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Ich arbeite auf dem Gebiet der Modellprädiktiven Regelung (MPC). In meiner Forschung betrachte ich robustes MPC für Systeme mit Unsicherheiten und Störungen.
- 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.
- E. Milios, K. P. Wabersich, F. Berkel, und L. Schwenkel, „Stability Mechanisms for Predictive Safety Filters“, arXiv preprint arXiv:2404.05496, 2024.
- L. Schwenkel, D. Briem, M. A. Müller, und F. Allgöwer, „On discount functions for economic model predictive control without terminal conditions“, arXiv preprint arXiv:2405.14361, 2024.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
- 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
WS 2022/23 |
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WS 2021/22 |
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SS 2021 |
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WS 2020/21 |
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SS 2020 |
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WS 2019/20 |
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 |