Zur Person

Forschungsinteresse: Reinforcement Learning in Robotics

Studium

09/2014 – 09/2017

Master of Science in Robotics, Systems and Control an der Eidgenössische Technische Hochschule Zürich

Masterarbeit: “Classification of Tremor in the Laboratory and in the Wild“ am Human Sensing Laboratory der Carnegie Mellon University

Supervisors: Prof. Dr. Jessica K. Hodgins, Prof. Dr. Andreas Krause (ETH Zürich)

09/2015 – 12/2015

Austauschsemester an der Hong Kong University of Science and Technology

09/2010 – 09/2014

Bachelor of Science in Informatik

Bachelorarbeit: “Preparing a Quadrotor for Following a Human Being Indoors While Avoiding Obstacles“
am Advanced Interactive Technologies Lab der Eidgenössische Technische Hochschule Zürich

Supervisor: Prof. Dr. Otmar Hilliges

Berufserfahrung

11/2018 – 04/2019

Praktikum bei X Development LLC (ehemals Google X),
Mountain View, Kalifornien, USA

Mitglied des Robotikteams. Beschäftigung damit, wie Roboter eines Tages nützlich in unserer unstrukturierten Welt werden können.

02/2016 – 08/2016

Praktikum bei der Robert Bosch GmbH,
Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung in Renningen
Absichtserkennung von Fußgängern an Zebrastreifen mit neuronalen Netzwerken:

Segmentierung von Fußgängern in Stereo Vision Bildern mit Hilfe vorsegmentierter LiDAR Punktwolken.
Implementierung einer Machine Learning Pipeline mit den beiden Python Bibliotheken Lasagne und Theano zur automatischen Evaluierung verschiedener neuronaler Netzwerkarchitekturen.

Publikationen

Assembly Sequence Planning Using Deep Learning Approaches. PhD dissertation
Cebulla, A.
2025, November 11. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000186588

Beyond Feasibility: Efficiently Planning Robotic Assembly Sequences That Minimize Assembly Path Lengths
Cebulla, A.; Asfour, T.; Kröger, T.
2024. 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Abu Dhabi, 14th-18th October 2024, 4076–4083, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IROS58592.2024.10801475

Speeding Up Assembly Sequence Planning Through Learning Removability Probabilities
Cebulla, A.; Asfour, T.; Kröger, T.
2023. 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 29th May - 02nd June 2023, London, 12388 – 12394, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICRA48891.2023.10160920

Sim2real Transfer Learning for Point Cloud Segmentation: An Industrial Application Case on Autonomous Disassembly
Wu, C.; Bi, X.; Pfrommer, J.; Cebulla, A.; Mangold, S.; Beyerer, J.
2023. 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 4520–4529, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/WACV56688.2023.00451

Agiles Produktionssystem mittels lernender Roboter bei ungewissen Produktzuständen am Beispiel der Anlasser-Demontage = Concept of an agile production system based on learning robots applied to disassembly
Lanza, G.; Asfour, T.; Beyerer, J.; Deml, B.; Fleischer, J.; Heizmann, M.; Furmans, K.; Hofmann, C.; Cebulla, A.; Dreher, C.; Kaiser, J.-P.; Klein, J.-F.; Leven, F.; Mangold, S.; Mitschke, N.; Stricker, N.; Pfrommer, J.; Wu, C.; Wurster, M.; Zaremski, M.
2022. at - Automatisierungstechnik, 70 (6), 504–516. doi:10.1515/auto-2021-0158