Reglerteknik (RT)

Ämnet reglerteknik handlar om konsten att styra ett tekniskt system så att det beter sig som man vill.

Foto David BrohedeVerksamheten inom avdelningen för reglerteknik omfattar ett brett spektrum av problem inom sensorfusion, systemidentifiering, robotik och autonoma system, optimering för reglertekniska tillämpningar samt komplexa nätverk och strävar efter en fruktbar balans mellan teori- och metodutveckling och tillämpningar.

Inom sensorfusion studeras hur man på bästa sätt kombinerar information från olika typer av sensorer och inom systemidentifiering behandlas olika aspekter på databaserad modellering av dynamiska system.

Inom robotik och autonoma system ligger fokus på hur man kan styra och planera positionen och orienteringen hos ett system med ett minimum av manuell påverkan.
Verksamheten inom optimering inriktas bland annat på algoritmutveckling för modellprediktiv reglering, och inom komplexa nätverk studeras olika typer av interaktion inom dynamiska nätverk.

Exempel på viktiga tillämpningsområden av industriell betydelse är styrning och modellering av industrirobotar, sensorfusion och beslutsstöd i bilar, fartyg och flygplan samt planering och styrning för autonoma fordon.
Reglerteknik

Kurser

Kurser som ges vid Avdelningen för reglerteknik

Kontakt

Forskningsverksamhet

Nyheter

ELLIIT Joint Autonomous Systems Lab in Linköping and Lund visar upp självkörande robot i Visionen.

Universitetsstyrelsen på studiebesök i Visionen

I december 2023 var universitetsstyrelsen på besök hos Institutionen för systemteknik (ISY). I forskningsarenan Visionen visades exempel på Linköpings universitets viktiga roll i teknik- och samhällsutvecklingen.

Porträttbild på Anastasia Bizyaeva, postdoktor.

Ambitiöst gästforskarprogram lyfter den tvärvetenskapliga dialogen

"Fokusperioden var en unik och värdefull upplevelse. Jag skulle absolut komma tillbaka för en till fokusperiod och jag rekommenderar även andra forskare att överväga det i framtiden." Det säger Anastasia Bizyaeva, en av gästforskarna.

Åhörare vid föreläsning under ELLIIT Symposium 2023.

Ledande forskare samlades for symposium om Network Dynamics and Control

Under hösten 2023 står Linköpings universitet värd för ELLIIT Focus Period. Ett ambitiöst gästforskarprogram med målet att stimulera interaktion mellan forskare och främja den tvärvetenskapliga dialogen inom forskningsområdet.

Svante Gunnarsson står i ett vitt rum och håller i en drönare.

LiU får nytt kompetenscentrum – täta samarbeten med industrin

Vinnova satsar drygt 30 miljoner kronor på ett nytt kompetenscentrum inom autonoma system och avancerade matematiska metoder vid LiU. Klimatförändringar och global säkerhet ligger i fokus för forskargrupperna som ska samarbeta med ett tiotal företag.

Gäster och åhörare i föreläsningssal

Reglerteknik firar 100 och ser framåt

100 doktorer på 40 år – det är det imponerande resultatet för avdelningen för Reglerteknik på institutionen ISY. Det firades med återträff och återblickar, men också med insikten att reglerteknik är en spetsteknik som i hög grad behövs i framtiden.

Lyckad premiär för ISY:s doktorandkonferens

För första gången anordnade Institutionen för systemteknik, ISY, en heldagskonferens ägnad enbart åt institutionens doktorander. Forskarstudierektor Mark Vesterbacka var mer än nöjd när han summerade "PhD Workshop @ISY 2022".

Forskningsprojekt

Medarbetare Reglerteknik

Publikationer

2024

Linnea Persson, Anders Hansson, Bo Wahlberg (2024) An optimization algorithm based on forward recursion with applications to variable horizon MPC European Journal of Control, Vol. 75, Artikel 100900 Vidare till DOI
Adeline Secolo, Paulo E. Santos, Patrick Doherty, Zoran Sjanic (2024) Collaborative Qualitative Environment Mapping ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AI 2023, PT II Vidare till DOI
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
Biqiang Mu, Lennart Ljung, Tianshi Chen (2024) When cannot regularization improve the least squares estimate in the kernel-based regularized system identification Automatica, Vol. 160, Artikel 111442 Vidare till DOI

Om institutionen