Prof. Dr.-Ing. J. Marius Zöllner
Direktor
Werdegang
Prof. Dr.-Ing. J. Marius Zöllner ist seit 2012 Vorstandsmitglied am FZI und seit 2008 Direktor für Technisch-Kognitive Assistenzsysteme im Forschungsbereich Intelligent Systems and Production Engineering (ISPE). Marius Zöllner ist Professor am Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren des Karlsruher Institut für Technologie (KIT).
Marius Zöllner, promovierter Informatiker (2005), war Bereichsleiter am FZI (2006-2008), Mitglied im Management Board, Koordinator des Automotive Competence Centers (ACC) und Leiter der Abteilung Interaktive Diagnose- und Servicesysteme (2003–2008).
Schwerpunkt seiner Arbeit sind autonome mobile Systeme wie Fahrerassistenzsysteme, teilautonome benutzeradaptive Automobile und Service-Roboter. Aktuelle Forschungsinhalte sind die sensorielle Erfassung und Interpretation des Umfelds und des Benutzers, die probabilistische Situationsanalyse, die Verhaltensentscheidung und die kooperative Steuerung.
Publikationen
Publikationen finden Sie hier und auf Google scholar.
Konferenzbeitrag (1)
- A Semantic Approach to Sensor-Independent Vehicle LocalizationInfoDetails
Jan Oberländer and Sebastian Klemm and Marc Essinger and Thomas Schamm and Arne Roennau and Johann Marius Zöllner and Rüdiger Dillmann, 2014
As intelligent vehicles become more and more capable, they must learn to navigate and localize themselves in a wide variety of environments, including GPS-denied and only crudely mapped areas. We argue that since autonomous vehicles must be able to perceive, and semantically interpret, their immediate environment, they should be able to use abstract semantic information as their sole means of localization. This simplifies the level of detail and precision required from environment maps so that, for example, a rough floor plan of a parking garage will suffice to autonomously navigate it. We propose a concept for semantic localization which only requires a conceptual semantic map of the environment, and can be made to work with any kind of sensor data from which the required semantic information can be extracted. We present a localization algorithm may be used as a base for semantic navigation, e.g. in context of automated driving, and some initial results of its application in a parking garage scenario.
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