Kooperative Systeme

Vision

Wie interagieren Menschen und automatisierte Systeme in Zukunft?

Wie lassen sich Synergien in der Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen im Kontext der Industrie 4.0 nutzen?

Die Forschungsgruppe Kooperative Systeme entwickelt Konzepte zur Modellierung und Regelung der Interaktion zwischen Menschen und Maschinen. Die individuellen Stärken von Mensch und Maschine werden hierbei kombiniert, um hochperformante Systeme zu erschaffen, welche die zukünftigen Herausforderungen der Automatisierungstechnik bewältigen können. Die Anwendungsgebiete finden sich beispielsweise bei hochentwickelten Fahrerassistenzsystemen oder in der Robotik, Medizintechnik sowie Luft- und Raumfahrttechnik.

Kooperativer Regelkreis

Modellierung und Identifikation

Die Modellierung kooperativer Systeme bildet die Basis des Automatisierungsentwurfs für kooperative Szenarien. In diesem Zusammenhang müssen Unsicherheiten sowohl bezüglich der Wahrnehmung als auch bei den Bewegungen und Handlungen explizit berücksichtigt werden. Des Weiteren wird durch Semantik eine strategische Beschreibung der Interaktion ermöglicht. Außerdem spielt die Identifikation menschlichen Verhaltens eine wesentliche Rolle beim Entwurf der Automation.

Reglerentwurf

Der Reglerentwurf in kooperativen Szenarien erfordert eine dynamische Rollenverteilung. Des Weiteren muss die Automation in der Lage sein, ein gemeinsames Ziel mit dem menschlichen Interaktionspartner zu verhandeln. Ein möglicher Ansatz, kooperative Systeme zu regeln, basiert auf der Verwendung von Spieltheorie und Modellprädiktiver Regelung (MPR). Für eine echtzeitfähige Realisierung werden zudem sogenannte Bewegungsprimitive untersucht.

Versuchsaufbauten

	Mithilfe eines Motion-Tracking-Systems können menschliche Bewegungen in diversen Szenarien aufgezeichnet werden um Identifikationsmethoden zu validieren.
	Das IRS verfügt über einen Fahrsimulator mit aktiven haptischen Schnittstellen. Dieser Simulator ermöglicht die Validierung kooperativer Regelungskonzepte im Kontext hochentwickelter Fahrassistenzsysteme.
	Ein neu entwickeltes Ball-auf-Platte-System mit haptischen Schnittstellen ermöglicht die Anwendung kooperativer Identifikations- und Regelungsmethoden in dynamischen Situationen.

Wissenschaftliche Mitarbeiter

	Jairo Inga Charaja *Forschungsgruppenleiter* Forschungsgebiet: Identifikation für kooperative Regelungssysteme
	Balint Varga Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Kooperative Regelung mobiler Arbeitsmaschinen		Julian Schneider Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Multi-Ebenenverknüpfung für den durchgängigen Entwurf kooperativer Mensch-Maschine-Systeme
	Florian Köpf Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Entwurf von kooperativen Regelungskonzepten unter Berücksichtigung von unsicherer Information		Simon Rothfuß Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Modellierung kooperativer Zielfindungsprozesse
	Esther Bischoff Wissenschaftliche Mitarbeiterin Forschungsgebiet: Aufgabenkoordination und Ablaufplanung in heterogenen Roboterteams		Christian Braun Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Intentionsbasierte kooperative Regelung mit variablem Automatisierungsgrad für die Mensch-Roboter-Interaktion
	Philipp Karg Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Modellierung und Identifikation in kooperativen Mensch-Maschine-Szenarien		Xin Ye Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet: Kooperation gekoppelter Multi-Roboter-Systeme
	Sean Kille Wissenschaftlicher Mitarbeiter Forschungsgebiet:

Studentische Mitarbeiter

Manuel Hess

Betreuung des Fahrsimulators

Michael Meyling

Entwicklung eines Human-Machine-Interfaces für Multi-Roboter-Systeme

Aktuelle Ausschreibungen für studentische Hilfskräfte sind hier zu finden.

