Daniel Axehill

Professor

Publikationer

2024

Magnus Malmström, Anton Kullberg, Isaac Skog, Daniel Axehill, Fredrik Gustafsson (2024) Extended Target Tracking Utilizing Machine-Learning Software-With Applications to Animal Classification IEEE Signal Processing Letters, Vol. 31, s. 376-380

Vidare till DOI

Magnus Malmström, Isaac Skog, Daniel Axehill, Fredrik Gustafsson (2024) Uncertainty quantification in neural network classifiers-A local linear approach Automatica, Vol. 163, Artikel 111563

Vidare till DOI

2023

Shamisa Shoja, Daniel Axehill (2023) Exact Complexity Certification of Suboptimal Branch-and-Bound Algorithms for Mixed-Integer Linear Programming IFAC PAPERSONLINE, s. 7428-7435

Vidare till DOI

Daniel Arnström, Daniel Axehill (2023) BnB-DAQP: A Mixed-Integer QP Solver for Embedded Applications IFAC PAPERSONLINE, s. 7420-7427

Vidare till DOI

Shamisa Shoja, Daniel Axehill (2023) Exact Complexity Certification of Start Heuristics in Branch-and-Bound Methods for Mixed-Integer Linear Programming 2023 62ND IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL, CDC, s. 2292-2299

Vidare till DOI

Nyheter

Dragbil med dolly och trailer på Scanias provbana

Lastbil med släp manövrerar autonomt

Att backa en lastbil med ett tungt släp kräver en skicklig yrkeschaufför - eller några sensorer och en väl programmerad dator. Oskar Ljungqvist tar i sin doktorsavhandling ett stort steg mot självkörande lastbilar - med ett eller flera släp.

Autonoma fordon lär sig runda hinder

Kristoffer Bergman, doktorand vid avdelningen Reglerteknik, har i sin licentiatavhandling tagit fram metoder som får autonoma farkoster att hitta den snabbaste eller mest energisnåla vägen från start till mål, även om det finns hinder på vägen.

Även tunga fordon manövrerar utan förare

Oskar Ljungqvist, doktorand vid avdelningen för Reglerteknik, har i sin licentiatavhandling tagit fram ett system, ett rörelseplanerings- och reglerramverk, med vars hjälp stora tunga lastbilar med släpvagn kan manövreras helt autonomt.

Forskningsverksamhet

Planering och optimeringsbaserad reglering för autonoma system

En central funktion i autonoma system är att få dem att utnyttja möjligheten att påverka sitt beteende. I vår forskning möjliggörs detta genom att använda matematiska modeller för att prediktera nyttan av att systemet beter sig på ett visst sätt.

WASP - Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program

Den fjärde industriella revolutionen är här när automation övergår i autonomi. LiU har framstående forskning inom flera av de områden som är centrala inom Wallenberg AI Autonomous Systems and Software Program, WASP.