| Titel | BA | SA | MA | HW | exp | the | kon | Eintrag |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Autonomes Racing: Entwicklung einer interaktiven Simulationsumgebung für Trajektorienplaner | 2024-12-04 | |||||||
| TUM Autonomous Motorsports: Motion Planning für die Indy Autonomous Challenge (BA / SA / MA / ...) | 2024-12-04 | |||||||
| Entwicklung eines Abstandsregelsystems für den autonomen Rennsport | 2024-09-11 |
Alexander Langmann
| alexander.langmann(at)tum.de | |
| Telefon | +49 89 289 10414 |
| Raumnummer | Hochbrück 3.4.18 |
| ORCID | ORCID |
| Google Scholar | Google Scholar Profil |
| Researchgate | Researchgate Profil |
Forschungsschwerpunkte
- Trajektorienplanung
- Fahrzeuginteraktion
- Prädiktion
- Autonomer Rennsport
Vita
Nach meinem Bachelorstudium (Maschinenbau) in Wien zog es mich für mein Masterstudium an die TUM, wo ich den Masterstudiengang Robotics, Cognition, Intelligence absolvierte. Im Zuge meiner Masterarbeit unterstützte ich das TUM Autonomous Motorsport Team im Bereich der lokalen Trajektorienplanung.
Seit September 2023 bin ich als Doktorand unter der Betreuung von Prof. Dr. Johannes Betz an der Professur für Autonome Fahrzeugsysteme tätig. In meiner Forschung konzentriere ich mich darauf, Algorithmen zur Trajektorienplanung zu erforschen, welche die komplexen Interaktionen zwischen verschiedenen Fahrzeugen auf der Rennstrecke präzise berücksichtigen. Parallel dazu bin ich weiterhin Teil des TUM Autonomous Motorsport Teams, wo ich den Bereich der Trajektorienplanung leite. Unser jüngster Erfolg war der Gewinn des ersten Platzes bei der Indy Autonomous Challenge @ CES 2024 in Las Vegas.