Abschlussarbeiter

	Karl Handwerker Bachelorarbeit Manöverplanung für ein wandlungsfähiges Multi-Roboter-Fertigungssystem		Matthias Ammann Masterarbeit Entwicklung und Analyse von Verfahren zur Adaption des Automatisierungsgrades von Belief-Space Methoden
	Da Huang Masterarbeit Identifikation kooperativer Regelungssysteme auf Basis der Theorie dynamischer Potentialspiele		Zhenghong Li Masterarbeit Entwurf und Implementierung eines LQ-Differentialspielreglers zur Untersuchung effizienter Kooperationsszenarien
	Max Günter Grobbel Masterarbeit Path Integral Inverse Reinforcement Learning		Daniel Flögel Masterarbeit Cooperative State Estimation for Autonomous Mobile Robots
	Saskia Kohn Masterarbeit Kooperative Koordination heterogener Roboterteams		Jan Rösler Bachelorarbeit Aufbau eines ROS-Frameworks mit Simulationsumgebung für haptisch gekoppelte Mensch-Roboter-Bewegungen
	Pablo Ramos López Masterarbeit Automatisiertes Lernen von Zielpräferenzen für die Mensch-Roboter-Interaktion		Frederik Enste Bachelorarbeit Simulationsumgebung für die optimale Regelung von Robotersystemen
	Xavier Bustamante Zurita Bachelorarbeit Entwicklung eines Algorithmus für die kooperative Bahnplanung zwischen Mensch und Roboter		Fan Yang Masterarbeit Entwicklung eines Aufgabenplaners für einen multifunktionalen Roboter
	Daniela Hahn Masterarbeit Entwicklung von Reoptimierungs-Methoden zur kooperativen Koordination heterogener Multi-Roboter-Teams		Tian Fang Masterarbeit Entwicklung eines Moduls zur Erkennung von Bewegungsintentionen eines Menschen

Offene Abschlussarbeiten Kooperative Systeme
Titel	Typ	Betreuer
Entwicklung eines Algorithmus für die kooperative Bahnplanung zwischen Mensch und Roboter	Bachelorarbeit	M. Sc. Julian Schneider
Inverse dynamische Spiele basierend auf Methoden des Adaptive Dynamic Programming	Masterarbeit	M. Sc. Philipp Karg
Simulationsumgebung für die optimale Regelung von Robotersystemen	Bachelorarbeit	M. Sc. Philipp Karg
Implementierung eines exakten Koordinierungsalgorithmus für Multi-Roboter-Systeme	Masterarbeit	M. Sc. Esther Bischoff
Analyse einer kooperativen Regelung für mobile Arbeitsmaschinen	Bachelorarbeit	M. Sc. Balint Varga
Lernverfahren für Künstliche Intelligenz in kooperativen Entscheidungssituationen	Masterarbeit	M. Sc. Simon Rothfuß
Interfacedesign für autonome Fahrzeuge	Bachelorarbeit	M. Sc. Simon Rothfuß

Publikationen der Forschungsgruppe

2021

Methoden für inverse dynamische Spiele zur Identifikation des Verhaltens kooperativer Systeme = Inverse dynamic game methods for identification of cooperative system behavior.
Inga Charaja, J. J.
2021. Automatisierungstechnik, 69 (8), 734–735. doi:10.1515/auto-2021-0054
Passing the Baton between Autopilot and Driver.
Karg, P.; Kalb, L.; Bengler, K.; Hohmann, S.
2021. ATZ worldwide, 123 (2), 68–72. doi:10.1007/s38311-020-0609-y
Staffelstabübergabe zwischen Autopilot und Fahrer.
Karg, P.; Kalb, L.; Bengler, K.; Hohmann, S.
2021. Automobiltechnische Zeitschrift, 123 (2), 66–70. doi:10.1007/s35148-020-0636-4
Inverse Optimal Control with Continuous Updating for a Steering Behavior Model with Reference Trajectory.
Kuchkarov, I.; Mitiai, G.; Petrosian, O.; Lepikhin, T.; Inga, J.; Hohmann, S.
2021. Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent Trends: 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Revised Selected Papers. Ed.: A. Strekalovsky, 387–402, Springer. doi:10.1007/978-3-030-86433-0_27
Entrepreneurship für Ingenieure - Konzeption einer innovativen interdisziplinären Lehrveranstaltung.
Belgardt, S.; Doer, C.; Hohmann, S.; Karg, P.; Rothfuß, S.; Siebenrock, F.; Stork, W.; Terzidis, O.; Tittel, A.; Zwick, T.
2021. Handbuch Qualität in Studium, Lehre und Forschung, 76, 67–84
Adaptive Optimal Trajectory Tracking Control of Continuous-Time Systems.
Bührle, E.; Köpf, F.; Inga, J.; Hohmann, S.
2021. 19th European Control Conference, June 29 - July 2, 2021, Rotterdam, Virtual Conference
Adaptive Optimal Trajectory Tracking Control Applied to a Large-Scale Ball-on-Plate System.
Köpf, F.; Kille, S.; Inga, J.; Hohmann, S.
2021. Proceedings of the 2021 American Control Conference (ACC), 26th - 28th May, New Orleans, LA
Inverse Dynamic Game Methods for Identification of Cooperative System Behavior. Dissertation.
Inga Charaja, J. J.
2021. KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/KSP/1000128612
Automatisierte kooperative Transition einer Regelungsaufgabe zwischen Mensch und Maschine am Beispiel des hochautomatisierten Fahrens. Dissertation.
Ludwig, J.
2021. KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/KSP/1000125864

