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PK

M. Sc. Philipp Karg

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Gruppe: 

Kooperative Systeme


Raum: 206
Tel.: +49 721 608-42708
Fax: +49 721 608-42707
philipp kargEgv7∂kit edu

Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Campus Süd
Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme
Geb. 11.20 (Engler-Villa)
Kaiserstr. 12
D-76131 Karlsruhe


Lebenslauf

Studium der Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Bachelorarbeit am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) zur Prädiktion von Lastgängen in elektrischen Verteilnetzen mit einem hohen Einspeisungsanteil erneuerbarer Energien (2016). Anschließend Masterstudium am KIT mit Schwerpunkten im Bereich Regelungs- und Steuerungstechnik sowie Systemtheorie. Praktische Tätigkeit bei der BMW Group am Autonomous Driving Campus in Unterschleißheim zur simulativen Absicherung hochautomatisierter Fahrerfunktionen. Masterarbeit zum Thema „Strukturierte Anregung Reinforcement-Learning-basierter kooperativer Regler“ am IRS (2019).

Seit Juli 2019 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme.

Forschung

Modellierung und Identifikation in kooperativen Mensch-Maschine-Szenarien

Die zunehmende Automatisierung vieler Tätigkeiten in nahezu allen Industriezweigen sowie im täglichen Leben führt zu einer nachhaltigen Veränderung der Alltags- und Arbeitswelt. Da sich dieser Automatisierungstrend jedoch meist auf einzelne Tätigkeiten bezieht und nicht etwa auf ganze Berufe, kommt es vermehrt zu einer Interaktion des Menschen mit hochautomatisierten technischen Systemen. Beispiele lassen sich im Bereich der Medizintechnik, der Produktionstechnik („käfiglose“ Fabrik) oder der Automobiltechnik finden.

In derartigen Situationen beeinflussen Mensch und Automation gemeinsam und gleichberechtigt ein technisches System. Um die Automation in einem derartigen kooperativen Mensch-Maschine-Szenario geeignet designen zu können, wird zunächst eine passende Beschreibung bzw. Modellierung des menschlichen Verhaltens benötigt. Ausgehend von einem derartigen Modell wird schließlich ein Identifikationsverfahren benötigt, welches die zentralen Parameter zur Beschreibung des menschlichen Verhaltens ermittelt. Eine auf Basis dieses identifizierten Modells entworfene Automation kann die Synergien der Kooperation letztlich optimal ausschöpfen.

Im Rahmen der Forschung wird als ein vielversprechender Modellierungsansatz die Beschreibung des Menschen als Optimalregler untersucht. Dabei resultiert insbesondere aus der Variabilität der menschlichen Bewegungen eine zusätzliche Herausforderung. Diese Variabilität soll im Kontext der Forschung in den Identifikationsalgorithmen berücksichtigt und analysiert werden. Einen erfolgversprechenden Ausgangspunkt hierfür bilden Verfahren des Inverse Reinforcement Learning.

Lehre

Offene Abschlussarbeiten
Titel Typ


Laufende Abschlussarbeiten
Titel Typ Bearbeiter
Masterarbeit

Ömer Ekin

Masterarbeit

Simon Stoll

Masterarbeit

Dominik Juric



Publikationen


2019
Robust Design of a Complex, Perturbed Lateral Control System for Automated Driving.
Korus, J.-D.; Karg, P.; Ramos, P. G.; Schütz, C.; Zimmermann, M.; Müller, S.
2019. IFAC-PapersOnLine, 52 (8), 1–6. doi:10.1016/j.ifacol.2019.08.026
2018
Load Forecasting in Distribution Grids with High Renewable Energy Penetration for Predictive Energy Management Systems.
Sauter, P. S.; Karg, P.; Kluwe, M.; Hohmann, S.
2018. 2018 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe, ISGT-Europe 2018; Sarajevo; Bosnia and Herzegovina; 21 October 2018 through 25 October 2018, Art. Nr.: 8571524, IEEE, Picataway (NJ). doi:10.1109/ISGTEurope.2018.8571524
2017
Neural Network-based Load Forecasting in Distribution Grids for Predictive Energy Management Systems.
Sauter, P.; Karg, P.; Pfeifer, M.; Kluwe, M.; Zimmerlin, M.; Leibfried, T.; Hohmann, S.
2017. Die Energiewende : Blueprints for the New Energy Age, Proceedings of the International ETG Congress 2017, World Conference Center, Bonn, 28th - 29th November 2017, 13–18, VDE Verlag GmbH, Berlin