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Fachgebiet
Mein Forschungsgebiet ist die datenbasierte Systemanalyse und Regelung. Hierbei untersuche ich die Verifikation von Systemeigenschaften (Dissipativität, IQCs, Nichtlinearitätsmaße,...) und den Entwurf von Zustandsrückführungen für nichtlineare Systeme auf der Basis von gemessenen Trajektorien.
Konferenzbeiträge
- T. Martin, T. B. Schön, und F. Allgöwer, „Gaussian inference for data-driven state-feedback design of nonlinear systems“, in 22nd IFAC World Congress, in 22nd IFAC World Congress. 2023, S. 4796–4803. doi: doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1245.
- T. Martin und F. Allgöwer, „Determining dissipativity for nonlinear systems from noisy data using Taylor polynomial approximation“, in Proc. American Control Conf. (ACC), in Proc. American Control Conf. (ACC). Atlanta, GA, USA, 2022, S. 1432–1437. doi: 10.23919/ACC53348.2022.9867806.
- T. Martin, A. Koch, und F. Allgöwer, „Data-driven surrogate models for LTI systems via saddle-point dynamics“, in Proc. 21st IFAC World Congress, in Proc. 21st IFAC World Congress. Berlin, Germany, 2020, S. 971–976. doi: 10.1016/j.ifacol.2020.12.1261.
- T. Martin und F. Allgöwer, „Iterative data-driven inference of nonlinearity measures via successive graph approximation“, in Proc. 59th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), in Proc. 59th IEEE Conf. Decision and Control (CDC). Jeju, South Korea, 2020, S. 4760–4765. doi: 10.1109/CDC42340.2020.9304285.
- T. Martin, P. N. Köhler, und F. Allgöwer, „Dissipativity and Economic Model Predictive Control for Optimal Set Operation“, in Proc. American Control Conf. (ACC), in Proc. American Control Conf. (ACC). Philadelphia, PA, USA, 2019, S. 1020–1026. doi: 10.23919/ACC.2019.8814305.
- T. Martin und F. Allgöwer, „Nonlinearity Measures for Data-Driven System Analysis and Control“, in Proc. 58th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), in Proc. 58th IEEE Conf. Decision and Control (CDC). Nice, France, 2019, S. 3605–3610. doi: 10.1109/CDC40024.2019.9029804.
(Zeitschriften-) Aufsätze
- T. Martin und F. Allgöwer, „Data-Driven System Analysis of Nonlinear Systems Using Polynomial Approximation“, IEEE Transactions on Automatic Control, Bd. 69, Nr. 7, Art. Nr. 7, 2024, doi: 10.1109/TAC.2023.3321212.
- T. Martin, T. B. Schön, und F. Allgöwer, „Guarantees for data-driven control of nonlinear systems using semidefinite programming: A survey“, Annual Reviews in Control, Bd. 56, S. 100911, 2023, doi: 10.1016/j.arcontrol.2023.100911.
- T. Martin und F. Allgöwer, „Data-driven inference on optimal input-output properties of polynomial systems with focus on nonlinearity measures“, IEEE Trans. Automat. Control, Bd. 68, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2023, doi: 10.1109/TAC.2022.3226652.
- T. Martin und F. Allgöwer, „Data-driven system analysis of nonlinear systems using polynomial approximation“, IEEE Trans. Automat. Control (early access), 2023, doi: 10.1109/TAC.2023.3321212.
- T. Martin und F. Allgöwer, „Dissipativity verification with guarantees for polynomial systems from noisy input-state data“, IEEE Control Systems Lett., Bd. 5, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2021, doi: 10.1109/LCSYS.2020.3037842.
- Praktikum ERT SS 2018, SS 2019, SS 2020 SS 2021, SS 2022
- Projektwettbewerb ERT SS 2019
- Roborace: 2018, 2019, Sommer 2021, Winter 2021, 2022
- Assistent: Introduction to Adaptive Control 2018, Konzepte der Regelungstechnik WS 2023
- Projektarbeit Maschinenbau "Konstruktion, Modellierung und Regelung eines Lego Mindstorms Fahrrads" WS 2019, WS 2020, WS 2021, SS2022, WS 2022
Seit 05/2018 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik, Universität Stuttgart, Deutschland. |
4/2017−09/2017 | Praktikum bei ITK Engineering |
10/2015-05/2018 |
Studium der Technischen Kybernetik(M.Sc.) an der Universität Stuttgart, Deutschland.
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10/2012-09/2015 |
Studium der Technischen Kybernetik(B.Sc.) an der Universität Stuttgart, Deutschland.
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06/2012 | Abitur am Ellentalgymnasien Bietigheim-Bissingen. |