Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
LP LC

M. Sc. Luca Puccetti

  • BMW AG
    Petuelring 130
    80788 München

     

Lebenslauf

Studium Fahrzeugtechnik an der Technischen Universität München. Masterarbeit am Lehrstuhl für Steuerungs- und Regelungstechnik zum Thema "Hochgenaue Positionsregelung eines Fahrzeugs unter Ausnutzung der Winkellage der Antriebswelle" (2017). Seit 2017 Doktorand bei der BMW AG im Bereich Fahrerassistenz und Automatisiertes Fahren.

Forschung

Selbstlernende und robuste Längsregelung Fahrerassistenzsysteme sind aus modernen Fahrzeugen kaum noch wegzudenken und gewinnen durch fortschreitende Automatisierung der Fahraufgabe weiter an Bedeutung. Gleichzeitig wächst die Modellvielfalt. Dadurch ergibt sich ein großer Aufwand für die Anpassung von der Assistenzsysteme und Regler, der durch selbstlerndende Ansätze reduziert werden kann.

Publikationen


2020
Reinforcement Learning for Speed Control with Feedforward to Track Velocity Profiles in a Real Vehicle.
Köpf, F.; Puccetti, L.; Rathgeber, C.; Hohmann, S.
2020. 23rd IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), September 20 – 23, 2020, IEEE, Piscataway (NJ)
Speed Tracking Control using Online Reinforcement Learning in a Real Car [in press].
Puccetti, L.; Köpf, F.; Rathgeber, C.; Hohmann, S.
2020. 2020, The 6th International Conference on Control, Automation and Robotics, Singapore, April 20 - 23, 2020, ICCAR 2020
Adaptive Dynamic Programming for Model-free Tracking of Trajectories with Time-varying Parameters [in press].
Köpf, F.; Ramsteiner, S.; Puccetti, L.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. International journal of adaptive control and signal processing. doi:10.1002/acs.3106
2019
Actor-Critic Reinforcement Learning for Linear Longitudinal Output Control of a Road Vehicle.
Puccetti, L.; Rathgeber, C.; Hohmann, S.
2019. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, ITSC 2019, Auckland, New Zealand, 27th - 30th October 2019, 2907–2913, IEEE, Piscataway, NJ. doi:10.1109/ITSC.2019.8917113