Maximilian Gilles

Maximilian Gilles

  • Karlsruher Institut für Technologie
    Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme
    Geb. 50.38 Gotthard-Franz-Str. 8
    76131 Karlsruhe

Forschungsthemen

Robot Grasping for Bin Picking

Sim-To-Real Transfer Learning

Active Learning

Projekte

Werdegang

Seit 2021

Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

2019-2020

Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL)
Studentische Hilfskraft

2018-2020

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Studium Maschinenbau (M.Sc.)

2013-2018

 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Studium Maschinenbau (B.Sc.)

 

Vorlesungen

 

Abschlussarbeiten

  • Aktuelle Ausschreibungen für Abschlussarbeiten finden sich hier.
  • Interesse an meinen Forschungsthemen, aber es ist gerade kein Thema ausgeschrieben? Schreibe mir eine kurze Mail, denn es gibt eigentlich immer Themen zu bearbeiten.

Veröffentlichungen


Linguistic style as a digital marker for depression severity: An ambulatory assessment pilot study in patients with depressive disorder undergoing sleep deprivation therapy
Hartnagel, L.-M.; Ebner-Priemer, U. W.; Foo, J. C.; Streit, F.; Witt, S. H.; Frank, J.; Limberger, M. F.; Horn, A. B.; Gilles, M.; Rietschel, M.; Sirignano, L.
2024. Acta psychiatrica Scandinavica. doi:10.1111/acps.13726
Rethinking Resource Competition in Multi-Task Learning: from Shared Parameters to Shared Representation
Mao, D.; Chen, Y.; Wu, Y.; Gilles, M.; Wong, A.
2024. IEEE Access, 12, 128717–128728. doi:10.1109/ACCESS.2024.3429281
MetaGraspNetV2: All-in-One Dataset Enabling Fast and Reliable Robotic Bin Picking via Object Relationship Reasoning and Dexterous Grasping
Gilles, M.; Chen, Y.; Zeng, E. Z.; Wu, Y.; Furmans, K.; Wong, A.; Rayyes, R.
2024. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 21 (3), 2302–2320. doi:10.1109/TASE.2023.3328964
Continual Learning of Vacuum Grasps from Grasp Outcome for Unsupervised Domain Adaption
Gilles, M.; Rau, V.
2022. 2022 2nd International Conference on Robotics, Automation and Artificial Intelligence (RAAI), 164–171, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/RAAI56146.2022.10092970
Structure SLAM with points, planes and objects
Zhou, B.; Gilles, M.; Meng, Y.
2022. Advanced Robotics, 36 (20), 1060–1075. doi:10.1080/01691864.2022.2123253
MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Scene-Aware Ambidextrous Bin Picking via Physics-based Metaverse Synthesis
Gilles, M.; Chen, Y.; Winter, T. R.; Zhixuan Zeng, E.; Wong, A.
2022. doi:10.48550/arXiv.2208.03963
MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Scene-Aware Ambidextrous Bin Picking via Physics-based Metaverse Synthesis
Gilles, M.; Chen, Y.; Winter, T. R.; Zhixuan Zeng, E.; Wong, A.
2022. 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 220–227, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CASE49997.2022.9926427
Unsupervised deep learning based ego motion estimation with a downward facing camera
Gilles, M.; Ibrahimpasic, S.
2023. Visual Computer, 39, 785–798. doi:10.1007/s00371-021-02345-6
PiRo : Ein autonomes Kommissioniersystem für inhomogene, chaotische Lager = PiRo : An autonomous picking system for inhomogeneous, chaotic storages
Colling, D.; Dziedzitz, J.; Hopfgarten, P.; Markert, K.; Neubehler, K.; Eberle, F.; Gilles, M.; Jung, M.; Kocabas, A.; Furmans, K.
2017. Logistics journal / Proceedings, 2017. doi:10.2195/lj_Proc_colling_de_201710_01