Dr.-Ing. Alexander Puzicha

Lehrstuhl Informatik 4
TU Dortmund
Otto-Hahn-Straße 16
44227 Dortmund
Deutschland

• 11/20123
  PostDoc in the area of autonomous ships: Autonomous Nautic Systems
• 10/2019-11/2023
  PhD (Dr.-Ing.), Research Training Group 2193, Chair IV: Modeling and Simulation, Faculty of Computer Science, Dortmund University of Technology, Link to Dissertation: Model based control of decentralized systems in unkown environments
• 02/2018-09/2019
  Master of Science, Computer Science with minor in Electrical Engineering, Dortmund University of Technology,  Link to the thesis
• 10/2015-02/2018
  Bachelor of Science, Computer Science with minor in Electrical Engineering, Dortmund University of Technology, Link to the thesis

• since 10/2019
  Research Assistant and PhD Student, Research Training Group 2193, Chair IV: Modeling and Simulation, Faculty of Computer Science, TU Dortmund University
• since 07/2020
  Commercial skipper for recreational shipping
• since 10/2017
  Examiner for recreational shipping
• since 07/2016
  Instructor for recreational shipping

• 2024
  Nomination for the PhD Award of "Gesellschaft für Informatik" (German Computer Science Society)
• 2018    
  Ferdi-Kallmeyer-Preis für herausragende Abschlussarbeiten im Bereich Mechatronik, 2.Place
• 2015   
  Deutschlandstipendium für Bachelor und Master von der Ping Stiftung
• 2014    
  European Cyber Security Challenge, 2.Place (Team Germany)

• Component development for autonomous (inland) shipping
• Navigation sensors and echo sounder systems
• Optimization under uncertainty
• Model predictive control
• Robotics in the field of unmanned vehicles UxV

• Simulation and digital twin
• Research Training Group 2193 "Adaptive Intelligence of Factories in Complex and Dynamic Environments".

2024

Bause, F., Blume, A., Buchholz, P., Puzicha, A., Timmermann, A. (2024). Adaption of Stochastic Models (ASMo) - A Tool for Input Modeling -. In: Hillston, J., Soudjani, S., Waga, M. (eds) Quantitative Evaluation of Systems and Formal Modeling and Analysis of Timed Systems. QEST+FORMATS 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 14996. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-68416-6_5

2022

A. Puzicha; P. Buchholz (2022): Dynamic Mission Control for Decentralized Mobile Robot Swarms. In: 2022 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR). 2022 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR), S. 257–263. Dynamic Mission Control for Decentralized Mobile Robot Swarms | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore

Puzicha, Alexander; Buchholz, Peter (2022): Mission-based autonomy core for decentralized mobile UGV swarms. In: VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V. (Hg.): ISR Europe 2022 : 54th International Symposium on Robotics in conjunction with: automatica June 20 – 21, 2022, Munich. Unter Mitarbeit von Prof. Dr. Alexander Verl. Berlin: VDE VERLAG GMBH, S. 319–326. Available: Mission-based autonomy core for decentralized mobile UGV swarms | VDE Conference Publication | IEEE Xplore

2021

Puzicha, Alexander (2021): Control of decentralized systems under uncertainty. In: Proceedings of the 2021 Joint Workshop of the German Research Training Groups in Computer Science 2021, S. 44. https://doi.org/10.25593/opus4-fau-16426

Puzicha, Alexander; Buchholz, Peter (2021): A Simulation Environment for Autonomous Robot Swarms with Limited Communication Skills. In: Houbing Song und Dingde Jiang (Hg.): Simulation Tools and Techniques, Bd. 370. Cham, 2021. Cham: Springer International Publishing, S. 206–226. Online verfügbar unter https://doi.org/10.1007/978-3-030-72795-6_17

Puzicha, Alexander; Buchholz, Peter (2021): Decentralized model predictive control for autonomous robot swarms with restricted communication skills in unknown environments. In: Procedia Computer Science (186), S. 555–562. Amsterdam: Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.04.176

2020

Puzicha, Alexander; Buchholz, Peter (2020): Real-Time Si­mu­la­tion of Robot Swarms with Restricted Com­mu­ni­ca­tion Skills. In: 2020 IEEE/ACM 24th International Symposium on Distributed Si­mu­la­tion and Real Time Applications (DS-RT). 2020 IEEE/ACM 24th International Symposium on Distributed Si­mu­la­tion and Real Time Applications (DS-RT), S. 1–8. Online verfügbar unter doi.org/10.1109/DS-RT50469.2020.9213618.

