Frank Bieder

M.Sc. Frank Bieder

  • FZI Forschungszentrum Informatik
    Haid-und-Neu-Str. 10–14
    76131 Karlsruhe, Germany

Forschung

Ich forsche an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen, Robotik und Computer Vision, mit einem Fokus auf skalierbare Trainingsdatengenerierung, Cross-Sensor Domain Adaptation und End-to-End-Systeme im Realversuch. Beispiele meiner aktuellen Forschung sind:

  • Learning from Maps: Skalierbare Ground-Truth-Generierung für autonomes Fahren mithilfe von HD-Karten und Mehrfachbefahrungen
  • Cross-Sensor Domain Adaptation für Embodied AI Systeme
  • Skalierung von End-to-End-Stacks für die Anwendung in Real-World-Szenarien

Lehre

  • Dozent für Probabilistische Messtechnik und Estimation in SS23.
  • Übungsleiter für Probabilistische Messtechnik und Estimation in SS20, WS20/21, SS21, WS21/22, SS22 und WS22/23.
  • Aufgabensteller für Mess- und Regelungssysteme in SS19, WS19/20, SS20, SS21, WS21/22 und WS22/23.
  • Übungsleiter für diverse Laborpraktika in WS19/20, WS20/21 und WS21/22.

Akademische Dienste

  • Reviewer für
    • CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
    • IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
    • IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine (ITS-M)
    • IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
    • IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
    • IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
    • Springer International Journal of Computer Vision (IJCV)
  • Chair des FMAD-Workshops Foundation Models for Autonomous Driving im Rahmen der IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2024 in Edmonton, Kanada, sowie 2025 an der Gold Coast, Australien
  • Chair des MB2ML-Workshops Bridging the Gap between Map-Based and Map-Less Driving beim IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) 2022 in Aachen, Deutschland, und 2023 in Anchorage, USA; zudem Co-Organizer der MB2ML-Workshops 2025 und 2026
  • Chair einer Special Session zu Real-Time Critical Perception Tasks in the Context of Automated Driving auf der FUSION 2021 in Sun City, Südafrika, sowie der FUSION 2022 in Linköping, Schweden

Abgeschlossene Bachelor-, Diplom-, Master- und Studienarbeiten

  • Online vectorized BEV perception on custom sensor setup, master thesis 2025
  • Impact of localization error on online HD map construction of a custom sensor dataset, master thesis 2025
  • Bird’s-eye-view perception for autonomous driving, master thesis 2024
  • Imitation learning with temporal information in autonomous driving using CARLA, master thesis 2023
  • Recursive fusion of sequential LiDAR measurements considering dynamic occlusions for the creation of grid maps in the context of autonomous driving, master thesis 2022
  • Automated data generation with HD maps for machine learning in the context of automated driving, master thesis 2021
  • Panoptic segmentation of urban scenarios, master thesis 2020
  • Combining sequential LiDAR measurements for semantic segmentation of multi-layer grid maps, master thesis 2020
  • A comparison of different approaches to solve the SLAM problem on a Formula Student driverless race car, master thesis 2020
  • Fusion of simultaneously learned semantic information from different representations, master thesis 2020
  • Occlusion handling for automatic data generation using HD maps and a highly accurate SLAM, master thesis 2020

Veröffentlichungen