Dr.
Oliver Urbann

Oliver Urbann ist Teamleiter für KI und Robotik am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik in Dortmund. Er erwarb 2010 sein Diplom (entspricht M.Sc.) in Informatik an der TU Dortmund und promovierte dort 2017 zum Dr.-Ing. (summa cum laude) in Informatik mit einer Arbeit über die modellbasierte Echtzeitsteuerung der Fortbewegung humanoider Roboter. Mit fast zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Robotik, darunter viele Jahre am Institut für Robotikforschung der TU Dortmund, umfasst seine Arbeit humanoide und mobile Robotik, autonome Fahrzeuge und Transportsysteme sowie die Automatisierung komplexer, physikalisch interaktiver Systeme.

Seine Forschungsschwerpunkte sind (humanoide) Robotik, lernbasierte Steuerung, insbesondere verstärktes Lernen für dynamische Roboterbewegung und -navigation, ressourcenbewusstes maschinelles Lernen auf eingebetteten Plattformen sowie Wahrnehmungs- und Simulationsmethoden, die die Lücke zwischen Simulation und Realität schließen. Die Anwendungsbereiche reichen von der Intralogistik und Produktion bis hin zum Gesundheitswesen und der Mensch-Roboter-Kollaboration. Er hat zahlreiche nationale und europäische Forschungsprojekte koordiniert und daran mitgewirkt und ist Mitherausgeber des IEEE Robotics & Automation Magazine und der IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots.

Aktuelle Forschungsthemen:

• Lernbasierte Fortbewegung für dynamische Roboter (Humanoide, Rad- und Hybridroboter) in realen Umgebungen
• Verstärkendes Lernen und Sim-to-Real-Methoden für robuste Autonomie von mobilen Robotern und Fahrzeugflotten in der Logistik und anderen Bereichen
• Ressourcenbewusstes maschinelles Lernen und Wahrnehmung für eingebettete und Edge-Systeme, einschließlich Tracking, Lokalisierung und Vision
• Menschenzentrierte verkörperte KI für intuitive Mensch-Roboter-Zusammenarbeit und kognitive Fähigkeiten in autonomen Systemen.

Besondere Interessen:

Meine langjährige Beteiligung am RoboCup-Humanoiden-Roboterfußball, einschließlich eines Weltmeistertitels im Jahr 2016 (SPL Outdoor), hat meine Sicht auf die Robotikforschung und -ausbildung stark geprägt. Ich interessiere mich besonders dafür, wie wettbewerbsorientierte, physikalisch fundierte Experimente uns dazu zwingen, wirklich robuste Systeme zu entwickeln, die mit Unsicherheiten, Echtzeitbeschränkungen und komplexem Teamverhalten umgehen können. Ich glaube, dass das Unterrichten und Betreuen von Robotikprojekten enorm von dieser Denkweise profitiert: Die Studierenden sollten den gesamten Prozess von der Simulation und den Algorithmen bis hin zur zuverlässigen Leistung auf realen Robotern unter realistischen Bedingungen und mit klaren Erfolgskriterien erleben.