Vita
Patrick Fleischmann wurde 1984 in Mainz geboren und machte sein Abitur 2003 am Gymnasium in Nieder-Olm (Rheinland-Pfalz). Von 2003 bis 2010 studierte er Technoinformatik, ein Brückenstudiengang aus circa gleichen Anteilen der Informatik und der Elektrotechnik, an der Technischen Universität Kaiserslautern. Parallel zu seinem Studium arbeitete er als wissenschaftliche Hilfskraft am Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM und am Institut für Mobilität & Verkehr (imove).
Der Abschluss seines Studiums auf Diplom wurde im Bereich Robotersysteme erreicht, wobei sich seine Diplomarbeit mit der „Integration von Luftbildern in das Navigationssystem des Outdoorroboters RAVON“ beschäftigte.
Ab September 2010 arbeitete Patrick Fleischmann als Promotionsstipendiat am Lehrstuhl Robotersyteme, seit Ende 2012 ist er dort als wissenschaftlicher Mitarbeiter beschäftigt. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der robusten Sensordatenverarbeitung zur Umweltmodellierung und -erkennung. Dabei sammelt er Praxiserfahrung in Projekten mit dem Industriepartner John Deere GmbH & Co. KG, wo er prototypische Assistenzsysteme für zukünftige Traktoren entwickelt.
Veröffentlichungen
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- Detection of Field Structures for Agricultural Vehicle Guidance.
KI - Künstliche Intelligenz, S. 1 - 7. (2013) - Trajectory Planning and Lateral Control for Agricultural Guidance Applications.
The 2013 ICITA Journal of Information Technology and Applications, (2013) - Principles in Framework Design applied in Networked Robotics.
Proceedings of the 3rd IFAC Symposium on Telematics Applications, S. 150 - 155. (2013) - A Stereo Vision Based Obstacle Detection System for Agricultural Applications.
Proceedings of Field and Service Robotics (FSR), (2015) - Using OpenStreetMap for Autonomous Mobile Robot Navigation.
Proceedings of the 14th International Conference on Intelligent Autonomous Systems (IAS-14), (2016) - Field and Service Robotics. Results of the 10th International Conference.
, (2016) - An Adaptive Detection Approach for Autonomous Forest Path Following using Stereo Vision.
Proceedings of the 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2016), (2016) - Segmentation of Very Sparse and Noisy Point Clouds.
ICACR 2019, S. 119124. (2019) - Crop Edge Detection based on Stereo Vision.
Intelligent Autonomous Systems 15 – Proceedings of the 15th International Conference IAS-15, Vol. 867, (2019) - Commercial Vehicle Technology 2018 – Proceedings of the 5th Commercial Vehicle Technology Symposium - CVT 2018.
(2018)
https://doi.org/10.1007/978-3-658-21300-8