Univ.-Prof. Dr.-Ing. Lutz Eckstein
- Leiter des Instituts für Kraftfahrzeuge (ika)
- Präsident des VDI
- Wissenschaftlicher Beirat des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr – BMDV
- Wissenschaftlicher Leiter des NRW Kompetenznetzwerks Automatisierte und Vernetzte Mobilität
- Sprecher des Profilbereichs Mobilität und Transport an der RWTH Aachen
- Gesamtkoordinator des BMBF-geförderten Projekts UNICARagil
Akademische Ausbildung
2000 | Promotion auf dem Gebiet der Fahrzeugführung und -regelung an der Universität Stuttgart |
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1995 | Artur-Fischer-Preis für herausragende Studienleistungen |
1995 | Diplom-Ingenieur Maschinenwesen, Universität Stuttgart, Vertiefungsrichtungen Kraftfahrzeuge und Verbrennungsmotoren |
1993 | Aufnahme in die Studienstiftung des deutschen Volkes |
1969 | geboren in Grünstadt |
Beruflicher Werdegang
01/2023 – heute | Präsident des VDI Vereins Deutscher Ingenieure e.V. |
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06/2021 – heute | Berufung in den Wissenschaftlichen Beirat des Bundesministeriums für Digitales und Verkehr |
2010 – heute | Leitung des Lehrstuhls und Instituts für Kraftfahrzeuge (ika), RWTH Aachen University |
2005 – 2009 | Abteilungsleiter Anzeige- & Bedienkonzept und Ergonomie, verantwortlich für das ABK, Ergonomie, Grafik und Nachtdesign aller Serienfahrzeuge der Marken BMW, MINI und Rolls-Royce, BMW AG |
2003 – 2004 | Projekthausleitung „Safety Master“, verantwortlich für Innovationsprojekte zur Integralen Sicherheit, DaimlerChrysler AG |
2001 – 2004 | Gruppenleiter Aktive Sicherheit Fahrerassistenzsysteme, verantwortlich für die Kontrollierbarkeit und Absicherung von Fahrerassistenzsystemen, Entwicklung Mercedes-Benz Pkw, DaimlerChrysler AG |
1999 – 2001 | Versuchsingenieur Fahrdynamik mit Fokus Fahrstabilität und Lenkassistenz, Entwicklung Mercedes-Benz Pkw, Daimler-Benz AG |
1995 – 1999 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Fahrzeugforschung der Daimler-Benz AG, Fokus Fahrzeugführungskonzepte und Steer-by-wire in Pkw und Nfz |
Vorträge und Artikel
- OCCUQ Exploring Efficient Uncertainty Quantification for 3D Occupancy Prediction
Freitag, 23. Mai 2025 - Guardian Angel: A Mobile Application for Active VRU Safety Enabled by the Digital Traffic Twin
Mittwoch, 21. Mai 2025 - MultiCorrupt Dataset
Montag, 24. Februar 2025 - Innovative Methodology for Generating Representative Driving Profiles for Heavy-Duty Trucks from Measured Vehicle Data
Mittwoch, 29. Januar 2025 - Principles and Use-Cases of the Live Digital Twin of Traffic in the autotech.agil Project
Mittwoch, 09. Oktober 2024 - Application-specific Component Dimensioning for Heavy-Duty Fuel Cell Trucks based on real Driving Data
Mittwoch, 09. Oktober 2024 - V2AIX: A Multi-Modal Real-World Dataset of ETSI ITS V2X Messages in Public Road Traffic
Freitag, 27. September 2024 - Customized HMI as a Key to increased Acceptance? Implications of an Online Survey assessing Relationships of Experience, Trust and Information Interest
Sonntag, 22. September 2024 - Architekturen für das fahrerlose und automatisierte Fahren: Vom Fahrzeugkonzept zum C-ITS.
Donnerstag, 05. September 2024 - Adaptive Human-Machine Interfaces and Inclusivity in the Automotive Field: A Review
Samstag, 27. Juli 2024 - Scenarios and scenario database for AV safety assurance
Montag, 01. Juli 2024 - Architektur zur Orchestrierung des intelligenten Mobilitätssystems der Zukunft
Mittwoch, 26. Juni 2024 - Scenario.center: Methods from Real-world Data to a Scenario Database
Mittwoch, 05. Juni 2024 - CARLOS: An Open, Modular, and Scalable Simulation Framework for the Development and Testing of Software for C-ITS
Mittwoch, 05. Juni 2024 - Causality-based Transfer of Driving Scenarios to Unseen Intersections
Mittwoch, 05. Juni 2024 - Towards a Completeness Argumentation for Scenario Concepts
Mittwoch, 05. Juni 2024 - Determining the Tactical Challenge of Scenarios to Efficiently Test Automated Driving Systems
Mittwoch, 05. Juni 2024 - MultiCorrupt: A Multi-Modal Robustness Dataset and Benchmark of LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection
Mittwoch, 05. Juni 2024 - Enabling the Deployment of Any-Scale Robotic Applications in Microservice-Based Service-Oriented Architectures through Automated Containerization
Montag, 13. Mai 2024 - Detecting Edge Cases from Trajectory Datasets Using Deep Learning Based Outlier Detection
Donnerstag, 02. Mai 2024
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