Prof. Dr. Stefan Leutenegger

Fakultät

Informatik

Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Leuteneggers (*1983) Forschungsgebiet ist der Bereich der mobilen Robotik, mit Schwerpunkt auf Roboter-Navigation in potentiell unbekannter Umgebung. Er entwickelt Algorithmen und Software, welche einem Roboter (z.b. Drohne) ermöglichen, unter Verarbeitung von Sensordaten (z.B. Video), sowohl die 3D Struktur zu erfassen, als auch sie mittels modernen maschinellen Lernens (inkl. Deep Learning) zu kategorisieren. Dieses Verständnis ermöglicht sicheres Navigieren durch eine anspruchsvolle Umgebung, sowie Interaktion mit ihr (inkl. Menschen).

Seit 2021 ist Prof. Leutenegger Assistenzprofessor (Tenure Track) an der TUM. Zuvor war er Lecturer (seit 2014) und dann Senior Lecturer (seit 2018) am Imperial College in London, wo er Teil des Dyson Robotics Lab war und dann das Smart Robotics Lab aufgebaut hat. Promoviert hat Prof. Leutenegger 2014 an der ETH Zürich unter Prof. Roland Siegwart am Autonomous Systems Lab auf dem Bereich autonomer Solarflugzeuge sowie deren Navigation und Regelung. Zuvor hatte er BSc (2006) und MSc (2009) im Maschinenbau ebenfalls an der ETH Zürich absolviert. 

Wichtigste Auszeichnungen

  • Imperial College Auszeichnung der Präsidentin für Exzellenz in Innovation and Unternehmertum (2018)
  • Nominierungen für die Akademiker-Wahl der Studierenden (SACA) des Imperial College (2018-2020)
  • Zweitbestes Forschungspapier CVPR mit "CodeSLAM" von M. Bloesch, J. Czarnowski, R. Clark, S. Leutenegger, A. J. Davison (2018)
  • Bestes Forschungspapier ECCV mit “Real-Time 3D Reconstruction and 6-DoF Tracking with an Event Camera” von H. Kim, S. Leutenegger, A. J. Davison (2016)
  • ETH Medaille für ausgezeichnete Dissertationen (2015)

Tzoumanikas D, Graule F, Yan Q, Shah D, Popovic M, Leutenegger S. "Aerial Manipulation Using Hybrid Force and Position NMPC Applied to Aerial Writing". Robotics: Science and Systems (RSS). 2020.

Abstract

Xu B, Li W, Tzoumanikas D, Bloesch M, Davison AJ, Leutenegger S. "MID-Fusion: Octree-based Object-Level Multi-Instance Dynamic SLAM". 2019 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2019.

Abstract

Whelan T, Salas-Moreno RF, Glocker B, Davison AJ, Leutenegger S. "ElasticFusion: Real-Time Dense SLAM and Light Source Estimation". Intl. J. of Robotics Research, IJRR. 2016.

Abstract

Leutenegger S, Lynen S, Bosse M, Siegwart R, Furgale P: "Keyframe-based visual–inertial odometry using nonlinear optimization". The International Journal of Robotics Research. 2014; pp.0278364914554813.

Abstract

Leutenegger S, Chli, M, Siegwart, RY: "BRISK: Binary robust invariant scalable keypoints". Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. 2011; pp.2548–2555.

Abstract