2020

Iterative Method for Online Fractional Order and Parameter Identification.
Stark, O.; Karg, P.; Hohmann, S.
2020. 2020 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Jeju, Korea (South), 14-18 Dec. 2020, 5159–5166, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CDC42340.2020.9304346
The n-Stage War of Attrition and its Inverse Game Towards its Application in Human-Machine Cooperative Decision Making.
Rothfuß, S.; Tanaka, T. S.; Inga, J.; Hohmann, S.
2020. 2020 59th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Jeju Island, Korea (South), Korea (South), 14-18 Dec. 2020, 5386–5393, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CDC42340.2020.9303952
Inverse Dynamic Game Methods for Identification of Cooperative System Behavior. Dissertation.
Inga Charaja, J. J.
2020, November 3. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000125587/v2
Automatisierte kooperative Transition einer Regelungsaufgabe zwischen Mensch und Maschine am Beispiel des hochautomatisierten Fahrens. Dissertation.
Ludwig, J.
2020, Oktober 19. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000124439
A Study on Human-Machine Cooperation on Decision Level.
Rothfuß, S.; Wörner, M.; Inga, J.; Hohmann, S.
2020. 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Toronto, ON, Canada, 11-14 Oct. 2020, 2291–2298, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC42975.2020.9282813
Adaptive Optimal Control for Reference Tracking Independent of Exo-System Dynamics.
Köpf, F.; Westermann, J.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. Neurocomputing, 405, 173–185. doi:10.1016/j.neucom.2020.04.140
Personalisation and Control Transition Between Automation and Driver in Highly Automated Cars.
Flad, M.; Karg, P.; Roitberg, A.; Martin, M.; Mazewitsch, M.; Lange, C.; Kenar, E.; Ahrens, L.; Flecken, B.; Kalb, L.; Karakaya, B.; Ludwig, J.; Pruksch, A.; Stiefelhagen, R.; Hohmann, S.
2020. Smart Automotive Mobility: Reliable Technology for the Mobile Human. Ed.: Gerrit Meixner, 1–70, Springer
Adaptive Dynamic Programming for Model-free Tracking of Trajectories with Time-varying Parameters.
Köpf, F.; Ramsteiner, S.; Puccetti, L.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. International journal of adaptive control and signal processing, 34 (7), 839–856. doi:10.1002/acs.3106
Partner Approximating Learners (PAL): Simulation-Accelerated Learning with Explicit Partner Modeling in Multi-Agent Domains.
Köpf, F.; Nitsch, A.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. 2020 6th International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR) : April 20-23, 2020, Singapore, 746–752, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICCAR49639.2020.9108080
Speed Tracking Control using Online Reinforcement Learning in a Real Car.
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, 978–1, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICCAR49639.2020.9108051
Bewegungsabhängiges Stabilisierungsunterstützungssystem [Patent].
