Wissenschaftlicher Mitarbeiter: Christian Hürten, M.Sc.

Huerten Farbe

Christian Hürten, M.Sc.​

​Raum: MD-227

Telefon: +49 (0)203 379-1659

Telefax: +49 (0)203 379-4143

E-Mail: christian.huerten@uni-due.de

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Forschungsprofil

  • Maschinelles Lernen.
  • Automatisierung in der Binnenschifffahrt
  • Fernsteuerung in der Binnenschifffahrt

Titel der Dissertation

  • Anwendung von Methoden des Transfer Learning auf die Modellierung der Fahrzeugdynamik

Abschlussarbeiten

  • Bachelor-Arbeit: „Entwicklung und Validierung eines Mehrgrößen-Neuro-Fuzzy-Reglers zur aktiven Wankstabilisierung“
  • Master-Arbeit: „Entwicklung und Validierung einer Methode zur Bestimmung der benötigten Modellkomplexität für die Auslegung von Fahrerassistenzsystemen auf Basis Maschineller Lernmethoden“

Preise

  • Auszeichnung für herausragenden Abschluss im Master-Studiengang Maschinenbau, Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Duisburg-Essen
  • Erster Preis für herausragende Bachelorarbeit 2019, Alumni Lehrstuhl für Mechatronik e.V. der Universität Duisburg-Essen

Aktuelle Forschungsprojekte

Gutachten und Gremienarbeit

Lehrstuhlarbeit

    2024

  • Gust, Patrick; Hürten, Christian; Boumann, Roland; Bruckmann, Tobias
    Methoden des maschinellen Lernens als Notfallstrategie nach Seilrissen bei parallelen Seilrobotern
    In: Zehnte IFToMM D-A-CH Konferenz 2024: 05./06. März 2024, Universität Rostock / 10. IFToMM D-A-CH Konferenz, 5./6. März 2024, Rostock / Univerisitätsbibliothek Duisburg-Essen (Hrsg.) 2024
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)

    • 2023

  • Stockem Novo, Anne; Hürten, Christian; Baumann, Robin; Sieberg, Philipp
    Self-evaluation of automated vehicles based on physics, state-of-the-art motion prediction and user experience
    In: Scientific Reports Jg. 13 (2023) Nr. 1, 12692
    Online Volltext: dx.doi.org/ (Open Access)

    • 2022

  • Hürten, Christian; Sieberg, Philipp; Schramm, Dieter
    Determining Required Simulation Model Fidelity for Developing an Advanced Driver Assistance System for Automated Lane Change Decision Making
    In: Proceedings of the AmE 2022 - Automotive meets Electronics / 13. GMM-Symposium, 29.-30. September 2022, Dortmund, Germany 2022, S. 13 - 18
  • Jarofka, Maximilian; Sieberg, Philipp; Hürten, Christian; Benedens, Tim; Peters, Ricarda; Kracht, Frédéric E.; Schramm, Dieter
    Template for Preparation of Papers for IEEE Sponsored Conferences & Symposia
    In: Proceedings of the 25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2022) / 25th IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2022): 08-12 October 2022; Macau, China 2022, S. 1548 - 1553
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Weber, Thomas; Hürten, Christian; Schramm, Dieter
    Concept of a Teleoperation System for Inland Shipping Vessels
    In: Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings (ITSC 2022) / 25th International Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings (ITSC 2022): 08-12 October 2022; Macau, China / Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) (Hrsg.) 2022, S. 349 - 354
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Hürten, Christian; Sieberg, Philipp; Schramm, Dieter
    Generating a Multi-fidelity Simulation Model Estimating the Models’ Applicability with Machine Learning Algorithms
    In: Proceedings of the 12th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications / 12th International Conference on Simulation and Modeling Methodologies, Technologies and Applications (SIMULTECH 2022): July 14 - 16, 2022; Lisbon, Portugal 2022, S. 131 - 141
    Online Volltext: dx.doi.org/

    • 2021

  • Jarofka, Maximilian; Sieberg, Philipp; Hürten, Christian; Benedens, Tim; Peters, Ricarda; Kracht, Frédéric Etienne; Schramm, Dieter
    From Real to Virtual Environment : Integration of Publicly Available Geodata into a Simulation Environment
    In: AISS 2021 - Autonomous Inland and Short Sea Shipping Conference: Book of Abstracts / Autonomous Inland and Short Sea Shipping Conference (AISS 2021), 2. & 3. November 2021, Duisburg, Germany / Competence Centre for Autonomous Inland and Short Sea Shipping (Hrsg.) (2021) S. 15 - 16
    (Open Access)

    • 2020

  • Sieberg, Philipp; Hürten, Christian; Schramm, Dieter
    Representation of an Integrated Non-Linear Model-Based Predictive Vehicle Dynamics Control System by a Co-Active Neuro-Fuzzy Inference System
    In: Proceedings of the IEEE 31st IEEE Symposium on Intelligent Vehicle / IV2020, 19. October - 13. November 2020, (Virtual) Las Vegas, USA 2020, S. 572 - 577
    Online Volltext: dx.doi.org/

Aktuelle Veranstaltungen

Keine aktuellen Veranstaltungen.

Vergangene Veranstaltungen (max. 10)

Keine vergangenen Veranstaltungen.