| Titel | BA | SA | MA | HW | exp | the | kon | Eintrag |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Agile Trajectory Planning in Competitive Multi-Agent Scenarios | 2026-03-20 |
Dr.-Ing. Mattia Piccinini
| mattia.piccinini@tum.de | |
| Raumnummer | Hochbrück 3.4.18 |
| Website | mattiapiccinini95.github.io |
| ORCID | ORCID |
| Google Scholar | Google Scholar Profil |
| Researchgate | Researchgate Profil |
Forschungsschwerpunkte
- Globale, lokale und verhaltensbasierte Trajektorienplanung
- Modellprädiktive Regelung
- Neuronale Netze mit physikalisch kodierten Architekturen
- Weltgrundlagemodelle
- Bewegungssteuerung
- Adaptive Planung und Regelung
- Zustandsschätzung
- Mobile Robotik
Vita
Mattia Piccinini ist Humboldt Postdoctoral Fellow am Autonomous Vehicle Systems (AVS) Lab der Technischen Universität München (TUM). Er erwarb einen B.Sc. in Wirtschaftsingenieurwesen (2017, cum laude) und einen M.Sc. in Mechatronik (2019, cum laude) an der University of Trento, Italien, wo er unter der Betreuung von Prof. Francesco Biral auch zum Doktor der Wissenschaft im Bereich Autonome Systeme promovierte (2024, cum laude). Seine Doktorarbeit mit dem Titel „Artificial Drivers for Online Time-Optimal Vehicle Trajectory Planning and Control“ wurde 2025 mit dem IEEE ITSS Best Dissertation Award ausgezeichnet.
Er ist Stipendiat der TUM Global Postdoctoral Fellowships (2024) und der Humboldt Postdoctoral Fellowships (2025), die seine Forschung am TUM-AVS seit Dezember 2024 unterstützen. Er hatte Gastforschungsstellen an der Universität der Bundeswehr München (2022) und der Technischen Universität Eindhoven (2025) inne. Er ist als Associate Editor für die Konferenzen IEEE IROS und IEEE ITSC tätig.
Seine Forschung konzentriert sich auf physikgesteuerte Bewegungserzeugung, Steuerung und Schätzung für mobile Roboter, die in unsicheren und dynamischen Umgebungen operieren.