Elmar Rückert
Publikationen
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Deep Reinforcement Learning for Mapless Navigation of Autonomous Mobile Robot
Yadav, H., Xue, H., Rudall , Y., Bakr, M., Hein, B., Rückert, E. & Nguyen, T., 26 Juni 2023, International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC). ( International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Using Probabilistic Movement Primitives in Analyzing Human Motion Differences Under Transcranial Current Stimulation
Xue, H., Herzog, R., Berger, T. M., Bäumer, T., Weissbach, A. & Rueckert, E., 14 Sept. 2021, in: Frontiers in robotics and AI. 8.2021, 18 S., 721890.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Using Deep Reinforcement Learning with Automatic Curriculum Learning for Mapless Navigation in Intralogistics
Xue, H., Hein, B., Bakr, M., Schildbach, G., Abel, B. & Rueckert, E., 19 März 2022, in: Applied Sciences : open access journal. 12.2022, 6, 30 S., 3153.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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End-To-End Deep Reinforcement Learning for First-Person Pedestrian Visual Navigation in Urban Environments
Xue, H., Song, R., Petzold, J., Hein, B., Hamann, H. & Rueckert, E., 26 Sept. 2022, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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A low-cost sensor glove with vibrotactile feedback and multiple finger joint and hand motion sensing for human-robot interaction
Weber, P., Rueckert, E., Calandra, R., Peters, J. & Beckerle, P., 15 Nov. 2016, S. 99-104. 6 S.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
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Physics-informed neural network for predicting Gibbs free energy
Vincely, C., Sakic, A., Dave, V., Povoden-Karadeniz, E., Rückert, E. & Holec, D., 2023.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung
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Green and blue infrastructure as model system for emissions of technology-critical elements
Trimmel, S., Spörl, P., Haluza, D., Lashin, N., Meisel, T. C., Pitha, U., Prohaska, T., Puschenreiter, M., Rückert, E., Spangl, B., Wiedenhofer, D. & Irrgeher, J., 20 Mai 2024, in: Science of the total environment. 934.2024, 15, 15 S., 173364.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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SKID RAW: Skill Discovery from Raw Trajectories
Tanneberg, D., Ploeger, K., Rueckert, E. & Peters, J., Juli 2021, in: IEEE robotics and automation letters. 6, 3, S. 4696-4703 8 S., 9387162.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Evolutionary training and abstraction yields algorithmic generalization of neural computers
Tanneberg, D., Rückert, E. & Peters, J., 16 Nov. 2020, in: Nature machine intelligence.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Intrinsic motivation and mental replay enable efficient online adaptation in stochastic recurrent networks
Tanneberg, D., Peters, J. & Rueckert, E., Jan. 2019, in: Neural networks. 109.2019, January, S. 67-80 14 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
