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Florian Pfaff

Herr Jun.-Prof. Dr.-Ing.

Juniorprofessor
Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme

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Fachgebiet

Florian Pfaff bekleidet derzeit die Professur für "Kognitive Sensorik für die Mobilität der Zukunft". Seine akademische Laufbahn begann mit herausragenden wissenschaftlichen Leistungen, einschließlich der Promotion in Informatik am Karlsruher Institut für Technologie mit der höchsten Auszeichnung, summa cum laude.

Seine beruflicher Werdegang ist geprägt von einer Reihe bemerkenswerter Stationen, einschließlich postdoktoraler Forschung und Führungsrollen am Karlsruher Institut für Technologie, wo er Projekte zum Thema der optischen Schüttgutsortierung leitete. Seine Expertise und Beiträge wurden auch während eines Gastaufenthalts als Forscher am University College London (UCL) geschätzt.

Die Arbeit von Florian Pfaff hat weitreichende Anerkennung gefunden und ihm mehrere prestigeträchtige Auszeichnungen und Ehrungen eingebracht. Darunter befinden sich der ISIF Young Investigator Award, der SICK-Wissenschaftspreis für die beste Doktorarbeit und die Aufnahme in die Sammlung "Ausgezeichnete Informatikdissertation", die die besten Doktorarbeiten im deutschsprachigen Raum hervorhebt. Seine Forschung hat auch zu Best-Paper-Awards geführt.

Neben seinen Forschungserfolgen ist Florian Pfaff ein aktives Mitglied der akademischen Gemeinschaft, hält eingeladene Vorträge an renommierten Institutionen und Konferenzen und teilt sein Wissen durch Tutorials. Sein Engagement für die Förderung des Fachgebiets und die Mentoring der nächsten Forschergeneration ist offensichtlich in seiner Betreuung von preisgekrönten Studentenprojekten und seiner aktiven Beteiligung am akademischen Diskurs.

Zeitschriften und Konferenzen:

  1. 2024

    1. O. Dünkel, T. Salzmann, und F. Pfaff, „Normalizing Flows on the Product Space of SO(3) Manifolds for Probabilistic Human Pose Modeling“. 2024.

  2. 2023

    1. E. Ernst, F. Pfaff, M. Baum, und U. Hanebeck, „Multitarget–Multidetection Tracking Using the Kernel SME Filter“, 2023, S. 1–7.
    2. E. Ernst, F. Pfaff, U. Hanebeck, und M. Baum, „The Kernel-SME Filter with Adaptive Kernel Widths for Association-free Multi-target Tracking“, 2023, S. 355–361.
    3. G. Maier, M. Reith-Braun, A. Bauer, R. Gruna, F. Pfaff, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. Hanebeck, und J. Beyerer, „Simulation study and experimental validation of a neural network-based predictive tracking system for sensor-based sorting“, tm - Technisches Messen, Bd. 90, Mai 2023.
    4. M. Reith-Braun, A. Bauer, M. Staab, F. Pfaff, G. Maier, R. Gruna, T. Längle, J. Beyerer, H. Kruggel-Emden, und U. Hanebeck, „GridSort: Image-based Optical Bulk Material Sorting Using Convolutional LSTMs“, IFAC-PapersOnLine, Bd. 56, S. 4620–4626, Jan. 2023.
    5. M. Reith-Braun, F. Pfaff, J. Thummy, und U. Hanebeck, „Approximate First-Passage Time Distributions for Gaussian Motion and Transportation Models“, 2023, S. 1–8.
    6. J. Vieth, M. Reith-Braun, A. Bauer, F. Pfaff, G. Maier, R. Gruna, T. Längle, H. Kruggel-Emden, und U. Hanebeck, „Improving Accuracy of Optical Sorters Using Closed-Loop Control of Material Recirculation“, 2023, S. 3257–3263.

  3. 2022

    1. A. Bauer, G. Maier, M. Reith-Braun, H. Kruggel-Emden, F. Pfaff, R. Gruna, U. Hanebeck, und T. Längle, „Benchmarking a DEM‐CFD Model of an Optical Belt Sorter by Experimental Comparison“, Chemie Ingenieur Technik, Bd. 95, Okt. 2022.
    2. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Circular Discrete Reapproximation“, 2022.
    3. G. Maier, M. Reith-Braun, A. Bauer, R. Gruna, F. Pfaff, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. D. Hanebeck, und J. Beyerer, „Machine learning based multiobject tracking for sensor based sorting“, in Forum Bildverarbeitung 2022. Ed.: T. Längle, Karlsruhe, Deutschland, 2022, S. 115–126.
    4. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, „The State Space Subdivision Filter for SE(3)“, 2022.
    5. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, The State Space Subdivision Filter for SE(2). 2022.

