Martin MODER

Martin Moder, M.Sc., arbeitet seit 2019 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Intelligente Systeme der Informatik an der Universität Duisburg-Essen. Er erhielt 2017 seinen Bachelor in Angewandter Informatik an der Hochschule Ruhr West. Während seines Masters arbeitete er als wissenschaftliche Hilfskraft für Informatik an der Hochschule Ruhr West. 2019 erhielt er seinen Master in Informatik an der Hochschule Ruhr West.

Ziel seiner Forschung ist die Realisierung von autonomen Systemen, welche lernen eine genaue Abfolge von Ereignissen vorherzusagen und diese Fähigkeit zuverlässig für eine sozialkonforme Interaktion mit Menschen nutzen. Hierfür entwickelt er Algorithmen für die Navigation in einer Menschenmenge, die (1) mit Neuronalen Netzen die menschliche Verhaltensweise vorhersagen und (2) diese mit der Planung koppeln, um (3) eine proaktive Verhaltensweise auf realen Systemen umzusetzen.

Forschungsgebiete:
  • Maschinelles Lernen
  • Robotik
  • Künstliche Intelligenz
Forschungsthemen:
  • Deep Generative Models
  • Bewegungs- und Verhaltensprognose
  • Deep Imitation Learning
  • Deep Reinforcement Learning
Anwendungsgebiete:
  • Autonomous Navigation
  • Human Crowd Navigation

M. Sc. Martin Moder

Informatik / SE

Anschrift
Bismarckstr. 90 (BC)
47057 Duisburg
Raum
BC 419
Telefon
+49 203 379 3124
Telefax
+49 203 379 4363
E-Mail
martin.moder@uni-due.de

Funktionen

  • Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Intelligente Systeme

Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.

    Preprints

  • Moder, Martin; Adhisaputra, Stephen; Pauli, Josef
    Navigating the Human Maze : Real-Time Robot Pathfinding with Generative Imitation Learning
    2024
    Online Volltext, DOI (Open Access)

    • Beiträge in Sammelwerken und Tagungsbänden

  • Moder, Martin; Ozgan, Fatih; Pauli, Josef
    Model-based Imitation Learning for Real-time Robot Navigation in Crowds
    In: Proceedings of the 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) / 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN): 28-31 August 2023; Busan, Korea. Piscataway: IEEE Computer Society, 2023, S. 513 – 519
    DOI, Online Volltext
  • Moder, Martin; Pauli, Josef
    Proactive Robot Movements in a Crowd by Predicting and Considering the Social Influence
    In: IEEE RO-MAN 2022: The 31st IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication ; Social, Asocial, and Antisocial Robots / 31st IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication ; RO-MAN 2022 ; August 29 - September 2, 2022, Naples, Italy / Rossi, Silvia; Sgorbissa, Antonio (Hrsg.). Piscataway: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2022, S. 644 – 651
    DOI, Online Volltext
  • Moder, Martin; Pauli, Josef
    CoLoss-GAN : Collision-Free Human Trajectory Generation with a Collision Loss and GAN
    In: 20th International Conference on Advanced Robotics, ICAR 2021: Conference Proceedings / 20th International Conference on Advanced Robotics: ICAR 2021, 06.-10.12.2021, Ljubljana. Piscataway: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021, S. 625 – 632
    DOI, Online Volltext

    • Dissertation

  • Moder, Martin
    Generative Neural Networks and their Application to Collaborative Robot Navigation
    Duisburg, Essen, 2025
    DOI, Online Volltext (Open Access)