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Felix Brändle

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik

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Pfaffenwaldring 9
70569 Stuttgart
Deutschland
Raum: 3.241

Sprechstunde

Nach Vereinbarung.

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Fachgebiet

Mein Forschungsgebiet is die datenbasierte Regelung, wo ich mich mit der Parameterisierung unbekannter System aus Daten beschäftige.

Außerdem arbeite ich an einem autonom fahrenden E-Scooter mit dem Ziel, die CO2-Emissionen der Universität Stuttgart zu reduzieren.

  1. Zeitschriftenartikel

    1. Brändle, F., & Allgöwer, F. (2025). A System Parameterization for Direct Data-Driven Estimator Synthesis. IEEE Control Systems Letters, 9, 1225–1230. https://doi.org/10.1109/LCSYS.2025.3580035
    2. Wanner, J., Brändle, F., & Sawodny, O. (2020). Trajectory planning with obstacle avoidance for a concrete pump using harmonic potentials. IFAC-PapersOnLine, 53, Article 2. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2693

  2. Konferenzartikel

    1. Strässer, R., Brändle, F., Meister, D., Seidel, M., & Allgöwer, F. (2025). Autonomous E-Scooters for Sustainable Urban Mobility: Achievements and Insights from an Experimental Prototype. European Robotics Forum 2025, 3–9. https://doi.org/10.1007/978-3-031-89471-8_1
    2. Xie, Y., Berberich, J., Brändle, F., & Allgöwer, F. (2025). Data-driven min-max MPC for LPV systems with unknown scheduling signal. 23rd European Control Conference (ECC).
    3. Meister, D., Strässer, R., Brändle, F., Seidel, M., Bassler, B., Gerber, N., Kautz, J., Rommel, E., & Allgöwer, F. (2025). Path-following model predictive control for autonomous e-scooters. Proc. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC). https://arxiv.org/abs/2505.05314
    4. Brändle, F., & Allgöwer, F. (2025). Data-driven Estimator Synthesis with Instantaneous Noise. 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC), 367–372. https://doi.org/10.1109/CDC57313.2025.11312215
    5. Brändle, F., Meister, D., Seidel, M., Strässer, R., & Allgöwer, F. (2025). On the effects of angular acceleration in orientation estimation using inertial measurement units. 2025 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), 470–476. https://doi.org/10.1109/CCTA53793.2025.11151447
    6. Brändle, F., & Allgöwer, F. (2025). A System Parametrization for Direct Data-Driven Analysis and Control with Error-in-Variables. European Journal of Control, 101307. https://doi.org/10.1016/j.ejcon.2025.101307
    7. Strässer, R., Seidel, M., Brändle, F., Meister, D., Soloperto, R., Hambach Ferrer, D., & Allgöwer, F. (2024). Collision Avoidance Safety Filter for an Autonomous E-Scooter using Ultrasonic Sensors. Proc. 17th IFAC Symposium on Control in Transportation Systems (CTS 2024), 58, Article 10. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.07.313

  3. Vorabveröffentlichungen

    1. Wei, Y., Brändle, F., Liu, W., Xie, Y., Wang, G., Sun, J., & Allgöwer, F. (2025). Robust Data-driven Min-max Model Predictive Control with Unknown-input Observers. In submitted.
  • Vorlesung Mehrgrößenreglung: SS25
  • Praktikum Konzepte der Regelungstechnik: WS2526
  • Praktikum Einführung in die Regelungstechnik: SS22, SS23, SS24
  • Vorlesung Einführung in die Regelungstechnik: WS2022, WS2023, WS2024
seit 10/2021 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik, Universität Stuttgart
03/2019  - 09/2021

Master Studium in Technischer Kybernetik an der Universität Stuttgart

Master-Arbeit: "Developing a controller for walking
on compliant legs"
10/2015 - 03/2019

Bachelor Studium in Technischer Kybernetik an der Universität Stuttgart

Bachelor-Arbeit: "Trajektorienplanung mit harmonischen
Potentialfunktionen für Manipulatoren"
09/2015 Abitur am Remstal-Gymnasium Weinstadt
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