Dieses Bild zeigt  Lukas Schwenkel

Herr M.Sc.

Lukas Schwenkel

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik

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Fachgebiet

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

  1. Klöppelt, C. ; Schwenkel, L. ; Allgöwer, F. ; Müller, M. A.: Transient Performance of Tube-based Robust Economic Model Predictive Control, arXiv:2102.09404, 2021. — submitted
  2. Schwenkel, L. ; Köhler, J. ; Müller, M. A ; Allgöwer, F.: Model predictive control for linear uncertain systems using integral quadratic constraints, arXiv:2104.05444, 2021. — submitted
  3. Schwenkel, L. ; Guo, M. ; Bürger, M.: Optimizing Sequences of Probabilistic Manipulation Skills Learned from Demonstration. In: Proceedings of the Conference on Robot Learning, Proceedings of the Conference on Robot Learning. Bd. 100 : PMLR, 2020, S. 273--282
  4. Köhler, J. ; Schwenkel, L. ; Koch, A. ; Berberich, J. ; Pauli, P. ; Allgöwer, F.: Robust and optimal predictive control of the COVID-19 outbreak. In: Annual reviews in Control, Annual reviews in Control. (2020)
  5. Schwenkel, L. ; Köhler, J. ; Müller, M. A. ; Allgöwer, F.: Dynamic uncertainties in model predictive control: Guaranteed stability for constrained linear systems. In: 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2020, S. 1235–1241
  6. Schwenkel, L. ; Gharbi, M. ; Trimpe, S. ; Ebenbauer, C.: Online learning with stability guarantees: A memory-based warm-starting for real-time MPC. In: Automatica, Automatica. Bd. 122 (2020), S. 109247
  7. Schwenkel, L. ; Köhler, J. ; Müller, M. A. ; Allgöwer, F.: Robust Economic Model Predictive Control without Terminal Conditions. In: Proc. of 21st IFAC World Congress, Proc. of 21st IFAC World Congress, 2020
  8. Schwenkel, L. ; Gharbi, M. ; Trimpe, S. ; Ebenbauer, C.: Online learning with stability guarantees: A memory-based real-time model predictive controller, arXiv:1812.09582, 2018. — Extended version of (Schwenkel, et.al., 2020, Online learning with stability guarantees: A memory-based warm-starting for real-time MPC)

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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