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Forschungsaufenthalt und MODUS-Vortrag von Matthias Gerdts „Realtime trajectory optimization and model-predictive control for mobile robotics applications“
Mittwoch, der 1. Juli 2026 um 12:30 Uhr
Am Mittwoch, den 1. Juli 2026 um 12:30 Uhr spricht im Seminarraum S 102, FAN, Gebäudeteil „FAN-B“
Herr Prof. Dr. Matthias Gerdts
Arbeitsgruppe für Ingenieurmathematik
Institut für Angewandte Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik
Universität der Bundeswehr München, Neubiberg/München
(Gast am Lehrstuhl für Angewandte Mathematik
bei Herrn Prof. Dr. Lars Grüne und Herrn Dr. Robert Baier)
im Rahmen des
Forschungszentrums für Modellierung und Simulation (MODUS)
über das Thema
„Realtime trajectory optimization and model-predictive control for mobile robotics applications“.
Matthias Gerdts ist am 30. Juni. - 1. Juli 2026 Gast des Lehrstuhls für einen Forschungsaufenthalt. In dieser Zeit ist er im Büro 3.2.01.538 erreichbar.
Seine wissenschaftlichen Arbeitsfelder liegen u.a. im Bereich Theorie und Methoden
zur optimalen Steuerung, differential-algebraische Gleichungen, Optimierungsverfahren
und Online-Optimierung mit modellprädiktiver Regelung und Sensitivitätsanalyse.
ABSTRACT:
Automation and autonomy becomes more and more important in many applications with mobile robots. These mobile robots often do not
just follow a precomputed reference path, but they need to be able to update their trajectories in order to react on changing environments.
This typically requires a feedback control strategy, which takes into account the current state of the robot and the environment. To this end
we employ a model-predictive control (MPC) strategy, which requires to solve (discretized) optimal control problems repeatedly.
Achieving realtime capability is mandatory and often a challenge for the deployment on real systems. The talk provides an overview
on techniques which can be used to reduce computational times, in particular imitation learning and problem-informed machine learning.
The talk will also focus on methods for the coordination of interacting systems, which are not necessarily cooperative. We investigate
suitable solution concepts and embed them into the MPC framework. The first approach uses generalized Nash equilibrium problems,
which allow to model the coordination of automated agents without using pre-defined priorities. The second approach couples
scheduling tasks with optimal control and leads to a bi-level optimization formulation.
Numerical experiments and case studies will be presented to illustrate the methods.
Weitere Einzelheiten erfahren Sie auf
- der Webseite zum MODUS-Seminarprogramm.