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Matthias Köhler (Hirche)

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik

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Fachgebiet

Ich forsche im Gebiet der modellprädiktiven Regelung (MPC).

Insbesondere untersuche ich verteilte MPC Algorithmen für kooperative oder kooperativ-konkurrierende Regelung von Multi-Agenten-Systemen. Für diese Algorithmen werden Methoden aus der MPC-Theorie, Multi-Agenten-Theorie und verteilter Optimierung kombiniert, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Garantien für wünschenswerte Eigenschaften, wie zum Beispiel das Erfüllen kooperativer Ziele oder minimale Kosten, zu erreichen.

  1. Konferenzbeiträge

    1. M. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Distributed Model Predictive Control for Periodic Cooperation of Multi-Agent Systems“, in preprint on arXiv, in preprint on arXiv. 2023. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.03002.
    2. M. Köhler, J. Berberich, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Data-driven distributed MPC of dynamically coupled linear systems“, in Proc. 25th Int. Symp. Math. Theory Netw. Syst. (MTNS), in Proc. 25th Int. Symp. Math. Theory Netw. Syst. (MTNS). Bayreuth, Germany, 2022, S. 365–370. doi: 10.1016/j.ifacol.2022.11.080.
    3. S. Wildhagen, J. Berberich, M. Hirche, und F. Allgöwer, „Improved stability conditions for systems under aperiodic sampling: model- and data-based analysis“, in Proc. 60th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC), in Proc. 60th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC). Austin, TX, USA, 2021, S. 5788–5794.
    4. M. Hirche, P. N. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Distributed Model Predictive Control for Consensus of Constrained Heterogeneous Linear Systems“, in Proc. 59th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC), in Proc. 59th IEEE Conf. on Decision and Control (CDC). Jeju Island, Republic of Korea, 2020, S. 1248–1253. doi: 10.1109/CDC42340.2020.9303838.

  2. (Zeitschriften-) Aufsätze

    1. M. Köhler, L. Krügel, L. Grüne, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Transient Performance of MPC for Tracking“, IEEE Control Systems Letters, Bd. 7, S. 2545–2550, 2023, doi: 10.1109/LCSYS.2023.3287798.
    2. M. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Distributed MPC for Self-Organized Cooperation of Multi-Agent Systems“, IEEE Trans. Automat. Control (submitted), Preprint:  arXiv:2210.10128, 2022.
    3. S. Yu, M. Hirche, Y. Huang, H. Chen, und F. Allgöwer, „Model predictive control for autonomous ground vehicles: a review“, Auton. Intell. Syst., Bd. 1, S. 4, 2021, doi: 10.1007/s43684-021-00005-z.
Seit 04/2019 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik, Universität Stuttgart, Deutschland.
08/2018-02/2019 Forschungsaufenthalt an der University of California, Berkeley, USA.
04/2018-08/2018 Praktikum bei Robert Bosch GmbH, CR/AEB, Renningen, Deutschland.
10/2016-03/2019

M.Sc. Technische Kybernetik an der Universität Stuttgart, Deutschland.

  • Masterarbeit: Parameter Tuning of Iterative Learning Control Using Reinforcement Learning for Human-Machine Cooperation
10/2013-10/2016

B.Sc. Technische Kybernetik an der Universität Stuttgart, Deutschland.

  • Bachelorarbeit: Inversionsbasierter Steuerungsentwurf für zeitvariante Transportsysteme mit örtlich verteilt wirkendem Stelleingriff
06/2013 Abitur am Staufer-Gymnasium Waiblingen, Deutschland.

Studiengangsmanager Technische Kybernetik

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