M.Eng. Adam Theo Müller
Forschung Machine Learning in autonomen Systemen
Kontakt
G.1.17 TechCampus
Max-Planck-Str. 39
74081 Heilbronn
Forschung
Themenbereiche:
- Autonome Systeme (perception, sensor fusion)
- Machine Vision (machine learning in perception)
- Kognitive Robotik
Publikationen:
Nico Hessenthaler, Adam T. Müller, and Nicolaj C. Stache, "Simplified Cross-Modal Calibration for Heterogeneous Event-EGB Stereo Systems," in 37th British Machine Vision Conference (BMVC), 2026, doi: 10.48550/arXiv.2608.22965
Adam T. Müller, Nico Richter, David T. Hägele, and Nicolaj C. Stache, "On Temporal Consistency in Video Anonymization," in Artificial Intelligence in HCI: 7th International Conference (AI-HCII), 2026 doi: 10.1007/978-3-032-30860-3_10
Mihai Kocsis, Adam T. Müller, Raoul Zöllner, and Nicolaj C. Stache, "Making Autonomous Bus Journeys Enjoyable: Visualizations for Passenger Experience and Acceptance," in HCI International 2026 Posters, 2026, doi: 10.1007/978-3-032-30819-1_13
Chris R. Jung, Markus Dörr, Natalie Jüngling, Jennifer Niessner, Adam T. Müller, and Nicolaj C. Stache, "Drifting Models for Surrogate Flow Modeling," in 2nd International Symposium AI and Fluid Mechanics (AIFluids), 2026, doi: 10.48550/arXiv.2606.07481
- Adam T. Müller, Tobias Rögelein, and Nicolaj C. Stache, "Monte Carlo Stochastic Depth for Uncertainty Estimation in Deep Learning," in IEEE/CVF CVPR, Safe Artificial Intelligence for All Domains (SAIAD), 2026, doi: 10.48550/arXiv.2604.12719
- Adam T. Müller, Mihai Kocsis, and Nicolaj C. Stache, "Generative Anonymization in Event Streams," in IEEE/CVF CVPR, The 1st Workshop on Low-Level Vision Frontiers (LoViF), 2026, doi: 10.48550/arXiv.2604.12803
- Hannes Erlewein, Adam T. Müller, Lukas M. Gerstlauer, Andreas F. Schneider, and Nicolaj C. Stache, "Fusing Stereo Depth and Semantic Segmentation for Efficient 3D Object Detection in Autonomous Driving," in IEEE International Automated Vehicle Validation Conference (IAVVC), 2025, doi: 10.1109/IAVVC61942.2025.11219504
- Frederik Harhammer, Adam T. Müller, Pascal Graf, and Nicolaj C. Stache, "Sim-to-Real Domain Adaptation with Randomized Data for Autonomous Driving," in IEEE International Automated Vehicle Validation Conference (IAVVC), 2025, doi: https://doi.org/10.1109/IAVVC61942.2025.11219640
- Adam T. Müller, Philipp J. Teuffel, Konstantin Manassis, and Nicolaj C. Stache, "Reducing Experimental Testing in Space Propulsion Film Cooling Analyses by Pixelwise Generative Image Interpolation," in 11th European Conference for Aeronautics and Aerospace Sciences (EUCASS), 2025, doi: 10.13009/EUCASS2025-285
- Adam T. Müller, and Nicolaj C. Stache, "Visual Instruction as an Intuitive Interface for Robotic Sorting," in Artificial Intelligence in HCI: 6th International Conference (AI-HCII), 178-194, 2025, doi: 10.1007/978-3-031-93429-2_12
- Christoph David, Adam T. Müller, Moritz Kratt, and Sebastian Vohrer, "Test setup investigations for faster FE-calibration via advanced measurement techniques," in SAMPE Europe Conference, 2022, https://elib.dlr.de/192757/
Patente:
- Stefan Levedag, Adam T. Müller, and Dmytro Zhukov, "Greifvorrichtung mit aufeinander zu bewegbaren Greifarmen und einer Betätigungseinrichtung zum Bewegen der Greifarme," DE 10 2024 113 143 B3 2025.09.04, Inhaber: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V., 53227 Bonn, DE, Aktenzeichen DPMA 10 2024 113 143.8, Offenlegung 04.09.2025
Ich interessiere mich für verschiedene Anwendungsfälle von Machine Learning und Computer Vision. Meine Forschung ist hauptsächlich im Bereich der Embodied AI untergebracht. Dabei befasse ich mich mit der Entwicklung von Machine Learning Ansätzen für autonome Systeme, mobile Roboter oder Cobots.
Vor meiner Tätigkeit an der Hochschule Heilbronn, hatte ich die Möglichkeit in unterschiedlichsten Firmen und Forschungseinrichtungen Erfahrungen in Fachrichtungen der Mechatronik, Raumfahrttechnik und dem Machine Learning zu sammeln.
Ich betreue studentische Arbeiten in den Themenbereichen meiner Forschungsschwerpunkte. Ausgeschriebene Arbeiten sind auf der Website des ZML einsehbar. Aktuellere Themen können auch direkt per Mail an mich abgefragt werden.
Gerne könne Sie eigene Ideen anbringen, orientieren Sie sich bei einem Vorschlag an den ausgeschriebenen Themen. Die Entscheidung, ob ein Thema in aktuelle Forschungsvorhaben/Interessensgebiete passt, kann dazu führen, dass wir Ihre Vorschläge ablehnen.
Anforderungen
- Anforderungskatalog von Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache
- Interesse an der Forschung im Bereich Machine Learning
- Vorerfahrung in entsprechenden Teilbereichen ist vorteilhaft
Betreute Arbeiten
- Uncertainty Estimation in Machine Learning for Perception Tasks in Autonomous Driving (T. Rögelein)
- Anonymization of Image Data for Autonomous Driving (D. Hägele, N. Richter)
- Machine Learning enabled IMU Dead Reckoning (M. Rust)
- Aufbau einer ROS2-basierten 1:8 Ampelanlage auf Basis von SUMO (D. Friedle, E. Schwarz, F. Weiß, E. Herzfeldt)
- Autonomous 1:8-Car ROS2 integration and Depth-Camera Sensor Fusion for Obstacle Detection (L. Gerstlauer)
- Cobot ROS2 integration and diffusion based sequential motion planning (J. Kurz, R. Walz)
- Integration und VR-Visualisierung eines Multi-Sensor-Wahrnehmungsmoduls mit Autoware (H. Erlewein)
- Erstellung eines digitalen Zwillings für den TechCampus der Hochschule Heilbronn in AWSIM (L. Scholl)
- Creation of Colored Point Cloud Maps and 3D Meshes in Blender and Unity (J. Bany)
- Integration of Vehicle and Sensor Models in Autoware Core / Universe (P. Lösch)
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