  4. 2021

    1. P. Koepernik und F. Pfaff, „Consistency of Gaussian Process Regression in Metric Spaces“, Journal of Machine Learning Research, Bd. 22, S. 1–27, Okt. 2021.
    2. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Progressive von Mises-Fisher Filtering Using Isotropic Sample Sets for Nonlinear Hyperspherical Estimation“, Sensors, Bd. 21, Apr. 2021.
    3. G. Maier, F. Pfaff, C. Pieper, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. D. Hanebeck, und J. Beyerer, „Experimental Evaluation of a Novel Sensor-Based Sorting Approach Featuring Predictive Real-Time Multiobject Tracking“, IEEE transactions on industrial electronics, Bd. 68, Nr. 2, S. 1548–1559, 2021.
    4. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, „Deep Likelihood Learning for 2-D Orientation Estimation Using a Fourier Filter“, 2021.
    5. F. Pfaff, K. Li, und U. D. Hanebeck, „Conditional Densities and Likelihoods for Hypertoroidal Densities Based on Trigonometric Polynomials“, in Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI 2021), Karlsruhe, Deutschland, 2021.
    6. J. Thumm, M. Reith-Braun, F. Pfaff, U. Hanebeck, M. Flitter, G. Maier, R. Gruna, T. Längle, A. Bauer, und H. Kruggel-Emden, „Mixture of Experts of Neural Networks and Kalman Filters for Optical Belt Sorting“, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Bd. PP, S. 1–1, Sep. 2021.

  5. 2020

    1. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Unscented Dual Quaternion Particle Filter for SE(3) Estimation“, Bd. 5, S. 647–652, Juni 2020.
    2. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Hyperspherical Unscented Particle Filter for Nonlinear Orientation Estimation“, IFAC-PapersOnLine, Bd. 53, S. 2347–2353, Jan. 2020.
    3. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Nonlinear von Mises-Fisher Filtering Based on Isotropic Deterministic Sampling“, 2020.
    4. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Dual Quaternion Sample Reduction for SE(2) Estimation“, 2020.
    5. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Grid-Based Quaternion Filter for SO(3) Estimation“, 2020.
    6. G. Maier, F. Pfaff, A. Bittner, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, U. Hanebeck, T. Längle, und J. Beyerer, „Characterizing material flow in sensor-based sorting systems using an instrumented particle“, at - Automatisierungstechnik, Bd. 68, S. 256–264, Apr. 2020.
    7. F. Pfaff, C. Pieper, G. Maier, B. Noack, R. Gruna, H. Kruggel-Emden, U. D. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, T. Längle, und J. Beyerer, „Predictive tracking with improved motion models for optical belt sorting“, Automatisierungstechnik, Bd. 68, Nr. 4, S. 239–255, 2020.
    8. F. Pfaff und U. Hanebeck, „Sensor-based sorting“, at - Automatisierungstechnik, Bd. 68, S. 229–230, Apr. 2020.
    9. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, „The Spherical Grid Filter for Nonlinear Estimation on the Unit Sphere“, 2020.
    10. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, „Estimating Correlated Angles Using the Hypertoroidal Grid Filter“, 2020.
    11. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, „A Hyperhemispherical Grid Filter for Orientation Estimation“, 2020.
    12. D. Pollithy, M. Reith-Braun, F. Pfaff, und U. D. Hanebeck, „Estimating Uncertainties of Recurrent Neural Networks in Application to Multitarget Tracking“, in 2020 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI), 2020, S. 229–236.

  6. 2019

    1. T. Kronauer, F. Pfaff, B. Noack, W. Tian, G. Maier, und U. D. Hanebeck, „Feature-Aided Multitarget Tracking for Optical Belt Sorters“. 2019.
    2. G. Kurz, I. Gilitschenski, F. Pfaff, L. Drude, U. D. Hanebeck, R. Haeb-Umbach, und R. Y. Siegwart, „Directional Statistics and Filtering Using libDirectional“, Journal of Statistical Software, Bd. 89, Nr. 4, 2019.
    3. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Hyperspherical Deterministic Sampling Based on Riemannian Geometry for Improved Nonlinear Bingham Filtering“, 2019.
    4. K. Li, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Geometry-Driven Stochastic Modeling of SE(3) States Based on Dual Quaternion Representation“, 2019.
    5. F. Pfaff, K. Li, und U. D. Hanebeck, „Association likelihoods for directional estimation“, in 2019 IEEE International Conference on Industrial Cyber Physical Systems, ICPS 2019; Howards Plaza HotelTaipei; Taiwan; 6 May 2019 through 9 May 2019, 2019, S. 211–217.
    6. F. Pfaff, „Multitarget Tracking Using Orientation Estimation for Optical Belt Sorting“, 2019.
    7. F. Pfaff, K. Li, und U. Hanebeck, „Fourier Filters, Grid Filters, and the Fourier-Interpreted Grid Filter“, 2019.

