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Dipl.-Wi.-Ing. M. Sc. Raphael Pfeffer
Externer Doktorand
group: Prof. Sax

 Engesserstr. 5

76131 Karlsruhe

Dipl.-Wi.-Ing. M. Sc. Raphael Pfeffer

Lebenslauf

  • Diplom-Studium des Wirtschaftsingenieurwesens am Karlsruher Institut für Technologie mit den Schwerpunkten
    • Fahrzeugtechnik und regenerative Energien
    • Praxissemester bei der Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG in Weissach
    • Diplomarbeit: „Technische und wirtschaftliche Machbarkeitsanalyse einer neuartigen Testmethode für Fahrerassistenzsysteme“ am Forschungszentrum Informatik (FZI) und bei der IPG Automotive GmbH, Karlsruhe (2012)
  • Master-Studium der Wirtschaftspsychologie, Leadership & Management mit den Schwerpunkten
    • Vertiefung in Markt- und Werbepsychologie
    • Masterarbeit: „Implikationen der Branchentrends im Automobilsektor für die Organisationsgestaltung und Personalanforderungen im Bereich der Entwicklung“
  • Ingenieur Test Systems & Engineering für den virtuellen Fahrversuch und Hardware-in-the-Loop Systeme bei IPG Automotive (2012-2014)
  • Produktmanager für Test Systems bei IPG Automotive (seit Januar 2015)
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ITIV zu 50% (von Juli 2017 bis Juni 2020)

 

Betreute abgeschlossene studentische Arbeiten

  • MA: "Konzeptionierung und Umsetzung eines Clusteringverfahrens für Fahrszenarien basierend auf Machine Learning; Design and Implementation of a Clustering Method for Driving Scenarios Based on Machine Learning"
  • MA: "Entwurf und Implementierung eines Reinforcement Algorithmus für die Entwicklung von Testmethoden des hochautomatisierten Fahrens; Design and Implementation of a Reinforcement Algorithm for the Development of Test Methods for Highly Automated Driving"
  • MA: "Entwicklung und Implementierung eines Konzeptes zur Metabeschreibung von Fahrszenarien mit Fokus auf die Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern"
  • MA: "Evaluierung von Deep-Learning-Algorithmen zur Identifikation von Fahrmanövern in aufgezeichneten Fahrdaten"
  • MA: "Künstliches Lernen" - Trainingdaten aus dem virtuellen Fahrversuche für Deep Learning Algorithmen; "Artificial Intelligence" - Training Data From a Virtual Driving Test for Deep Learning Algorithms
  • MA: "Analyse der technologischen Herausforderungen hochautomatisierten Fahrens für den Entwicklungsprozess"
  • MA: "Artificial Learning" - Trainingsdaten aus dem virtuellen Fahrversuch für Deep Learning Algorithmen; "Artificial Learning" - Data Generation by Virtual Test Driving for Training Deep Learning Algorithms"
  • MA: "Untersuchung des Potentials einer Synergie aus realem Fahrversuch und Simulation am Beispiel einer visionsbasierten Fusionsmethode zur Fahrspurzuordnung eines Fahrzeugs"
  • BA: "Framework zur Testfallklassifikation für hochautomatisierte Fahrfunktionen"
  • MA: "Konzept und Entwicklung einer intelligenten, adaptiven Fahrzeuglängsregelung; Concept and Development of an Intelligent and Adaptive Longitudinal Cruise Control"

 

