Andreas Höhl M.Sc.

Arbeitsgebiet(e)

Model Predictive Control, Airborne Wind Energy, Machine Learning in Control Engineering, Bewegungsassistenzsysteme, MAKI - X5

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Titel Typ Status
Deep Learning-Based Estimation of Gait Effort from Electromyography Data Masterarbeit In Bearbeitung
Suitability Evaluation for Electroencephalography Signals for Machine-Learing-based Activity Detection during Waklnig Bachelorarbeit In Bearbeitung
Human Gait Analysis in the Field (wird in neuem Tab geöffnet) Projektseminar In Bearbeitung
Compensation of Delays in Nonlinear Model Predictive Control using NLP Sensitivity Analysis (wird in neuem Tab geöffnet) Masterarbeit Abgeschlossen
Path Following Model Predictive Control for Power Kites (wird in neuem Tab geöffnet) Masterarbeit Abgeschlossen
Multi-Goal Trajectory Planning for an Obstacle Course (wird in neuem Tab geöffnet) Projektseminar Abgeschlossen
Review and Predictive Control of Conceptual Bipedal Walking Models (wird in neuem Tab geöffnet) Projektseminar Abgeschlossen
Improving Trajectory Control using Parameter Identificantion with Different Mobile Robots (In Kooperation with Energy Robotics) Masterarbeit Abgeschlossen
State Estimation for a small Ground Vehicle using Heterogeneous Sensor Measurements (wird in neuem Tab geöffnet) Projektseminar Abgeschlossen
Data-driven Modeling of an Underactuated Double Pendulum (wird in neuem Tab geöffnet) Bachelorarbeit Abgeschlossen
Reinforcement Learning applied to the Control of an Actuated Double Pendulum (wird in neuem Tab geöffnet) Masterarbeit Abgeschlossen
Power Kite Control using Reinforcement learning (wird in neuem Tab geöffnet) Projektseminar Abgeschlossen
Nonsmooth Numerical OptimalControl (wird in neuem Tab geöffnet) Proseminar Abgeschlossen
Übungsleiter für Praktikum Regelungstechnik I / Regelung mechatronischer Systeme SoSe 2024
Übungsleiter & Organisation für Systemdynamik und Regelungstechnik I WiSe 2022/23, WiSe 2023/24
Übungsleiter für Optimal Control and Predictive Control SoSe 2023