Elmar Rückert
Publikationen
- 2024
- Veröffentlicht
Predicting condition states, based on displacement data, generated by acceleration sensors on industrial linear vibrating screens through neural networks
Krukenfellner, P., Rückert, E. & Flachberger, H., 4 Okt. 2024, in: IEEE sensors journal. 24.2024, 22, S. 38232-38243 12 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
KIRAMET: AI-based Recycling of Metal Composite Waste
Neubauer, M. & Rückert, E., 6 Juni 2024.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung
- Veröffentlicht
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)
- Veröffentlicht
Digging Deeper: Recycling Solutions for (Tunnel) Excavated Materials
Findl, M. J. (Herausgeber), Ang, I. S. (Herausgeber), Hauzinger, E. (Herausgeber), Galler, R. (Herausgeber), Rückert, E. (Herausgeber) & Sedlazeck, K. P. (Herausgeber), Mai 2024.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung
- Veröffentlicht
Digging Deeper: Recycling Solutions for (Tunnel) Excavated Materials: Nachhaltige Nutzung von Aushubmaterialien des Tief- & Tunnelbaus mithilfe sensorgestützter Technologien
Findl, M. J. (Herausgeber), Ang, I. S. (Herausgeber), Hauzinger, E. (Herausgeber), Galler, R. (Herausgeber), Rückert, E. (Herausgeber) & Sedlazeck, K. P. (Herausgeber), Mai 2024.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung
- Veröffentlicht
Multimodal Human-Autonomous Agents Interaction Using Pre-Trained Language and Visual Foundation Models
Nwankwo, L. & Rückert, E., 11 März 2024.Publikationen: Konferenzbeitrag › Poster › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Advancing Interactive Robot Learning: A User Interface Leveraging Mixed Reality and Dual Quaternions
Feith, N. & Rückert, E., 1 März 2024, in: IEEE International Conference on Ubiquitous Robots.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Integrating Human Expertise in Continuous Spaces: A Novel Interactive Bayesian Optimization Framework with Preference Expected Improvement
Feith, N. & Rückert, E., 1 März 2024, in: IEEE International Conference on Ubiquitous Robots.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
M2CURL: Sample-Efficient Multimodal Reinforcement Learning via Self-Supervised Representation Learning for Robotic Manipulation
Lygerakis, F., Dave, V. & Rückert, E., 1 März 2024, in: IEEE International Conference on Ubiquitous Robots.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Semi-Autonomous Fast Object Segmentation and Tracking Tool for Industrial Applications
Neubauer, M. & Rückert, E., 1 März 2024, in: IEEE International Conference on Ubiquitous Robots.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
The Effects of Different Motor Teaching Strategies on Learning a Complex Motor Task
Kunavar, T., Jamsek, M., Avila-Mireles, E. J., Rückert, E., Peternel, L. & Babic, J., 15 Feb. 2024, in: Sensors. 24.2024, 4, 17 S., 1231.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Multimodal Visual-Tactile Representation Learning through Self-Supervised Contrastive Pre-Training
Dave, V., Lygerakis, F. & Rückert, E., 28 Jan. 2024, in: Proceedings / IEEE International Conference on Robotics and Automation.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
The Conversation is the Command: Interacting with Real-World Autonomous Robot Through Natural Language
Nwankwo, L. & Rückert, E., 16 Jan. 2024, 19th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI 2024). Association for Computing Machinery (ACM), (19th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI 2024)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- 2023
- Veröffentlicht
CR-VAE: Contrastive Regularization on Variational Autoencoders for Preventing Posterior Collapse
Lygerakis, F. & Rückert, E., 16 Aug. 2023, ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. (Asian Conference of Artificial Intelligence Technology (ACAIT)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
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
- Veröffentlicht
Understanding Why SLAM Algorithms Fail in Modern Indoor Environments
Nwankwo, L. & Rueckert, E., 27 Mai 2023, International Conference on Robotics in Alpe-Adria-Danube Region (RAAD). S. 186-194 9 S. (International Conference on Robotics in Alpe-Adria-Danube Region (RAAD)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
ROMR: A ROS-based open-source mobile robot
Nwankwo, L., Fritze, C., Bartsch, K. & Rückert, E., 6 Mai 2023, in: HardwareX. 14.2023, June, 24 S., e00426.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
A Reinforcement Learning Approach for Real-Time Autonomous Decision-Making in Well Construction
Keshavarz, S., Vita, P., Rückert, E., Ortner, R. & Thonhauser, G., 19 Jan. 2023, SPE AI Symposium 2023: Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry. (Society of Petroleum Engineers - SPE Symposium: Leveraging Artificial Intelligence to Shape the Future of the Energy Industry, AIS 2023).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
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
- 2022
- Veröffentlicht
Can we infer the full-arm manipulation skills from tactile targets?
