Dr. Rövid András
Dr. Rövid András a BME Gépjárműtechnológia Tanszék tudományos főmunkatársa, kutatásainak középpontjában az automatizált járművek környezetérzékelése, valamint a közlekedési környezet valós idejű digitális leképezése áll. Munkája meghatározó a jármű–infrastruktúra együttműködésen alapuló kooperatív érzékelési megoldások és az ezekre épülő intelligens közlekedési rendszerek fejlesztésében.
Végzettség és szakmai háttér
Dr. Rövid András 2001-ben szerzett mérnök informatikus MSc oklevelet a Kassai Műszaki Egyetemen, majd 2005-ben a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen PhD fokozatot gépészeti tudományok és közlekedéstudományok területén.
2006-ban elnyerte a Suzuki Foundation posztdoktori kutatói ösztöndíját, 2008-ban a Bolyai János Kutatási Ösztöndíjat. 2013–2014 között a Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) Invitation Fellowship Program keretében végzett kutatást Japánban, elsősorban képfeldolgozás és gépi látás tématerületen.
2018 óta a BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Karának tudományos főmunkatársa, emellett a Kooperatív Környezetérzékelés Kutatócsoport szakmai vezetője.
Szakterülete az automatizált járművek környezetérzékelése, a közlekedési környezet valós idejű digitális ikermodelljének létrehozása, valamint a jármű–infrastruktúra alapú kooperatív érzékelés.
Szakmai tapasztalat és együttműködések
2009 és 2011 között az Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Alkalmazott Matematikai Intézetének intézetigazgató-helyettese volt.
2015 és 2018 között a Kyoto Robotics kutatás-fejlesztési részlegén dolgozott Japánban, ahol ipari robotokkal együttműködő 3D robotikai látórendszerek fejlesztésével foglalkozott, elsősorban bin-picking feladatok automatizálására. 2017-től a gépi látás csoport szakmai vezetését is ellátta. A Kyoto Robotics a háromdimenziós látás, robotlátás és robotvezérlés technológiáinak fejlesztésében meghatározó szereplő.
2014 és 2015 között a Shizuoka Egyetem „Asia Bridge Program” keretében meghívott kutatóként és oktatóként tevékenykedett. 2012-ben elnyerte az Óbudai Egyetem „Az Év Kutatója” díját.
Számos hazai és nemzetközi kutatási projektben vett részt, több esetben kutatási tématerület vezetőjeként vagy szakmai irányítóként, gyakran multidiszciplináris kutatócsoportok munkáját koordinálva.
Szakmai vezetésével jött létre az a valós idejű digitális ikermodell létrehozására képes okosút-technológia, amely a közlekedési környezet statikus és dinamikus elemeit egyaránt képes leképezni. Az ezt demonstráló M1–M7 okosút szakasz nemzetközi összehasonlításban is egyedülálló megoldásnak számít.
Rendszeresen végez bírálói feladatokat nemzetközi tudományos folyóiratok számára, elsősorban a gépi látás és az autonóm járművek környezetérzékelése területén.
Legfontosabb publikációk
Varkonyi-Koczy, A. Rovid and T. Hashimoto,
Gradient-Based Synthesized Multiple Exposure Time Color HDR Image
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 57, no. 8, pp. 1779-1785, Aug. 2008, doi: 10.1109/TIM.2008.925715.
Rövid, A., Szeidl, L. and Várlaki, P. (2015)
Integral Operators in Relation to the HOSVD-Based Canonical Form.
Asian J. Control, 17: 459–466. doi: 10.1002/asjc.1017.
Csonthó and A. Rövid
Pillar-X: Integrating Self-Learned Image Features to Improve 3D Object Detection
IEEE Access, vol. 13, pp. 83071-83081, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2025.3567658.
Cserni and A. Rövid
Semantic Shape and Trajectory Reconstruction for Monocular Cooperative 3D Object Detection
IEEE Access, vol. 12, pp. 167153-167167, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3484672.
Edit Tóth-Laufer, András Rövid, Márta Takács
Error calculation of the HOSVD-based rule base reduction in hierarchical fuzzy systems
Fuzzy Sets and Systems, Volume 307, 2017, Pages 67-82, ISSN 0165-0114
Rovid et al.
Digital Twin and Cloud Based Remote Control of Vehicles
2024 IEEE International Conference on Mobility, Operations, Services and Technologies (MOST), Dallas, TX, USA, 2024, pp. 154-167, doi: 10.1109/MOST60774.2024.00024.
Zhao et al.
A Communication-Latency-Aware Co-Simulation Platform for Safety and Comfort Evaluation of Cloud-Controlled ICVs
IEEE Internet of Things Journal, vol. 13, no. 4, pp. 6217-6229, 15 Feb.15, 2026, doi: 10.1109/JIOT.2025.3634326.