Kuhn, E.; Kusmartsev, F.; Flad, M.; Hohmann, S.; Köpf, F.
2020
Optimal Control and Inverse Optimal Control with Continuous Updating for Human Behavior Modeling.
Petrosian, O.; Inga, J.; Kuchkarov, I.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. IFAC-PapersOnLine, 53 (2), 6670–6677. doi:10.1016/j.ifacol.2020.12.089
Adaptive Negotiation Model for Human-Machine Interaction on Decision Level.
Rothfuß, S.; Ayllon, C.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. IFAC-PapersOnLine, 53 (2), 10174–10181. doi:10.1016/j.ifacol.2020.12.2745
A Cooperative Assistant System with Smoothly Shifting Control Authority Based on Partially Observable Markov Decision Processes.
Braun, C. A.; Bohn, C.; Inga, J.; Hohmann, S.
2020. 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Toronto, ON, Canada, October 11–14, 2020., 806–811, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC42975.2020.9283176
Multi-Robot Task Allocation and Scheduling Considering Cooperative Tasks and Precedence Constraints.
Bischoff, E.; Meyer, F.; Inga, J.; Hohmann, S.
2020. 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Toronto, ON, Canada, October 11–14, 2020., 3949–3956, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC42975.2020.9283215
Cooperative Decision Making in Cooperative Control Systems by Means of Game Theory.
Rothfuß, S.; Steinkamp, J.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. Frontiers of Dynamic Games : Game Theory and Management, St. Petersburg, 2019. Ed.: L.A. Petrosyan, 245–265, Birkhäuser. doi:10.1007/978-3-030-51941-4_15
The ARCHES Space-Analogue Demonstration Mission: Towards Heterogeneous Teams of Autonomous Robots for Collaborative Scientific Sampling in Planetary Exploration.
Schuster, M. J.; Muller, M. G.; Brunner, S. G.; Lehner, H.; Lehner, P.; Sakagami, R.; Domel, A.; Meyer, L.; Vodermayer, B.; Giubilato, R.; Vayugundla, M.; Reill, J.; Steidle, F.; Von Bargen, I.; Bussmann, K.; Belder, R.; Lutz, P.; Sturzl, W.; Smisek, M.; Moritz, M.; Stoneman, S.; Prince, A. F.; Rebele, B.; Durner, M.; Staudinger, E.; Zhang, S.; Pohlmann, R.; Bischoff, E.; Braun, C.; Schroder, S.; Dietz, E.; Frohmann, S.; Borner, A.; Hubers, H.-W.; Foing, B.; Triebel, R.; Albu-Schaffer, A. O.; Wedler, A.
2020. IEEE Robotics and automation letters, 5 (4), 5315–5322. doi:10.1109/LRA.2020.3007468
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, Art.Nr. 9294541, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ITSC45102.2020.9294541
Deep Decentralized Reinforcement Learning for Cooperative Control.
Köpf, F.; Tesfazgi, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2020. 21th IFAC World Congress. Ed.: R. Findeisen, 1555–1562, Elsevier. doi:10.1016/j.ifacol.2020.12.2181
Inverse Open-Loop Noncooperative Differential Games and Inverse Optimal Control.
Molloy, T. L.; Inga, J.; Flad, M.; Ford, J.; Perez, T.; Hohmann, S.
2020. IEEE transactions on automatic control, 65 (2), 897–904. doi:10.1109/TAC.2019.2921835