A. Puzicha (2020), "Control of decentralized systems under uncertainty", Dagstuhl 2020 - Gemeinsamer Work­shop des Gra­du­ier­ten­kol­legs 2340 und des HPI Forschungskollegs

Erik Schulz (2020): Automatisierte Transportmissionsabbildung für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Re­ge­lung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Kai Leppersjohann (2020): Automatisierte Missionsabbildung für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Re­ge­lung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Christian Dünnermann (2021): Kartendatenextraktion für eine modellbasierte Echtzeitsimulation. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für Com­pu­ter­gra­phik.

Julian Rütter (2021): Entwurf und Im­ple­men­tie­rung effizienter Strukturen zum Auf­bau einer Potentialkarte aus Sensordaten in Echtzeit. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Tim Falkenhahn (2021): Simulative Analyse von Angriffen auf Routingverfahren in MANETs. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Ritta Nader (2021): Konsens-basierte Logistikmissionen für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Re­ge­lung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Nicolas Grabenschröer (2021): Rendezvous-basierte Verhaltensstrategien für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Re­ge­lung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Thushanth Elanko (2021): Transportkettenentwicklung für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Re­ge­lung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Florette Witzel (2021): Angriffs- und Abwehrstrategien auf mobile Ad-hoc-Netzwerke autonomer Roboterschwärme. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Otman Toul (2021): Automatisierte Typenverteilung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

David Kaluzny (2021): Adaptive Multiskalenrepräsentation von geotopologischen Karten für modellbasierte Echtzeitsimulationen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Abdulrazzak Shaker (2021): Autonome Durchführung bodenvorbereitender Maß­nahmen für Bauvorhaben mit­tels eines Roboterschwarms unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Uni­ver­si­tät Dort­mund, Dort­mund. Lehrstuhl für praktische In­for­ma­tik.

Julian Maczuga (2022): Entwicklung eines realen mobilen ad hoc Netzwerks auf „LoRa“-Basis für Steuerungsdaten eines dezentralen Roboterschwarms unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Yannis Klindworth (2022): Entwicklung eines energiegewahren Verhaltens für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Regelung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Frederick Maaßen (2022): A Comparison of Fast-Recovery Mechanisms in Networks. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Erkan Kement (2022): Vergleichende Analyse Gradienten- und Stützstellen-basierter modellprädiktiver Regler für reale Roboterschwärme. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Olgierd Walter Grajoszek (2022): Reinforcement Learning-gestützte Bewegungsplanung von Aktoren. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für Computergraphik.

Hamza Oulahrir (2022): Konsens-basierte Logistikmissionen für eine verteilte nichtlineare modellprädiktive Regelung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit;. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Ingo Eigenseher (2023): GPU basierte Parallelisierung stützstellenbasierter nichtlinearer modellprädiktiver Regler für autonome Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Alexander Gerwins (2023): Globale Pfadplanung im komplexen Umfeld für eine verteilte nichtlineare modellprädikative Regelung autonomer Roboterschwärme unter Wissensbeschränkungen. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Florian Barczik (2023): Entwurf einer tretraedischen Driftkompensation für präszise Positionierung und Lagerkennung mittels IMU und GPS. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Erdogan Seref (2023): Entwicklung und Optimierung eines mathematischen Modells für Pick-und-Place-Roboter mit isochroner Kinematik. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Infromatik.

Zinan Ji (2023): Entwicklung und Analyse von Vergleichstests für Open Motion Planning Library (OMPL) und Advanced Control Particle Belief Propagation (ACPBP). Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Allkanjari, Kristiana (2023): Autonome logibasierte Analyse schifffahrtsrechtlicher Situationen. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Iqbal, Mobeen (2023): Development and Multi-Level Simulation of Distributed Nonlinear Model Predictive Control for Ground Based Mobile Robot Swarms on Embedded Systems. Masterarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Murthi, Ramesh (2023): Development of ROS2-based Multi-Level Simulation for Tracked Vehicle Robot Swarms. Masterarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Katan, Dennis (2023): Logikbasierte Analyse schifffahrtsrechtlicher Situationen für autonome Schiffe. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Hemdi, Ghazi (2024): Edge filtering of sonar data with the help of machine learning. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Wettklo, Veit-Laurin (2024): Sensordatenanalyse einer tetraedrischen Driftkompensation für präzise Positionierung und Lageerkennung mittels IMU und GPS. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Pazarci, Utku (2024): SLAMwith sonar data for autonomous inland vessels. Masterarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Ben Hmida, Rami (2024): Automatic emission and detection of sound signals for marine navigation. Bachelorarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.

Freymann, Raphael (2024): Zeitreihenanalyse in ASMo. Masterarbeit. Technische Universität Dortmund, Dortmund. Lehrstuhl für praktische Informatik.