| Titel | BA | SA | MA | HW | exp | the | kon | Eintrag |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Deep-Learning-gestütztes magnetisches Tracking | 2025-10-30 | |||||||
| Reinforcement‑learning‑based teleoperation of a humanoid using a motion capture suit | 2025-08-14 |
Lukas Heyn, M.Sc.
M.Sc. Computational Engineering Science
Raum: 5501.01.129
Tel.: +49 (89) 289 - 151 70
E-Mail: lukas.heyn(at)tum.de
Betreute Lehrveranstaltungen:
Vorlesung Messtechnik und medizinische Assistenzsysteme (MMA)
Vorlesung Mathematische Tools (MTT)
Laufende Projekte:
PERMATRACKS - Permanent-Magnetic Tracking for Surgical Simulators
Studien- und Abschlussarbeiten:
- Deep-Learning-gestütztes magnetisches Tracking chirurgischer Instrumente (ausgeschrieben, siehe unten)
- Anwendung des Biot-Savart-Gesetzes zur Modellierung von Magnetfeldern in Permanentmagnettracking-Systemen (in Bearbeitung)
- Zustandsschätzung in Permanentmagnet-Tracking-Systemen mit dem Unscented Kalman Filter (in Bearbeitung)
Veröffentlichungen:
L. Heyn, R. H. Rasshofer, and A. Knoll, “Concept Source-Agnostic Cooperative Perception - Fusing the Digital Twins of Vehicles and Intelligent Transport Systems,” in POSNAV 2024, Deutsche Gesellschaft für Ortung und Navigation (DGON) e.V., Okt. 2024. Proceedings
L. Heyn, “Centralized Graph-Search Algorithms for Effective Trajectory Planning of Networked Vehicles,” RWTH Aachen University, Aug. 2023. DOI: 10.18154/RWTH-2023-11389.
M. Nitsch, J.-J. Gehrt, L. Heyn, R. Zweigel, and D. Abel, “Embedded Tightly Coupled INS/DGPS-DGAL Navigation Filter on a Mass-Market Single-Board Computer,” in 2021 International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), IEEE, Jun. 2021. DOI: 10.1109/ICL-GNSS51451.2021.9452196.