  7. 2018

    1. G. Kurz, F. Pfaff, und U. D. Hanebeck, „Application of Discrete Recursive Bayesian Estimation on Intervals and the Unit Circle to Filtering on SE(2)“, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Bd. 14, Nr. 3, S. 1197–1206, 2018.
    2. G. Maier, F. Pfaff, F. Becker, C. Pieper, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. D. Hanebeck, S. Wirtz, und others, Improving material characterization in sensor-based sorting by utilizing motion information. KIT Scientific Publishing, 2018.
    3. G. Maier, F. Pfaff, C. Pieper, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. D. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, und J. Beyerer, „Application of Area-Scan Sensors in Sensor-Based Sorting“, in 8th Sensor-Based Sorting & Control, SBSC 2018 : Aachen, 6-7 March 2018. Ed.: T. Pretz, Aachen, Deutschland, 2018, S. 73–82.
    4. C. Pieper, F. Pfaff, G. Maier, H. Kruggel-Emden, S. Wirtz, B. Noack, R. Gruna, V. Scherer, U. Hanebeck, T. Längle, und J. Beyerer, „Numerical modelling of an optical belt sorter using a DEM–CFD approach coupled with particle tracking and comparison with experiments“, Powder Technology, Bd. 340, Sep. 2018.

  8. 2017

    1. G. Kurz, F. Pfaff, und U. D. Hanebeck, „Nonlinear toroidal filtering based on bivariate wrapped normal distributions“, in 20th International Conference on Information Fusion, Fusion 2017; Xi’an; China; 10 July 2017 through 13 July 2017, 2017, S. Art. Nr.: 8009831.
    2. G. Kurz, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Discretization of SO(3) Using Recursive Tesseract Subdivision“, 2017.
    3. G. Maier, F. Pfaff, F. Becker, C. Pieper, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, und J. Beyerer, „Motion-based material characterization in sensor-based sorting“, tm - Technisches Messen, Bd. 85, Jan. 2017.
    4. G. Maier, F. Pfaff, M. Wagner, C. Pieper, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, und J. Beyerer, „Real-time multitarget tracking for sensor-based sorting: A new implementation of the auction algorithm for graphics processing units“, Journal of Real-Time Image Processing, Bd. 16, Nov. 2017.
    5. F. Pfaff, G. Kurz, und U. D. Hanebeck, „Filtering on the unit sphere using spherical harmonics“, in Proceedings of the International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, MFI 2017, Daegu, South Korea, 16th - 18th November 2017, Daegu, Südkorea, 2017, S. 124–130.
    6. F. Pfaff, G. Maier, M. Aristov, B. Noack, R. Gruna, U. Hanebeck, T. Längle, J. Beyerer, C. Pieper, H. Kruggel-Emden, S. Wirtz, und V. Scherer, „Real-time motion prediction using the chromatic offset of line scan cameras“, at - Automatisierungstechnik, Bd. 65, Juni 2017.
    7. F. Pfaff, B. Noack, U. Hanebeck, F. Govaers, und W. Koch, „Information form distributed Kalman filtering (IDKF) with explicit inputs“, 2017, S. 1–8.
    8. C. Pieper, H. Kruggel-Emden, S. Wirtz, V. Scherer, F. Pfaff, B. Noack, U. D. Hanebeck, G. Maier, R. Gruna, T. Längle, und J. Beyerer, „Numerical investigation of optical sorting using the discrete element method“, in 7th International Conference on Discrete Element Methods, DEM7 2016, Dalian, China, 2016, 1 - 4 August, 2017, Bd. 188, S. 1105–1113.
    9. C. Pieper, S. Wirtz, V. Scherer, G. Maier, R. Gruna, T. Langle, J. Beyerer, F. Pfaff, B. Noack, U. D. Hanebeck, und H. Kruggel-Emden, „Numerical modelling of the separation of complex shaped particles in an optical belt sorter using a dem-cfd approach and comparison with experiments“, in 5th International Conference on Particle-Based Methods - Fundamentals and Applications, PARTICLES 2017, Hannover, Germany, 26th - 28th September 2017, 2017, S. 373–384.