Dave, V. & Rückert, 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
- Veröffentlicht
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
- Veröffentlicht
Predicting full-arm grasping motions from anticipated tactile responses
Dave, V. & 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
- Veröffentlicht
Cerebellar transcranial current stimulation: An intraindividual comparison of different techniques
Herzog, R., Berger, T. M., Pauly, M. G., Xue, H., Rückert, E., Münchau, A., Bäumer, T. & Weissbach, A., 15 Sept. 2022, in: Frontiers in Neuroscience. 16, 12 S., 987472.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
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)
- 2021
- Veröffentlicht
A high-accuracy, low-budget Sensor Glove for Trajectory Model Learning
Denz, R., Demirci, R., Cansev, M. E., Bliek, A., Beckerle, P., Rueckert, E. & Rottmann, N., 6 Dez. 2021, in: Proceedings of the International Conference on Advanced Robotics. S. 1109-1115 7 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
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)
- Veröffentlicht
A probabilistic approach for complete coverage path planning with low-cost systems
Rottmann, N., Denz, R., Bruder, R. & Rueckert, E., Aug. 2021, 2021 10th European Conference on Mobile Robots, ECMR 2021 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers, (2021 10th European Conference on Mobile Robots, ECMR 2021 - Proceedings).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Buch/Sammelband › Forschung
- Veröffentlicht
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)
- Veröffentlicht
Interactive Human–Robot Skill Transfer: A Review of Learning Methods and User Experience
Cansev, M. E., Xue, H., Rottmann, N., Bliek, A., Miller, L. E., Rückert, E. & Beckerle, P., 6 Mai 2021, in: Advanced Intelligent Systems. 3.2021, 7, 11 S., 2000247.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.
Predictive Exoskeleton Control for Arm-Motion Augmentation Based on Probabilistic Movement Primitives Combined with a Flow Controller
Jamsek, M., Kunavar, T., Bobek, U., Rueckert, E. & Babic, J., 25 März 2021, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: IEEE robotics and automation letters. 6.2021, 3, S. 4417-4424 8 S., 9387088.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
A novel chlorophyll fluorescence-based approach for mowing area classification
Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rückert, E., 15 Feb. 2021, in: IEEE sensors journal. 21, 4, S. 4500-4508 9 S., 9234496.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
KI 2021: Advances in Artificial Intelligence - Preface
Edelkamp, S., Möller, R. & Rückert, E., 2021, KI 2021: Advances in Artificial Intelligence: 44th German Conference on AI, Virtual Event, September 27 – October 1, 2021, Proceedings. Edelkamp, S., Möller, R. & Rückert, E. (Hrsg.). Band 12873 LNAI. S. v-vi (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- 2020
- Veröffentlicht
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)
- Veröffentlicht
Exploiting Chlorophyll Fluorescense for building robust low-cost Mowing Area Detectors
Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., 25 Okt. 2020.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Learning hierarchical acquisition functions for bayesian optimization
Rottmann, N., Kunavar, T., Babic, J., Peters, J. & Rueckert, E., 24 Okt. 2020, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. S. 5490-5496 7 S. (IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
Efficient Body Registration Using Single-View Range Imaging and Generic Shape Templates
Çallar, T. C., Rueckert, E. & Böttger, S., 1 Sept. 2020, in: Current directions in biomedical engineering. 6.2020, 3, 4 S., 20203031.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Probabilistic Movement Models Show that Postural Control Precedes and Predicts Volitional Motor Control
Rückert, E., Čamernik, J., Peters, J. & Babič, J., 16 Apr. 2020, in: Scientific reports. 6.2016, 1, 12 S., 28455 / 6694.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- 2019
- Veröffentlicht
Experience Reuse with Probabilistic Movement Primitives
Stark, S., Peters, J. & Rueckert, E., Nov. 2019, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. S. 1210-1217 8 S. (IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
Medical robotics simulation framework for application-specific optimal kinematics
Böttger, S., Çallar, T. C., Schweikard, A. & Rückert, E., 18 Sept. 2019, in: Current directions in biomedical engineering. 5.2019, 1, S. 145-148 4 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Loop closure detection in closed environments
Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., Sept. 2019.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (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)
- Veröffentlicht
Cataglyphis ant navigation strategies solve the global localization problem in robots with binary sensors
Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., 2019, S. 214-223. 10 S.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
REAL-2019: Robot open-Ended Autonomous Learning competition
