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Zentrum für Technomathematik

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Prof. Dr. Christof Büskens

Leiter der AG Optimierung und Optimale Steuerung
Mitglied der Wissenschaftsschwerpunkte Minds, Media, Machines und MAPEX

Raum: MZH 7220
E-Mail: bueskens@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63861
ORCID iD:  0000-0001-7385-4670

Forschungsgebiete

Leitung von Projekten

  1. TOPA³S - Transferzentrum für Optimierte, Assistierte, hoch-Automatisierte und Autonome Systeme (01.06.2019 - 30.11.2020)
  2. OPA³L - Optimal Assistierte, hoch Automatisierte, Autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisation (01.03.2019 - 14.02.2023)
  3. SmartDrive (01.11.2018 - 30.04.2020)
  4. GALILEOnautic 2 (01.10.2018 - 31.03.2021)
  5. AO-Car – Autonome, optimale Fahrzeugnavigation und -steuerung im Fahrzeug-Fahrgast-Nahbereich für den städtischen Bereich (seit 01.09.2016)
  6. GALILEOnautic (01.07.2016 - 30.06.2018)
  7. SmartFarm (seit 01.01.2016)
  8. HERCULES 2 (seit 01.05.2015)
  9. CAUSE-Cognitive Autonomous Subsurface Exploration (01.04.2015 - 30.09.2018)
  10. PIA-Parameter Identification Automotive (seit 01.01.2015)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Numerik 2 (Sommersemester 2020)
  2. Oberseminar Optimierung & Optimale Steuerung (Sommersemester 2020)
  3. Reading Course zur Numerik (Sommersemester 2009)
  4. Numerik 1 (Wintersemester 2019/2020)
  5. Reading Course zur Numerik (Wintersemester 2019/2020)

betreute/begutachtete Dissertationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Entwicklung robuster Prognosen für ein Energiemanagementsystem anhand datenbasierter Modellierungsverfahren unter Berücksichtigung von Unsicherheiten (Francesca Jung)
  2. A Primal-Dual Augmented Lagrangian Penalty-Interior-Point Algorithm for Nonlinear Programming (Renke Kuhlmann)
  3. Dynamic Modeling and Implementation of Trajectory Optimization, Sensitivity Analysis, and Optimal Control (Anne Schattel)
  4. PDE-restringierte Optimierung in Anwendungen der spanenden Trockenbearbeitung (Heinrich Wernsing)
  5. On-board Trajectory Computation for Mars Atmospheric Entry based on Parametric Sensitivity Analysis of Optimal Control Problems (David Seelbinder)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Physikalische und datenbasierte Modellierung einer Wärmepumpe im Vergleich (Miriam Wilks)
  2. Modellprädiktive Regelung einer Laufkatze mit linear-quadratischer Problemapproximation (Hanna Tormählen)
  3. Optimierung von Energienetzen druch Blindleistungseinspeisung -Wechselwirkung von Stromstärke und Spannung- (Marco Nittscher)
  4. Evaluierung dynamischer Fahrzeugmodelle (Dennis Hottendorff)
  5. Applying Deep Learning to Real Time, Simultaneous Detection and Recognition of Traffic Signs (Lennart Evers)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. M. Runge, K. Flaßkamp, C. Büskens.
    Model Predictive Control with Online Nonlinear Parameter Identification for a Robotic System.
    International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), 29.06.-02.07.2020, Prag, Tschechien.
    Erscheint in Proceedings of CoDIT.
  2. M. Lachmann, J. Maldonado, W. Bergmann, F. Jung, M. Weber, C. Büskens.
    Self-Learning Data-Based Models as Basis of a Universally Applicable Energy Management System.
    Energies 2020, 13(8), 2084, 2020.

    DOI: 10.3390/en13082084

  3. M. Lachmann, F. Jung, C. Büskens.
    Computationally efficient identification of databased models applied to a milk cooling system.
    Conference of Computational Interdisciplinary Science, CCIS, 19.03.-22.03.2019, Atlanta, USA.
    Campinas: Galoa, 2020.

    online unter: https://proceedings.science/ccis-2019/papers/computationally-efficient-identification-of-databased-models-applied-to-a-milk-cooling-system

  4. R. Zweigel, J. Gehrt, S. Liu, S. Roy, C. Büskens, M. Kurowski, T. Jeinsch, A. Schubert, M. Gluch, O. Simanski, E. Pairet-Garcia, F. Siemer, D. Abel.
    Optimal Maneuvering and Control of Cooperative Vehicles as Case Study for Maritime Applications within Harbors.
    European Control Conference (ECC) 2019, 25.06.-28.06.2019.
    Supervisory control of multilevel discrete-event systems with a bus structure, S. 3022-3027, 2019.

    DOI: 10.23919/ECC.2019.8796071

  5. S. Bartsch, A. Kolesnikov, M. Echim, C. Büskens.
    Modular Underwater Manipulators for Autonomous Underwater Intervention.
    AI Technology for Underwater Robots, F. Kirchner, S. Straube, D. Kühn, N. Hoyer (Hrsg.), Intelligent Systems, Control and Automation: Science and Engineering, S. 95-103, Springer Verlag, 2019.

    DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30683-0_8