  9. 2016

    1. G. Kurz, F. Pfaff, und U. Hanebeck, Discrete Recursive Bayesian Filtering on Intervals and the Unit Circle. 2016.
    2. G. Kurz, F. Pfaff, und U. Hanebeck, Kullback–Leibler Divergence and Moment Matching for Hyperspherical Probability Distributions. 2016.
    3. G. Maier, F. Pfaff, C. Pieper, R. Gruna, B. Noack, H. Kruggel-Emden, T. Längle, U. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, und J. Beyerer, „Fast multitarget tracking via strategy switching for sensor-based sorting“, 2016, S. 505–510.
    4. B. Noack, F. Pfaff, M. Baum, und U. D. Hanebeck, „State estimation considering negative information with switching Kalman and ellipsoidal filtering“, in 2016 19th International Conference on Information Fusion (FUSION), 2016, S. 1945–1952.
    5. F. Pfaff, G. Kurz, und U. Hanebeck, „Nonlinear Prediction for Circular Filtering Using Fourier Series“, 2016.
    6. F. Pfaff, G. Kurz, und U. Hanebeck, „Multivariate angular filtering using fourier series“, Journal of Advances in Information Fusion, Bd. 11, S. 206–226, Dez. 2016.
    7. F. Pfaff, C. Pieper, G. Maier, B. Noack, H. Kruggel-Emden, R. Gruna, U. D. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, T. Langle, und J. Beyerer, „Simulation-based evaluation of predictive tracking for sorting bulk materials“, in 2016 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI), Baden-Baden, Germany, 19–21 September 2016, 2016, S. 511–516.
    8. F. Pfaff, C. Pieper, G. Maier, B. Noack, H. Kruggel-Emden, R. Gruna, U. Hanebeck, S. Wirtz, V. Scherer, T. Längle, und J. Beyerer, „Improving Optical Sorting of Bulk Materials Using Sophisticated Motion Models“, tm - Technisches Messen, Bd. 83, März 2016.
    9. C. Pieper, G. Maier, F. Pfaff, H. Kruggel-Emden, S. Wirtz, R. Gruna, B. Noack, V. Scherer, T. Längle, J. Beyerer, und U. Hanebeck, „Numerical modelllng of an automated optical belt sorter using the Discrete Element Method“, Powder Technology, Bd. 301, S. 805–814, Juli 2016.
    10. J. Steinbring, C. Mandery, F. Pfaff, F. Faion, T. Asfour, und U. Hanebeck, „Real-Time Whole-Body Human Motion Tracking Based on Unlabeled Markers“, 2016.

  10. 2015

    1. F. Pfaff, M. Baum, B. Noack, U. Hanebeck, R. Gruna, T. Längle, und J. Beyerer, TrackSort: Predictive tracking for sorting uncooperative bulk materials. 2015, S. 7--12.
    2. F. Pfaff, G. Kurz, und U. Hanebeck, „Multimodal Circular Filtering Using Fourier Series“, 2015.

  11. 2013

    1. F. Pfaff, B. Noack, und U. Hanebeck, „Data Validation in the Presence of Stochastic and Set-membership Uncertainties“, in Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion, FUSION 2013, 2013.

  12. 2012

    1. B. Noack, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „Optimal Kalman Gains for Combined Stochastic and Set-Membership State Estimation“, in Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 2012.
    2. B. Noack, F. Pfaff, und U. D. Hanebeck, „Combined stochastic and set-membership information filtering in multisensor systems“, in 2012 15th International Conference on Information Fusion, 2012, S. 1218--1224.

  13. 2011

    1. A. Arias, H. P. Et, F. Pfaff, und U. Hanebeck, „The plenhaptic guidance function for intuitive navigation in extended range telepresence scenarios“, 2011, S. 475–480.

Ab dem Sommersemester 2024 wird Florian Pfaff die Vorlesung "Grundlagen der Softwaresysteme" an der Universität Stuttgart übernehmen. Zuvor hat er an dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) die Vorlesungen "Unscharfe Mengen" und "Informationsverarbeitung in Sensornetzwerken" gehalten. 

Institutsleitung

Im Ruhestand

Lehrbeauftragter

Sekretariat

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Akademische Mitarbeiter

Digitaler Zwilling für die Automatisierungstechnik

Intelligente und lernende Automatisierungssysteme

Komplexitätsbeherrschung in der Automatisierungstechnik

Risikoanalyse und Anomalieerkennung für vernetzte Automatisierungssysteme

Stipendiat Graduate School of Excellence advanced Manufacturing Engineering (GSaME)

Externe Doktoranden

Auszubildende

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