2019

A Concept for Human-Machine Negotiation in Advanced Driving Assistance Systems.
Rothfuss, S.; Schmidt, R.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), Bari, 06.10.-09.10.2019, 3116–3123, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2019.8914282
Cooperative Decision Making in Cooperative Control Systems by means of Game Theory.
Rothfuß, S.; Steinkamp, J.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019, Juli 4. 13th International Conference Game Theory and Management (GTM 2019), Sankt Petersburg, Russland, 3.–5. Juli 2019
A Continuous and Quantitative Metric for the Levels of Automation.
Braun, C. A.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. IFAC-PapersOnLine, 52 (19), 37–42. doi:10.1016/j.ifacol.2019.12.081
Personalisierte, adaptive kooperative Systeme für automatisierte Fahrzeuge: Schlussbericht des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) für das BMBF-Forschungsvorhaben PAKoS.
Flad, M.; Ludwig, J.; Roitberg, A.; Karg, P.; Stiefelhagen, R.; Hohmann, S.
2019. Technische Informationsbibliothek (TIB)
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
Differential-Game-Based Driver Assistance System for Fuel-Optimal Driving.
Flad, M.
2019. Frontiers of Dynamic Games – Game Theory and Management, St. Petersburg, 2018. Ed.: L. Petrosyan, 13–36, Birkhäuser Verlag. doi:10.1007/978-3-030-23699-1_2
Decentralized Path Planning for Cooperating Autonomous Vehicles.
Rothfuß, S.; Prezdnyakov, R.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. AUTOREG, Mannheim, 2-3 Juli, 2019, 271–284, VDI Verlag
Decentralized path planning for cooperating autonomous mobile units.
Rothfuß, S.; Prezdnyakov, R.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. Forschung im Ingenieurwesen, 1–11. doi:10.1007/s10010-019-00339-4
Validation of a Human Cooperative Steering Behavior Model Based on Differential Games.
Inga, J.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2019), Bari, I, October 6-9, 2019, 3124–3129, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2019.8914574
Solution Sets for Inverse Non-Cooperative Linear-Quadratic Differential Games.
Inga, J.; Bischoff, E.; Molloy, T. L.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. IEEE Control Systems Letters, 3 (4), 871 – 876. doi:10.1109/LCSYS.2019.2919271
Model-Based Control of a Large-Scale Ball-on-Plate System With Experimental Validation.
Kastner, A.; Inga, J.; Blauth, T.; Köpf, F.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. IEEE International Conference on Mechatronics (ICM ), 257–262, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICMECH.2019.8722850
Kooperative Optimalregelung unter eingeschränkter Kommunikation und Information.
Köpf, F.; Flad, M.; Hohmann, S.
2019. GMA-Fachausschuss 1.50 Workshop "Grundlagen vernetzter Systeme" (2019), Günzburg, Deutschland, 11.–13. März 2019

2018

A Comparison of Concepts for Control Transitions from Automation to Human.
Ludwig, J.; Haas, A.; Flad, M.; Hohmann, S.
2018, Oktober. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (2018), Miyazaki, Japan, 7.–10. Oktober 2018
A Comparison of Concepts for Control Transitions from Automation to Human.
Ludwig, J.; Haas, A.; Flad, M.; Hohmann, S.
2018. 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 3201–3206, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2018.00542
Evaluating Human Behavior in Manual and Shared Control via Inverse Optimization.
Inga, J.; Eitel, M.; Flad, M.; Hohmann, S.
2018. 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2699–2704, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2018.00461
Modeling of Human-Centered Cooperative Control by Means of Tracking in Discrete Time Linear Quadratic Differential Games.
Lemmer, M.; Köpf, F.; Schwab, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2018. 1st IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering, AIKE 2018; Laguna Hills; United States; 26 September 2018 through 28 September 2018, 156–161, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/AIKE.2018.00034
Driver Observation and Shared Vehicle Control : Supporting the Driver on the Way Back into the Control Loop = Fahrerbeobachtung und kooperative Fahrzeugführung : Wie der Fahrer auf dem Weg zurück in die Regelschleife unterstützt werden kann.
Ludwig, J.; Martin, M.; Horne, M.; Flad, M.; Voit, M.; Stiefelhagen, R.; Hohmann, S.
2018. at - Automatisierungstechnik, 66 (2), 146–159. doi:10.1515/auto-2017-0103
Identifikation in Differentialspielen basierend auf inverser Optimalsteuerung.
Inga, J.; Hohmann, S.
2018, Februar 22. 52. Regelungstechnisches Kolloquium (2018), Boppard, Deutschland, 21.–23. Februar 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, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISGTEurope.2018.8571524
A Steering Experiment Towards Haptic Cooperative Maneuver Negotiation.
Rothfuß, S.; Grauer, F.; Flad, M.; Hohmann, S.
2018. Proceedings 2018 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics SMC 2018, 7-10 October 2018, Miyazaki, Japan, 3207–3212, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2018.00543
Adaptive Dynamic Programming for Cooperative Control with Incomplete Information.
Köpf, F.; Ebbert, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2018. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE SMC 2018), Miyazaki, J, October 7-10, 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

