Rohan Umesh Bagewadi

Arbeitete an Umweltwahrnehmungs-Algorithmen für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen (FAS) und autonomen Fahren mit Deep Neural Networks. • Verbessern der Semantischen Segmentierung kleiner Objekte (z.B. Fußgänger, Fahrradfahrer) im Fernbereich • Implementierung eines fallspezifischen Deep Neural Network zum Finden der relevanten Bildbereiche (Region of Interest - RoI) in hochauflösenden Kamerabildern basierend auf Verkehrsszeneninformationen Tools: Python (Tensorflow, OpenCV, PyTorch), Linux, Git

„Implementierung eines mathematischen Modells für die Sicherheit von autonom fahrenden Fahrzeugen.“ • Ein Modell zur Formalisierung und Kontextualisierung der menschlichen Beurteilung über alle Fahrsituationen und Dilemmas. • Ermittlung der kürzesten Entfernung, möglicher Wege zum Ziel für verschiedene Verkehrssituationen und mehrere Geometrien. Programmiersprache und Tools: C++, Python (LaneLet2), RoadRunner, Linux, Git

Arbeitete an der Konstruktion und Entwicklung des 1200N-Turbinenstrahltriebwerks. War hauptsächlich für die 3D-CAD-Modellierung, die Baugruppenkonstruktion für verschiedene Triebwerkskomponenten verantwortlich und unterstützte außerdem das Aerodynamik-Konstruktionsteam und das Strukturteam für CFD und Strukturanalyse. Programmiersprache und Tools: Siemens NX10.0, ANSYS 11.0

Aktueller Notendurchschnitt: 2.2 Schwerpunkte: Artificial Intelligence, Machine Learning, Integrated Safety and Driver Assistance Systems, Signal Processing and Sensor Technology

Abschlussnote: 1.5 Schwerpunkte: Automotive Engineering, Machine Design, Finite Elemental Analysis, Control Engineering and CAD/CAM/CAE