Publikationen


2019
Buchaufsätze
Potential of Virtual Test Environments for the Development of Highly Automated Driving Functions Using Neural Networks.
Pfeffer, R.; Ukas, P.; Sax, E.
2019. Fahrerassistenzsysteme 2018 : Von der Assistenz zum automatisierten Fahren 4. Internationale ATZ-Fachtagung Automatisiertes Fahren. Ed.: T. Bertram, 203–211, Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden. doi:10.1007/978-3-658-23751-6_18
Zeitschriftenaufsätze
Real Data Based Validation of Highly Automated Driving Functions Using Simulation Methods.
Pfeffer, R.; Sax, E.; Schmidt, S.
2019. ATZelectronics worldwide, 14 (11), 24–29. doi:10.1007/s38314-019-0116-3
Proceedingsbeiträge
Automated Driving - Challenges for the Automotive Industry in Product Development with Focus on Process Models and Organizational Structure.
Pfeffer, R.; Basedow, G. N.; Thiesen, N. R.; Spadinger, M.; Albers, A.; Sax, E.
2019. 13th Annual IEEE International Systems Conference (SysCon 2019), Orlando, FL, April 8-11,2019, Article no: 8836779, IEEE, Piscataway, NJ. doi:10.1109/SYSCON.2019.8836779
Automated Driving – Challenges for the Automotive Industry in Product Development with Focus on Process Models and Organizational Structure.
Pfeffer, R.; Basedow, G. N.; Thiesen, N.; Spadinger, M.; Albers, A.; Sax, E.
2019. 13th Annual IEEE International Systems Conference, SYSCON 2019, Orlando, Florida, 8th-11th April 2019, 6
2018
Proceedingsbeiträge
Potential of virtual test environments for the development of highly automated driving functions using neural networks.
Pfeffer, R.; Ukas, P.; Sax, E.
2018. ATZ Fahrerassistenzsysteme, 4. Internationale ATZ-Fachtagung "Automatisiertes Fahren", Wiesbaden, Deutschland, 18. - 19. April 2018
Vorträge
Einsatz von Simulationsumgebungen für Entwicklung und Test hochautomatisierter Fahrfunktionen mit neuronalen Netzen = Simulation environments for development and testing of highly automated driving functions with neural networks.
Pfeffer, R.; Sax, E.
2018, Oktober 25. 4. Interdisziplinärer Expertendialog IEDAS – Aktive Sicherheit und auto­mati­siertes Fahren (IEDAS 2018), Ingolstadt, Deutschland, 24.–25. Oktober 2018
2017
Proceedingsbeiträge
Modellbasiertes Testen am Motorprüfstand – Teilvirtuelle Untersuchung von Hybridantriebssystemen unter Realbedingungen.
Donn, C.; Pfeffer, R.; Elbs, M.
2017. VPC - Simulation und Test : Herausforderungen durch die RDE-Gesetzgebung : 18. MTZ-Fachtagung, 27. und 28. September 2016, Hanau bei Frankfurt a.M. Ed.: J. Liebl, 37–53, Springer, Wiesbaden. doi:10.1007/978-3-658-16754-7_3
2016
Buchaufsätze
Web 2.0-Potenziale für die Entrepreneur Crowd.
Pfeffer, R.; Roor, R.; Dübon, K.; Hofmann, R.
2016. Marken und Medien : Führung von Medienmarken und Markenführung mit neuen und klassischen Medien. Hrsg.: S. Regier, 361–370, Springer Gabler, Wiesbaden. doi:10.1007/978-3-658-06934-6_20
Zeitschriftenaufsätze
Video Injection Methods in a Real-World Vehicle for Increasing Test Efficiency.
Pfeffer, R.; Haselhoff, M.
2016. Auto Tech Review, 5 (8), 26–31. doi:10.1365/s40112-016-1181-0
Proceedingsbeiträge
Continuous Development of Highly Automated Driving Functions with Vehicle-in-the-Loop Using the Example of Euro NCAP Scenarios.
Pfeffer, R.; Leichsenring, T.
2016. Simulation and Testing for Vehicle Technology : 7th Conference, Berlin, May 12-13, 2016, Springer International Publ., Cham. doi:10.1007/978-3-319-32345-9_4
2015
Zeitschriftenaufsätze
Durchgängige Werkzeugkette zum Testen kamerabasierter Fahrerassistenzsysteme.
Pfeffer, R.; Schmidt, S.
2015. ATZ-Elektronik, (6)
Vorträge
A real-world vehicle in a virtual environment: vehicle-in-the-loop for reproducible real-time capable testing of advanced driver assistance systems.
Pfeffer, R.; Schwab, S.; Leichsenring, T.; Zofka, M. R.
2015. 1. Internationale ATZ-Fachtagung Fahrerassistenzsysteme, 2016
2013
Proceedingsbeiträge
Evaluation of a New Method for Reproducible Real-time Testing of ADAS ECUs - Using the In-Vehicle-Simulation Approach.
Pfeffer, R.; Schyr, C.; Schmidt, S.; Strand, M.; Bär, T.
2013. Proceedings of 23rd International Symposium on Dynamics of Vehicles and Trucks, 2013, Qingdao, China