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M.Eng. Adam Theo Müller

M.Eng. Adam Theo Müller

Forschung Machine Learning in autonomen Systemen
Telefon: +49 7131 504 6728
E-Mail: adam-theo.mueller@hs-heilbronn.de
Besuchsadresse: G117
Postadresse: Max-Planck-Str. 39, 74081

Forschung

Themenbereiche:

  • Autonome Systeme (perception, sensor fusion)
  • Machine Vision (machine learning in perception)
  • Kognitive Robotik


Publikationen:

PixCOIN, training and inference, results and extension
  • 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
Robotic sorting Setup
  • 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
Faster FE calibration example results
  • 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/

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.

Image of a VW Passat autonomous vehicle

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
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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