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

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