Vorlesungen
Die folgende Liste beinhaltet die am IRT verfügbaren Master- (M), Studien- und Bachelorarbeiten (B) sowie kleine (4 LP, S4) und große (8 LP, S8) Seminararbeiten oder Projekte für Scientific Computing II (5 LP, SFII). Listeneinträge ohne eine der obigen Kennungen beschreiben aktuelle Forschungsbereiche mit möglicherweise offenen Themen für Abschlussarbeiten.
Bitte beachten Sie unsere Richtlinien zur Durchführung von studentischen Arbeiten.
THEMENGEBIETE MÖGLICHER ARBEITEN UND KONKRETE ANGEBOTE
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Autonome Bewegungsplanung für Roboter
Entwicklung, Verbesserung und Evaluierung von Ansätzen zur autonomen Bewegungsplanung mit Schwerpunkt auf seriellen Roboterarmen, einschließlich der Implementierung in einer Simulationsumgebung und auf einen kollaborativen 7-DoF-Roboter.
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Garantien für Algorithmen zur Bewegungplanung
Theoretische Analyse von Algorithmen zur autonomen Bewegungsplanung mit Schwerpunkt auf Garantien für Kollisionsvermeidung, Zielkonvergenz und Leistungsanforderungen.
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Konvexe Online-Optimierung zur Regelung dynamischer Systeme
Verschiedene Arbeiten über die Entwicklung, theoretische Analyse und Implementierung von lernenden Reglern mit Schwerpunkt auf der Anwendung von "online convex optimization" auf die Regelung dynamischer Systeme.
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Suboptimale Ansätze zur optimierungsbasierten Zustandsschätzung
Verschiedene Arbeiten zum Entwurf suboptimaler Schätzer mit bewegtem Horizont, zur Analyse/Ableitung ihrer theoretischen Eigenschaften und zu ihrer Anwendung auf nichtlineare Beispielsysteme.
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Beobachtbarkeit und Zustandsschätzung bei unregelmäßiger Abtastung
Verschiedene Arbeiten zur Untersuchung der Beobachtbarkeit, Erkennbarkeit und zur Zuständsschätzung eines Systems bei irregulärer Abtastung, also bei nur unregelmäßig vorliegendenen Messwerten.
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Robuste ökonomische modellprädiktive Regelung
Verschiedene Arbeiten zur Entwicklung, theoretischen Analyse und Implementierung einer robusten ökonomischen modellprädiktiven Regelung (MPC). Das Ziel der ökonomischen MPC ist es, allgemeine Leistungskriterien zu behandeln, die mit der Ökonomie des zugrunde liegenden Prozesses zusammenhängen können.
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Daten- und lernbasiere Regelung nichtlinearer Systeme
Verschiedene Arbeiten zur Entwicklung, theoretischen Analyse und Implementierung von daten- und lernbasierter Regelung für nichtlineare Systeme. Datenbasierte Regelung umfasst den Entwurf von Reglern allein aus Eingangs-/Ausgangs-Prozessdaten ohne dabei ein explizites mathematisches Modell des Systems zu identifizieren.
- Details und Kontakt
- Offenes Masterarbeitsthema: Data-based representation for feedback linearizable systems from noisy data
- Offenes Masterarbeitsthema: Data-driven nonlinear predictive control for robotic manipulators: A case study
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Reinforcement Learning in der Regelungstechnik
Verschiedene Arbeiten zur Erweiterung der aktuellen Reinforcement Learning Methoden zum Entwurf von optimalen Reglern, zur Entwicklung von robusten Lernverfahren sowie zu anwendungsorientierten Vergleichen zwischen Reinforcement Learning und anderen lernenden oder datenbasierten Reglern.
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Hypophysen-Schilddrüsen-Regelkreis
Verschiedene Arbeiten zur Modellierung optimalen Regelung des Hypophysen-Schilddrüsen-Regelkreises
