Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML
Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML

Dr.-Ing. Oliver Urbann

Berufserfahrung

 

2022 – heute: Nachwuchsgruppenleiter KI & Robotik, Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik, Dortmund 

2021 – heute: Teamleiter Maschinelles Lernen, Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik, Dortmund 

2018 – 2021: Senior Scientist, Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik, Dortmund 

2017 – 2018: Co-Founder, ViSenSys GmbH, Dortmund

2010 – 2017: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Roboterforschung (IRF): Technische Universität Dortmund

 

Ausbildung

 

2017: Informatik (Dr.-Ing.), Technische Universität Dortmund

2010: Informatik (Diplom)

 

Forschungsschwerpunkte

 

  • Maschinelles Lernen
  • Deep Learning
  • Control Theory
  • Computer Vision
  • Embedded Systems / IoT
  • Autonomous Robotics
  • Legged Locomotion 

 

Projekte am Fraunhofer IML

 

 

Veröffentlichungen (Auswahl)

 

2022

  • J. Eßer, N. Bach, C. Jestel, O. Urbann and S. Kerner: Guided Reinforcement Learning: A Review and Evaluation for Efficient and Effective Real-World Robotics, IEEE - Link zum Paper
  • Alexander Kanwischer, Oliver Urbann: A Machine Learning Approach to Minimization of the Sim-To-Real Gap via Precise Dynamics Modeling of a Fast Moving Robot - Link zum Paper

 

2021

  • Klumpp, M.; Hintze, M.; Immonen, M.; Ródenas-Rigla, F.; Pilati, F.; Aparicio-Martínez, F.; Çelebi, D.; Liebig, T.; Jirstrand, M.; Urbann, O.; Hedman, M.; Lipponen, J.A.; Bicciato, S.; Radan, A.-P.; Valdivieso, B.; Thronicke, W.; Gunopulos, D.; Delgado-Gonzalo, R. Artificial Intelligence for Hospital Health Care: Application Cases and Answers to Challenges in European Hospitals, 9, 961. - Link zum Paper
  • C. Jestel, H. Surmann, J. Stenzel, O. Urbann and M. Brehler: Obtaining Robust Control and Navigation Policies for Multi-robot Navigation via Deep Reinforcement Learning, IEEE - Link zum Paper

 

2020

  • O. Urbann, S. Camphausen, A. Moos, I. Schwarz, S. Kerner, M. Otten: A C Code Generator for Fast Inference and Simple Deployment of Convolutional Neural Networks on Resource Constrained Systems - Link zum Paper
  • Oliver Urbann, Oliver Bredtmann, Maximilian Otten, Jan-Philip Richter, Thilo Bauer, David Zibriczky: Online and Real-Time Tracking in a Surveillance Scenario - Link zum Paper
  • S. Kerner, J. Leveling, O. Urbann, L. Weickhmann, M. Otten, M. Vogel: Anwendungsfelder von künstlicher Intelligenz in Industrie-4.0-Systemen. Handbuch Industrie 4.0, p. 227-250, Springer - Link zum Paper

 

2019

  • O. Urbann, J. Stenzel: A Convolutional Neural Network that Self-Contained Counts. Journal of Image and Graphics - Link zum Paper
  • O. Urbann, D. Menges, I. Schwarz, S. Tasse and J. Stenzel: Camera Calibration for Color Classification, IEEE - Link zum Paper

 

Vollständige Publikationsliste

 

https://scholar.google.de/citations?hl=de&user=PpdeNxgAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

 

 

Homepage Oliver Urbann

 

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