M. Sc. Daniel Landgraf
M.Sc. Daniel Landgraf
Forschungsinteressen und Arbeitsgebiete
- Modellprädiktive Regelung mit lernenden Verfahren
- Recheneffizientes maschinelles Lernen mit Gaußprozessen
- Stochastische modellprädiktive Regelung
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) in der Regelungstechnik
Werdegang
Seit Januar 2021: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Regelungstechnik, FAU Erlangen-Nürnberg
2019 – 2020: Studium Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (M.Sc.), FAU Erlangen-Nürnberg
2015 – 2019: Studium Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (B.Sc.), FAU Erlangen-Nürnberg
Offene Arbeiten
Laufende und abgeschlossene Arbeiten
- Zustandsschätzung mittels Gaußprozessquadratur (BA)
- Modellprädiktive Bewegungsregelung für ein autonomes Golfkart
- Datenbasierte Steuerung eines 3D-Druckprozesses für Hochfrequenzkomponenten