Cebulla IAR-IPR

M. Sc. Alexander Cebulla

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


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