Unser Selbstverständnis

  • ISAS wurde im Jahr 2003 gegündet und wird von Prof. Uwe D. Hanebeck geleitet
  • Unser Auftrag ist die Weiterentwicklung des Stands der Technik im Bereich des maschinellen Lernens unter Unsicherheiten
  • Wir fühlen uns der forschungsorientierten Lehre verpflichtet und bieten eine breite Auswahl an Kursen an
  • Gebiete: Verteilte/dezentrale Daten- und Informationsfusion, nichtlineare Zustandsschätzung, Systemmodellierung und -identifikation, modellprädiktive Regelung
  • Anwendungen: Lokalisierung bzw. Ortung, Robotik, Telepräsenzsysteme, virtual/mixed reality, Luftraumüberwachung, industrielle Sortierung, prädiktive Wartung und Anomaliedetektion

Informationen zur Lehre am ISAS in der aktuellen Situation

Liebe Studierende,
in allen Lehrveranstaltungen des ISAS im SS 2021 ist eine virtuelle Teilnahme möglich. Dies wird auch im Fall einer möglichen Öffnung der Universität bestehen bleiben.
Ich kann Ihnen versichern, dass wir alles tun werden, um Ihnen trotz der aktuellen Einschränkungen die gewohnte Lehrqualität zu bieten.
Uwe Hanebeck

News

27/05/2021

Unser Projektantrag "Gaußprozess-Modellierung auf Richtungsmannigfaltigkeiten zur datengetriebenen Schätzung von Starrkörperbewegungen" wurde von der Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) mit einer Förderung von 36 PM bewilligt.

https://www.dfg.de/
MFI2021
IEEE MFI 2021 23–25 September 2021

Die durch das ISAS organisierte Konferenz 2021 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI 2021) findet vom 23ten bis 25ten September 2021 statt. Es ist als hybride Veranstaltung mit den Möglichkeiten zur Teilnahme vor Ort und online geplant.

www.mfi2021.org
Real-Time Control Framework (RTCF)

Das vom ISAS entwickelte Real-Time-Control Framework (RTCF) wird unter der MIT Lizenz veröffentlicht. Mit diesem Framework lassen sich modulare und hochperformante Regelungsanwendungen auf einfache Weise entwickeln und nahtlos in ROS-basierte Systeme integrieren.

https://github.com/KIT-ISAS/RTCF
Lukas Michiels
01.09.2020

Lukas Michiels hat seinen ersten Arbeitstag.

FUSION2020_BEST_PAPER_AWARD
08.07.2020

Susanne Radtke, Benjamin Noack und Uwe D. Hanebeck erhalten den Fusion 2020 Best Paper Award: General Category für das Papier Fully Decentralized Estimation Using Square-Root Decompositions.

Urkunde (PDF)