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Doktorand der TH Aschaffenburg erhält Best Presentation Award

Gruppenbild mit sechs Männern und Frauen. Sie stehen vor einer Leinwand, auf der ein Bild der Urkunde vom Best Presentation Award von Benjamin Serfling abgebildet ist.

Benjamin Serfling überzeugte auf einer internationalen Konferenz mit seiner Präsentation zur KI-gestützten Umfeldwahrnehmung beim automatisierten Fahren.

Für seine herausragende Präsentation wurde Benjamin Serfling auf der renommierten IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics (SOLI) mit dem Best Presentation Award ausgezeichnet.

Sein Beitrag LiDAR Based Semantic Perception for Forklifts in Outdoor Environments entstand im Rahmen seiner Forschungsarbeit im Labor für kooperative automatisierte Verkehrssysteme der TH Aschaffenburg unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll. 

Die Konferenz fand Ende September am Institute of Technology in Singapur statt und versammelte internationale Expertinnen und Experten, um sich über aktuelle Entwicklungen in Logistik, Dienstleistungsbetrieb und Informatik im Zeitalter künstlicher Intelligenz auszutauschen. Serflings Teilnahme wurde durch die Clemens-Hensel-Stiftung gefördert. 

  • Zwei Männer geben sich die Hand. Sie stehen vor einer großen Leinwand, auf der ein Bild der Urkunde vom Best Presentation Award für Benjamin Serfling abgebildet ist.

    Benjamin Serfling (links) bei der Verleihung des Best Presentation Awards in Singapur.

Spitzenforschung mit Wurzeln an der TH Aschaffenburg

Benjamin Serfling absolvierte sowohl sein Bachelor- als auch sein Masterstudium im Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen an der TH Aschaffenburg. Derzeit promoviert er im Labor für Robotik und Internet of Things bei Prof. Dr.-Ing. Kati Radkhah-Lens zum Thema Robust Autonomous Robot Navigation under Uncertainty.

Wir freuen uns mit Benjamin Serfling sehr über diese Auszeichnung. Dies bestätigt, dass die Arbeit in unseren Arbeitsgruppen international wahrgenommen wird und Anerkennung findet.

Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll und Prof. Dr.-Ing. Kati Radkhah-Lens

KI-gestützte Umfeldwahrnehmung für automatisiertes Fahren

In seinem prämierten Beitrag beschäftigte sich Serfling mit der Wahrnehmung und Interpretation des Umfelds beim automatisierten Fahren. Zum Einsatz kamen dabei LiDAR-Laserscanner, die mithilfe zahlreicher Laserimpulse Entfernungen zu Objekten messen. 

In der Veröffentlichung wird beschrieben, wie sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz für jeden einzelnen Laserimpuls bestimmen lässt, welches Objekt – etwa ein Fahrzeug, eine Person, eine Straße oder ein Gebäude – getroffen wurde. Damit ist eine präzise Interpretation des Umfelds möglich. 

Die Publikation ist aus der Zusammenarbeit mit der Linde Material Handling GmbH (LMH) im Projekt KAnIS hervorgegangen. Lorenzo Bayerlein, Mitarbeiter der LMH, war als Mitautor beteiligt. Neben Serfling und Bayerlein wirkten auch Hannes Reichert und Prof. Dr.-Ing. Konrad Doll als Autoren sowie Prof. Dr.-Ing. Kati Radkhah-Lens als Autorin an der Veröffentlichung mit.