2017

Individual Human Behavior Identification Using an Inverse Reinforcement Learning Method.
Inga, J.; Köpf, F.; Flad, M.; Hohmann, S.
2017. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), Banff, AB, Canada, 5–8 October 2017, 99–104, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2017.8122585
Cooperative longitudinal driver assistance system based on shared control.
Mosbach, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2017. Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, SMC 2017, Banff, Canada, 5th - 8th October 2017, 1776–1781, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2017.8122873
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
Cooperative Shared Control Driver Assistance Systems Based on Motion Primitives and Differential Games.
Flad, M.; Fröhlich, L.; Hohmann, S.
2017. IEEE transactions on human-machine systems, 47 (5), 711–722. doi:10.1109/THMS.2017.2700435
Cooperative Dynamic Vehicle Control Allocation using Time-Variant Differential Games.
Ludwig, J.; Gote, C.; Flad, M.; Hohmann, S.
2017. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, SMC, Banff, Alberta, Canada, 5th - 8th October 2017, 117–122, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Inverse Reinforcement Learning for Identification in Linear-Quadratic Dynamic Games.
Köpf, F.; Inga, J.; Rothfuß, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2017. IFAC-PapersOnLine, 50 (1), 14902–14908. doi:10.1016/j.ifacol.2017.08.2537
Inverse Optimal Control for Identification in Non-Cooperative Differential Games.
Rothfuß, S.; Inga, J.; Köpf, F.; Flad, M.; Hohmann, S.
2017. IFAC-PapersOnLine, 50 (1), 14909–14915. doi:10.1016/j.ifacol.2017.08.2538
Inverse Optimierung in linear-quadratischen dynamischen Spielen.
Inga, J.; Rothfuß, S.; Köpf, F.; Hohmann, S.
2017. GMA-Fachausschuss 1.50 Workshop "Grundlagen vernetzter Systeme", Günzburg, 29.-31. Mai 2017
Comparison of the Holomorphic Embedding Load Flow Method with Established Power Flow Algorithms and a New Hybrid Approach.
Sauter, P. S.; Braun, C. A.; Kluwe, M.; Hohmann, S.
2017. 2017 Ninth Annual IEEE Green Technologies Conference (GreenTech), Denver, CO, USA, 29-31 March 2017, 203–210, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/GreenTech.2017.36
Bridging the Gap between Open Loop Tests and Statistical Validation for Highly Automated Driving.
Koenig, A.; Gutbrod, M.; Hohmann, S.; Ludwig, J.
2017. SAE International journal of transportation safety, 5 (1). doi:10.4271/2017-01-1403
Kooperative Regelungskonzepte auf Basis der Spieltheorie und deren Anwendung auf Fahrerassistenzsysteme. Dissertation.
Flad, M.
2017. KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/KSP/1000063300
Identifikation des menschlichen Bewegungsverhaltens auf der Basis von Primitiven. Dissertation.
Diehm, G.
2017. KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/KSP/1000062214

2016

Modellierung und Identifikation mithilfe eines erweiterten schaltenden autoregressiven Systems.
Inga, J.; Hohmann, S.
2016. GMA-Fachausschuss 1.30 Workshop, Anif/Salzburg,19.-21. September 2016
UberManufacturing: A goal-driven collaborative industrial manufacturing marketplace.
Mayer, S.; Plangger, D.; Michahelles, F.; Rothfuss, S.
2016. 6th International Conference on the Internet of Things, IOT 2016; Stuttgart; Germany; 7 November 2016 through 9 November 2016, 111–119, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/2991561.2991569
Kooperative Regelungskonzepte auf Basis der Spieltheorie und deren Anwendung auf Fahrerassistenzsysteme. Dissertation.
Flad, M.
2016. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000062759

2015

Iteratives Vorgehen in räumlich getrennten mechatronischen Entwicklungsteams – Das Wechselspiel von Synthese und testbasierter Analyse.
Matthiesen, S.; Schmidt, S.; Ludwig, J.; Hohmann, S.
2015. Fachtagung Mechatronik 2015 : Dortmund, 12.03.-13.03.2015). Herausgeber: T. Bertram, 137–142, Technische Universität
Gray-Box Driver Modeling and Prediction: Benefits of Steering Primitives.
Inga, J.; Flad, M.; Diehm, G.; Hohmann, S.
2015. 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Kowloon Tong, Hong Kong, 9–12 October 2015, 3054–3059, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2015.531

