Dr.-Ing. Patrick Wolf studierte an der Technischen Universität in Kaiserslautern von 2010-2016 angewandte Informatik mit einem Schwerpunkt auf eingebetteten Systemen und Robotik. Seine Masterarbeit, mit dem Titel »Structured Design of Quality-Sensitive Behavior-Based Perception Systems«, befasste sich mit der Einschätzung von Sensordatenqualität und der Wirkweise von Unsicherheiten in Perzeptionssystemen von autonomen Fahrzeugen. Von 2016 bis 2023 war er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Robotersysteme der RPTU in Kaiserslautern tätig. In dieser Zeit entwickelte er in unterschiedlichen Industrie- und Forschungsprojekten sichere und zuverlässige Autonomielösungen für Nutzfahrzeugen, die im Bau- und Agrarwesen, urbanen Umgebungen, und in Katastrophenschutzszenarien autonom agieren und arbeiten. Seine Promotion »Cognitive Processing in Behavior-Based Perception of Autonomous Off-Road Vehicles« schloss Dr. Wolf 2022 mit Auszeichnung ab. Diese präsentierte neue Konzepte zur robusten Umwelterkennung von autonomen Fahrzeugen und anpassungsfähigen Perzeptionsarchitekturen. Eine konzeptionelle Besonderheit stellte die simultane Anpassung der Perzeption an Sensordaten und Kontextwissen dar, wodurch sich ein autonomes Robotersystem optimal an unvorhersehbare Situationen anpasst und auch unter schwierigen Bedingungen zuverlässig agiert. Seit 2023 arbeitet Dr. Wolf als »Senior Safety Engineer« in der Abteilung für »Safety Engineering« des Fraunhofer IESE und erforscht sicheres autonomes Fahren. Neben seinen Forschungs- und Industrietätigkeiten ist er im Rahmen des Fraunhofer-Zertifikatprogramms »Certified Data Scientist Specialized in Assuring Safety« als Dozent tätig. Seit dem Wintersemester 2023 wurde er zum Lehrbeauftragten des Fachbereichs Informatik der RPTU ernannt und lehrt die Vorlesung »Off-road robotics« am Campus in Kaiserslautern.
Das autonome Fahren, insbesondere abseits von Straßen, ist aufgrund der Umgebungsvielfalt und Unvorhersehbarkeit unterschiedlicher Situationen fehleranfällig. Ein Lösungsansatz für dieses Problem ist es, durch das Imitieren menschlicher Denkmuster die Leistung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern, um ein Kontextbewusstsein in…
