M. Sc. Tim-Lukas Habich

Ich forsche im Bereich der Regelung softer Schlangenroboter, welche für medizinische Anwendungen wie Endoskopie oder Biopsie geeignet sind. Die (konventionelle) modellbasierte Regelung von derartigen nichtlinearen Systemen ist anspruchsvoll. Trotz sehr hohem Modellierungsaufwand kann eine schlechte Regelgüte vorliegen. Aus diesem Grund konzentrieren sich meine Arbeiten auf lernbasierte Regelungsansätze basierend auf Methoden des maschinellen Lernens. Gauß-Prozesse oder (rekurrente) neuronale Netze werden mittels realer Versuchsdaten trainiert und bilden daher die Dynamik beliebiger nichtlinearer Systeme ab. Die Realisierung von modellprädiktiven Reglern mit derartigen datenbasierten Ansätzen ist Kern meiner Forschung.