Alexander Rose M.Sc.
Arbeitsgebiet(e)
Learning-supported model predictive control, MPC for embedded systems, Approximate MPC, Monte Carlo methods, Path following and trajectory tracking
Kontakt
alexander.rose@iat.tu-...
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Work
S3|10 511
Landgraf-Georg-Str. 4
64283
Darmstadt
| Betreuung der Lehrveranstaltung Modellbildung, Simulation und Optimierung | WS23/24 |
| Betreuung der Lehrveranstaltung Control of Distributed Cyber-Physical Systems | WS22/23, SS24 |
| Betreuung der Lehrveranstaltung Modellbildung und Simulation | SS22, SS23 |
| Thema | Typ | Status |
|---|---|---|
| Modellprädiktive Regelung von Quadrocoptern | Bachelorarbeit | in Bearbeitung |
| Approximate Model Predictive Trajectory Tracking for an Autonomous Vehicle (wird in neuem Tab geöffnet) | Masterarbeit | abgeschlossen |
| Approaches to Multi Agent Systems (wird in neuem Tab geöffnet) | Proseminar | in Bearbeitung |
| Tensor Networks for Machine Learning (wird in neuem Tab geöffnet) | Proseminar | offen |
| Explicit Model Predictive Control for Nonlinear Systems (wird in neuem Tab geöffnet) | Masterarbeit | abgeschlossen |
| Catching Objects with a Robot Arm (wird in neuem Tab geöffnet) | Projektseminar | abgeschlossen |
| Applications of the Scenario Approach (wird in neuem Tab geöffnet) | Proseminar | abgeschlossen |
| Sicherheitsgarantien für ein vernetztes Regelungssystem mit Verzögerungen und Paketverlust | Masterarbeit | abgeschlossen |
| Approximating Model Predictive Controllers using Neural Networks and Gaussian Processes (wird in neuem Tab geöffnet) | Projektseminar | abgeschlossen |
| Personalisierter digitaler Zwilling des menschlichen Fahrers | Masterarbeit | abgeschlossen |
| Gaussian Processes for Regression and Binary Classification | Proseminar | abgeschlossen |
| Entwurf eines Zustandschätzers für einen Rennwagen | Bachelorarbeit | abgeschlossen |
| Predictive Control of an Inverted Pendulum (wird in neuem Tab geöffnet) | Projektseminar | abgeschlossen |
| Fahrzeugmodell zum Entwurf eines Zustandschätzers | Proseminar | abgeschlossen |
| Gaussian process based Model Predictive Control for a PEM Fuel Cell (wird in neuem Tab geöffnet) | Projektseminar | abgeschlossen |
| Machine Learning Methods for System Identification and Control | Masterarbeit | abgeschlossen |
| Kontaktieren Sie mich gerne für mögliche weitere Themen. Bitte schicken Sie einen aktuellen Leistungsspiegel mit. | ||
| Google Scholar |
| [6] R. Findeisen, A. Rose, K. Graichen and M. Mönnigmann, „Embedded Optimization in Control: An Introduction, Opportunities, and Challenges“, https://doi.org/10.1016/B978-0-443-14081-5.00129-X |
| [5] A. Rose, P. Schaub and R. Findeisen, „Safe and High-Performance Learning of Model Predictive Control using Kernel-Based Interpolation“, accepted, https://arxiv.org/abs/2410.06771 |
| [4] A. Rose, M. Pfefferkorn, H. H. Nguyen and R. Findeisen, „Learning a Gaussian Process Approximation of a Model Predictive Controller with Guarantees,“ 2023 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Singapore, Singapore, 2023, pp. 4094-4099, doi: 10.1109/CDC49753.2023.10384047. |
| [3] J. Bethge, M. Pfefferkorn, A. Rose, J. Peters, and R. Findeisen. „Model Predictive Control with Gaussian-Process-Supported Dynamical Constraints for Autonomous Vehicles“ In Proceedings of IFAC World Congress, 2023. accepted. arXiv: https://arxiv.org/abs/2303.04725 |
| [2] L. Kranert, J. Pohlodek, S. Duvigneau, A. Rose, L. Carius, A. Kienle, and R. Findeisen, „Step experiments enable efficient exploration of microbial microaerobic steady states.“, Authorea. February 21, 2023, preprint, doi: 10.22541/au.167700378.88413405/v1. |
| [1] J. Pohlodek, A. Rose, B. Morabito, L. Carius, and R. Findeisen, „Data-driven Metabolic Network Reduction for Multiple Modes Considering Uncertain Measurements,“ IFAC-PapersOnLine, vol. 53, no. 2, pp. 16866–16871, 2020, 21st IFAC World Congress, doi: 10.1016/j.ifacol.2020.12.1215 |