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Matthias Köhler (Hirche)

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik

Kontakt

Pfaffenwaldring 9
70569 Stuttgart
Deutschland
Raum: 3.240

Sprechstunde

Sprechstunde (z. B. für Studiengangs-Angelegenheiten):

während der Vorlesungszeit:

mittwochs, 13:30 bis 14:00 Uhr.

Sprechtstunde entfällt am:

  • 2.11.2022
  • 16.11.2022

Fachgebiet

Ich forsche im Gebiet der verteilten modellprädiktiven Regelung (Distributed Model Predictive Control bzw. DMPC).

Insbesondere interessiere ich mich dafür, Methoden und Resultate aus der Multi-Agenten Theorie im Kontext der verteilten modellprädiktiven Regelung zu verwenden. Weiter forsche ich an DMPC-Algorithmen, die ein über Stabilisierung hinausgehendes Ziel haben, z. B. Konsensus oder allgemeinere kooperative Aufgaben sowie ökonomisch formulierte Ziele.

  1. Konferenzbeiträge

    1. M. Köhler, J. Berberich, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Data-driven distributed MPC of dynamically coupled linear systems“, in Proc. 25th IFAC Int. Symp. Mathematical Theory of Networks and Systems (MTNS), Bayreuth, Germany, 2022, S. 365–370. doi: 10.1016/j.ifacol.2022.11.080.
    2. 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), Austin, TX, USA, 2021, S. 5788–5794.
    3. 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), 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“, preprint on arxiv, 2023, doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.10006.
    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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