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Lukas Schwenkel

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik

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 Dienstag 13:00 in meinem Büro (PWR9 3.234)

Fachgebiet

Ich arbeite auf dem Gebiet der Modellprädiktiven Regelung (MPC). In meiner Forschung betrachte ich robustes MPC für Systeme mit Unsicherheiten und Störungen.

  1. L. Schwenkel, A. Hadorn, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Linearly discounted economic MPC without terminal conditions for periodic optimal operation“, Automatica, Bd. 159, S. 111393, 2024, doi: 10.1016/j.automatica.2023.111393.
  2. L. Schwenkel, J. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Model predictive control for linear uncertain systems using integral quadratic constraints“, IEEE Trans. Automat. Control, Bd. 68, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2023, doi: 10.1109/TAC.2022.3171410.
  3. L. Schwenkel, J. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Robust peak-to-peak gain analysis using integral quadratic constraints“, in Proc. 22nd IFAC World Congress, in Proc. 22nd IFAC World Congress. Yokohama, Japan, 2023, S. 11564–11569. doi: 10.1016/j.ifacol.2023.10.452.
  4. C. Klöppelt, L. Schwenkel, F. Allgöwer, und M. A. Müller, „Transient Performance of Tube-based Robust Economic Model Predictive Control“, in Proc. IFAC Conf. Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), in Proc. IFAC Conf. Nonlinear Model Predictive Control (NMPC). Bratislava, Slovakia, 2021, S. 28–35. doi: 10.1016/j.ifacol.2021.08.520.
  5. J. Köhler, L. Schwenkel, A. Koch, J. Berberich, P. Pauli, und F. Allgöwer, „Robust and optimal predictive control of the COVID-19 outbreak“, Annual reviews in Control, 2020.
  6. L. Schwenkel, M. Gharbi, S. Trimpe, und C. Ebenbauer, „Online learning with stability guarantees: A memory-based warm-starting for real-time MPC“, Automatica, Bd. 122, S. 109247, 2020, doi: 10.1016/j.automatica.2020.109247.
  7. L. Schwenkel, J. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Dynamic uncertainties in model predictive control: Guaranteed stability for constrained linear systems“, in 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), in 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). Jeju, South Korea, 2020, S. 1235–1241. doi: 10.1109/CDC42340.2020.9303819.
  8. L. Schwenkel, J. Köhler, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „Robust Economic Model Predictive Control without Terminal Conditions“, in Proc. 21st IFAC World Congress, in Proc. 21st IFAC World Congress. Berlin, Germany, 2020, S. 7097–7104. doi: 10.1016/j.ifacol.2020.12.465.
  9. L. Schwenkel, M. Guo, und M. Bürger, „Optimizing Sequences of Probabilistic Manipulation Skills Learned from Demonstration“, in Proceedings of the Conference on Robot Learning, in Proceedings of the Conference on Robot Learning, vol. 100. PMLR, 2020, S. 273--282. [Online]. Verfügbar unter: http://proceedings.mlr.press/v100/schwenkel20a.html
  10. L. Schwenkel, M. Gharbi, S. Trimpe, und C. Ebenbauer, „Online learning with stability guarantees: A memory-based real-time model predictive controller“, arXiv:1812.09582, 2018. [Online]. Verfügbar unter: https://arxiv.org/abs/1812.09582

seit 07/2019

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik, Universität Stuttgart

04/2017 −   05/2019

Masterstudium Technische Kybernetik an der Universität Stuttgart

Masterarbeit: "Leveraging Data in Model Predictive Control"

12/2018 −  05/2019

Praktikum am Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI), Robert Bosch GmbH, Renningen

Thema: Learning from Demonstration

10/2014 − 03/2017

Bachelorstudium Technische Kybernetik an der Universität Stuttgart

Bachelorarbeit: "Accelerated Gradient Methods for Convex Optimization"

10/2012 − 09/2014

Studium Mathematik und Physik auf gymnasiales Lehramt an der Universität Tübingen, ohne Abschluss aufgrund eines Fachrichtungswechsels.

06/2012

Abitur am Graf Eberhard Gynmasium in Bad Urach
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