Technischen Universität Dortmund,
    Juli 2017.
    Betreuung: C. Wissing,M. Krüger,T. Bertram