Martin MODER
Martin Moder, M.Sc., arbeitet seit 2019 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Intelligente Systeme der Informatik an der Universität Duisburg-Essen. Er erhielt 2017 seinen Bachelor in Angewandter Informatik an der Hochschule Ruhr West. Während seines Masters arbeitete er als wissenschaftliche Hilfskraft für Informatik an der Hochschule Ruhr West. 2019 erhielt er seinen Master in Informatik an der Hochschule Ruhr West.
Ziel seiner Forschung ist die Realisierung von autonomen Systemen, welche lernen eine genaue Abfolge von Ereignissen vorherzusagen und diese Fähigkeit zuverlässig für eine sozialkonforme Interaktion mit Menschen nutzen. Hierfür entwickelt er Algorithmen für die Navigation in einer Menschenmenge, die (1) mit Neuronalen Netzen die menschliche Verhaltensweise vorhersagen und (2) diese mit der Planung koppeln, um (3) eine proaktive Verhaltensweise auf realen Systemen umzusetzen.
Forschungsgebiete:
- Maschinelles Lernen
- Robotik
- Künstliche Intelligenz
Forschungsthemen:
- Deep Generative Models
- Bewegungs- und Verhaltensprognose
- Deep Imitation Learning
- Deep Reinforcement Learning
Anwendungsgebiete:
- Autonomous Navigation
- Human Crowd Navigation
Informatik / SE
47057 Duisburg
Funktionen
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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Intelligente Systeme
Aktuelle Veranstaltungen
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2024 WS
Vergangene Veranstaltungen (max. 10)
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2024 SS
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2023 WS
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2023 SS
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2022 WS
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2022 SS
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2021 WS
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2020 WS
Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.
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Model-based Imitation Learning for Real-time Robot Navigation in CrowdsIn: Proceedings of the 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) / 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN): 28-31 August 2023; Busan, Korea 2023, S. 513 - 519Online Volltext: dx.doi.org/
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Proactive Robot Movements in a Crowd by Predicting and Considering the Social InfluenceIn: IEEE RO-MAN 2022: The 31st IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication ; Social, Asocial, and Antisocial Robots / 31st IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication ; RO-MAN 2022 ; August 29 - September 2, 2022, Naples, Italy / Rossi, Silvia; Sgorbissa, Antonio (Hrsg.) 2022, S. 644 - 651Online Volltext: dx.doi.org/
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CoLoss-GAN : Collision-Free Human Trajectory Generation with a Collision Loss and GANIn: 20th International Conference on Advanced Robotics, ICAR 2021: Conference Proceedings / 20th International Conference on Advanced Robotics: ICAR 2021, 06.-10.12.2021, Ljubljana 2021, S. 625 - 632Online Volltext: dx.doi.org/