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Pankaj Deoli schloss seinen Bachelor in Maschinenbau (mit Spezialisierung auf Fahrzeugtechnik) an der Graphic Era University, Dehradun, Indien, ab. An der Technischen Universität Kaiserslautern studierte er im Rahmen seines Masterstudiums Nutzfahrzeugtechnik (mit Spezialisierung auf intelligente Systeme). In seiner Masterarbeit am Lehrstuhl Robotersysteme beschäftigte er sich mit der Gesteinserkennung im Gelände, wobei die Nutzung von Deep Neural Networks für diese anspruchsvolle Aufgabe untersucht wurde.
Seit Januar 2022 ist Pankaj Deoli Doktorand am Lehrstuhl Robotersysteme und erforscht den Bereich der Wahrnehmung von Off-Road-Umgebungen für autonome Navigation. Sein Forschungsinteresse gilt der Nachahmung des menschlichen Verstandes für eine effektive Szenendarstellung zur Anwendung in Nutzfahrzeugen.
Veröffentlichungen
2024
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- Evaluating the Robustness of Off-Road Autonomous Driving Segmentation against Adversarial Attacks. A Dataset-Centric analysis.
arXiv, (2024) - Evaluation of Robustness of Off-Road Autonomous Driving Segmentation against Adversarial Attacks. A Dataset-Centric Study.
Proceedings of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, Nr. 3, S. 22372239. (2024) - Exploring Image Fusion Techniques for Off-Road Semantic Segmentation in Harsh Lighting Conditions. A Multispectral Imagery Analysis.
Proceedings of the 21st International Conference on Ubiquotous Robots (UR2024), (2024) - Implementation of Off-Road Panoptic-Segmentation under dynamic lighting conditions.
Proceedings of 23rd International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2024) (To appear), (2024) - Understanding nature step-by-step. towards off-road environment perception for autonomous driving.
Proceedings of 6th Young Researchers Symposium (YRS 2024), (2024)
2023
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- Navigating Off-roads. Using Deep neural Networks for Rock detection in off-road Autonomous Driving with Unimog.
20th International Conference on Ubiquitous Robots (UR 2023), (2023)
2022
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- Traction optimization for robust navigation in unstructured environments using deep neural networks on the example of the off-road truck Unimog.
17th International Conference on Intelligent Autonomous Systems – IAS-17, S. 191 - 208. (2022) - Universelle Nutzfahrzeugkonzepte zum autonomen Arbeiten in herausfordernden Umgebungen. Ein Zwischenbericht zum Projekt »Autonome Arbeitsmaschine für den Einsatz in Anwendungen wie Katastrophenschutz/ Feuerwehr, Forstwirtschaft und Weinbau«..
CVC News, Vol. 2, S. 20 - 24. (2022)
2021