Am Dienstag, dem 14. April 2026, fand an der Fakultät für Maschinenbau und Schiffbau der Universität Zagreb im Rahmen des Kurses „Autonome Systeme“ des Studiengangs Mechatronik und Robotik ein Gastvortrag von Dr. Ing. Teodor Tomić mit dem Titel „Algorithmen und Systeme für den autonomen Flug“ statt.
Der Vortrag zog zahlreiche Studierende an, die sich für den Bereich autonomer Flugzeuge und fortschrittlicher Robotersysteme interessieren, wobei der Schwerpunkt auf praxisnahen technischen Lösungen lag, die in der Industrie entwickelt wurden.
Teodor Tomić ist Absolvent der FSB, wo er seinen Masterabschluss machte; anschließend promovierte er am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in München. Seine wissenschaftliche Arbeit wurde mit dem Georges-Giralt-Preis für die beste Doktorarbeit im Bereich Robotik in Europa ausgezeichnet. Er setzte seine berufliche Laufbahn bei Skydio fort, einem der führenden Unternehmen im Bereich autonomer Drohnen, wo er eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung autonomer Steuerungssysteme spielte. Heute arbeitet er bei DoorDash Labs, wo er das Entwicklungsteam für Autonomie leitet.
Im ersten Teil des Vortrags gab der Referent einen persönlichen Einblick in seinen beruflichen Werdegang und beleuchtete dabei die wichtigsten Etappen – vom Studium an der FSB über die Promotion in Deutschland bis hin zur Arbeit an komplexen industriellen Systemen im Silicon Valley. Er hob insbesondere den Unterschied zwischen akademischen und industriellen Ansätzen zur Problemlösung hervor sowie die Bedeutung der praktischen Umsetzung theoretischen Wissens.
Der Schwerpunkt des Vortrags lag auf dem Aufbau des autonomen Flugsystems und den damit verbundenen Algorithmen. Anhand konkreter Beispiele wurde die gesamte Steuerungskette einer Drohne veranschaulicht – von der Umgebungswahrnehmung mittels Sensoren über die Hindernisvermeidung und die Flugwegplanung bis hin zur Echtzeitsteuerung. Besonderes Augenmerk wurde auf die Herausforderungen der Navigation ohne GPS gelegt, bei der es notwendig ist, mehrere Datenquellen zu kombinieren und fortschrittliche Schätzverfahren einzusetzen, um die Position zuverlässig zu bestimmen. Zudem wurde gezeigt, wie der Einsatz von Deep-Learning-Methoden, insbesondere neuronaler Netze, die Umgebungserkennung und das Verständnis der Umgebung erheblich verbessern und damit die Zuverlässigkeit des autonomen Flugs unter komplexen Bedingungen steigern kann.
Durch eine Kombination aus Theorie und konkreten Beispielen aus der Industrie erhielten die Studierenden ein klareres Bild davon, wie die Entwicklung autonomer Systeme in der Praxis aussieht und welche Schlüsselkompetenzen für die Arbeit in diesem schnell wachsenden Bereich erforderlich sind.
Das Interesse und die Fragen der Studierenden nach dem Vortrag unterstrichen einmal mehr die Bedeutung solcher Veranstaltungen, die einen direkten Einblick in aktuelle Technologien bieten und die akademische Ausbildung mit den praktischen Herausforderungen des Ingenieurwesens verbinden.
Das Projekt wurde von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung kofinanziert.
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