Studium der Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Bachelorarbeit am Lichttechnischen Institut (LTI) zur thermischen Charakterisierung von LED-Systemen (2011). Praktische Tätigkeit bei der Daimler AG in der Abteilung Nutzfahrzeug Powertrain E/E-Entwicklung. Masterarbeit am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) zum Thema „Prädiktion des zukünftigen Lenkverhaltens auf der Grundlage eines auf fahrerspezifischen Bewegungsprimitiven basierenden Fahrermodells“ (2014).

Seit Februar 2015 wissenschaftlicher Mitarbeiter am IRS.

Identifikation für kooperative Regelungssysteme
Die Automation der Zukunft sieht eine intelligente Vernetzung von Mensch und Maschine vor. Die Mensch-Maschine-Kooperation hat ein großes Potential für eine breite Anwendung, beispielsweise für innovative Fahrerassistenzsysteme, die Entwicklung intelligenter Werkzeugmaschinen und für die robotergestützte Rehabilitation in der Medizin. Zudem ist sie ein Kernelement des Zukunftsprojekts Industrie 4.0.

Eine Basis für die Entwicklung kooperativer technischer Systeme ist eine geeignete Beschreibung des menschlichen Verhaltens während einer haptischen Interaktion mit der Maschine. Anhand dieses Wissens über die menschliche Intention kann anschließend die Maschine individuell und optimal angepasst werden.

Ziel dieses Forschungsprojektes ist es, neuartige Methoden für die Identifikation menschlicher Bewegungen einem kooperativen Szenario zu entwickeln. Die entworfenen Identifikationsmethoden werden anschließend mit Messdaten aus einem neu zu konzipierenden kooperativen Experiment erprobt und validiert.