Elmar Rückert

Publikationen

  1. 2021
  2. 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 FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  3. 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/KonferenzbandBeitrag in Konferenzband

  4. 2020
  5. 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 FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  6. Veröffentlicht

    Exploiting Chlorophyll Fluorescense for building robust low-cost Mowing Area Detectors

    Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., 25 Okt. 2020.

    Publikationen: KonferenzbeitragPaper(peer-reviewed)

  7. 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/KonferenzbandBeitrag in Konferenzband

  8. 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 FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  9. 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 FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  10. 2019
  11. 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/KonferenzbandBeitrag in Konferenzband

  12. 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 FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

  13. Veröffentlicht

    Loop closure detection in closed environments

    Rottmann, N., Bruder, R., Schweikard, A. & Rueckert, E., Sept. 2019.

    Publikationen: KonferenzbeitragPaper(peer-reviewed)