2014

Integration of an Active Brake Pedal Simulator in the CarMaker Environment for Design and Evaluation of Haptic Driver Assistance Systems.
Rothfuss, S.; Flad, M.; Diehm, G.
2014. IPG Automotive applay and innovate
Active Brake Pedal Feedback Simulator Based on Electric Drive.
Flad, M.; Rothfuss, S.; Diehm, G.; Hohmann, S.
2014. SAE 2014 World Congress & Exhibition, Detroit, Michigan, USA, April 8 - 10, 2014
Active Brake Pedal Feedback Simulator Based on Electric Drive.
Flad, M.; Rothfuss, S.; Diehm, G.; Hohmann, S.
2014. SAE International journal of passenger cars, 7 (1), 189–200. doi:10.4271/2014-01-0325
Optimal interaction structure of human drivers cooperation: A pilot study.
Ludwig, J.; Diehm, G.; Flad, M.; Hohmann, S.
2014. Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014, 3593–3598, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2014.6974487
Subliminal optimal longitudinal vehicle control for energy efficient driving.
Sauter, P.; Flad, M.; Hohmann, S.
2014. Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014, 3001–3007, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2014.6974387
Steering driver assistance system: A systematic cooperative shared control design approach.
Flad, M.; Otten, J.; Schwab, S.; Hohmann, S.
2014. Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014, 3585–3592, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2014.6974486
Necessary and sufficient conditions for the design of cooperative shared control.
Flad, M.; Otten, J.; Schwab, S.; Hohmann, S.
2014. Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014, 1253–1259, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2014.6974086
Driver characterization & driver specific trajectory planning: an inverse optimal control approach.
Gote, C.; Flad, M.; Hohmann, S.
2014. Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), San Diego, CA, USA, October 5-8, 2014, 3014–3021, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2014.6974389
Robust Torque Vectoring Control.
Kaspar, S.; Ludwig, J.; Bünte, T.; Hohmann, S.
2014. Proceedings of the 19th IFAC World Congress 2014, Cape Town, South Africa, August 24 - 29, 2014; Vol. 12. Ed.: E. Boje, 12023–12028, Curran Associates, Inc. doi:10.3182/20140824-6-ZA-1003.02359
Individual Driver Modeling via Optimal Selection of Steering Primitives.
Flad, M.; Trautmann, C.; Diehm, G.; Hohmann, S.
2014. Proceedings of the 19th IFAC World Congress 2014, Cape Town, South Africa, August 24 - 29, 2014; Vol. 1. Ed.: E. Boje, 696–702, Curran Associates, Inc. doi:10.3182/20140824-6-ZA-1003.00223
Integration of an Active Brake Pedal Simulator in the CarMaker Environment for Design and Evaluation of Haptic Driver Assistance Systems.
Rothfuß, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2014. apply & innovate 2014 - IPG Technologiekonferenz, Karlsruhe, 23. - 24. September 2014

2013

Online identification of individual driver steering behaviour and experimental results.
Diehm, G.; Maier, S.; Flad, M.; Hohmann, S.
2013. Proceedings - 2013 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC 2013) : Manchester, United Kingdom, 13 - 16 October 2013, 221–227, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2013.44
An Identification Method for Individual Driver Steering Behaviour Modelled by Switched Affine Systems.
Diehm, G.; Maier, S.; Flad, ;.; Hohmann, S.
2013. 52nd IEEE Annual Conference on Decision and Control, Florence, Italy, Dec. 10 ‐13, 2013, 3547–3553, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/CDC.2013.6760428
Experimental validation of a driver steering model based on switching of driver specific primitives.
Flad, M.; Trautmann, C.; Diehm, G.; Hohmann, S.
2013. Proceedings - 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2013, Manchester, United Kingdom, 13 - 16 October 2013, 214–220, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SMC.2013.43
Identifkation schaltender Systeme auf der Basis von Ausgangstrajektorien.
Diehm, G.; Hohmann, S.
2013. GMA FA 1.30 Workshop 2013, Anif/Salzburg, Österreich. GMA Fachausschuss 1.30 „Modellbildung, Identifikation und Simulation in der Automatisierungstechnik“