Cartoni, E., Mannella, F., Santucci, V. G., Triesch, J., Rückert, E. & Baldassarre, G., 2019, Proceedings of Machine Learning Research: 3rd Annual Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2019. Band 123.2019. S. 142-152 11 S. (Proceedings of Machine Learning Research).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- 2018
Inverse reinforcement learning via nonparametric spatio-temporal subgoal modeling
Šošić, A., Rueckert, E., Peters, J., Zoubir, A. M. & Koeppl, H., 1 Okt. 2018, in: Journal of Machine Learning Research. 19.2018, 69, 45 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Probabilistic movement primitives under unknown system dynamics
Paraschos, A., Rueckert, E., Peters, J. & Neumann, G., 25 Apr. 2018, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: Advanced robotics. 32.2018, 6, S. 297-310 14 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- 2017
- Veröffentlicht
A comparison of distance measures for learning nonparametric motor skill libraries
Stark, S., Peters, J. & Rueckert, E., 22 Dez. 2017, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. S. 624-630 7 S. (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
Efficient online adaptation with stochastic recurrent neural networks
Tanneberg, D., Peters, J. & Rueckert, E., 22 Dez. 2017, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. S. 198-204 7 S. (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
Learning inverse dynamics models in O(n) time with LSTM networks
Rueckert, E., Nakatenus, M., Tosatto, S. & Peters, J., 22 Dez. 2017, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. S. 811-816 6 S. (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- 2016
- Veröffentlicht
Deep spiking networks for model-based planning in humanoids
Tanneberg, D., Paraschos, A., Peters, J. & Rueckert, E., 30 Dez. 2016, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. S. 656-661 6 S. (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
Model estimation and control of compliant contact normal force
Azad, M., Ortenzi, V., Lin, H. C., Rueckert, E. & Mistry, M., 30 Dez. 2016, IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots. S. 442-447 6 S. (IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
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)
- Veröffentlicht
Learning soft task priorities for control of redundant robots
Modugno, V., Neumann, G., Rueckert, E., Oriolo, G., Peters, J. & Ivaldi, S., 8 Juni 2016, in: Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation. S. 221-226 6 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
Recurrent Spiking Networks Solve Planning Tasks
Rückert, E., Kappel, D., Tanneberg, D., Pecevski, D. & Peters, J., 18 Feb. 2016, in: Scientific reports. 6.2016, 21142, 10 S., 21142.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Learning probabilistic features from EMG data for predicting knee abnormalities
Kohlschuetter, J., Peters, J. & Rueckert, E., 2016, IFMBE Proceedings. S. 662-666 5 S. (IFMBE Proceedings).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Buch/Sammelband › Forschung
- 2015
- Veröffentlicht
Model-free Probabilistic Movement Primitives for physical interaction
Paraschos, A., Rueckert, E., Peters, J. & Neumann, G., 11 Dez. 2015, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. S. 2860-2866 7 S. (IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
- Veröffentlicht
Extracting low-dimensional control variables for movement primitives
Rueckert, E., Mundo, J., Paraschos, A., Peters, J. & Neumann, G., 29 Juni 2015, in: Proceedings / IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2015-June, June, S. 1511-1518 8 S., 7139390.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Learning inverse dynamics models with contacts
Calandra, R., Ivaldi, S., Deisenroth, M. P., Rueckert, E. & Peters, J., 29 Juni 2015, in: Proceedings / IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2015-June, June, S. 3186-3191 6 S., 7139638.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel › (peer-reviewed)
- Veröffentlicht
Robust policy updates for stochastic optimal control
Rueckert, E., Mindt, M., Peters, J. & Neumann, G., 12 Feb. 2015, S. 388-393. 6 S.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper › (peer-reviewed)
- 2013
Learned parametrized dynamic movement primitives with shared synergies for controlling robotic and musculoskeletal systems
Rückert, E. & d'Avella, A., 17 Okt. 2013, in: Frontiers in computational neuroscience. 7.2013, October, 18 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Learned graphical models for probabilistic planning provide a new class of movement primitives
Rückert, E. A., Neumann, G., Toussaint, M. & Maass, W., 2 Jan. 2013, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: Frontiers in computational neuroscience. 6.2013, January, 20 S., 97.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
Stochastic Optimal Control Methods for Investigating the Power of Morphological Computation
Rückert, E. A. & Neumann, G., Jan. 2013, in: Artificial Life. 19.2013, 1, S. 115–131 17 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)