Samuel Liang

1. System Function Owner für BMWs automatisierten Fahren. 2. Entwicklungsfokus: a. Lastenhefte analysieren, quantifizieren und ins Software umsetzen; b. Software analysieren, testen und enge Kommunikation mit Lieferant.

• Implementierung der SOTA Imitation learning Modelle wie GPT, Robotic Transformer, Action Chunk Transformer auf CALVIN dataset für aktuelle Benschmark Experiment. • Implementierung des Dataloader für das Training der aktuellen Imitation Learning Methode in den neuen Dataset

• Implementierung eines Testmoduls von Trajektorienplanungsalgorithmen und Trajektorienverfolgungscontrollern zur Bewertung autonomer Fahrfunktionen innerhalb der Carla-Simulationsumgebung in Python. • Implementierung von Visualisierungs- und Auswertungsfunktionen innerhalb einer CarlaSimulationsumgebung in Python

• Entwurf und Implementierung eines neuen 2D-Trajektorienplanungsalgorithmus für ein Kraftfahrzeug in C++/ROS. • Implementierung und Evaluierung verschiedener Trajektorienverfolgungscontroller wie MPC, LQR, Stanley Controller für ein Automobil in C++ / ROS

• Entwurf und Implementierung eines Plannungsmoduls für eine 4-Axis Drone in C++/ROS. • Implementierung und Evaluierung mehrerer Pfadplanungsalgorithmen (A*, RRT etc.), Trajektorienplanungsalgorithmen (Minimum Snap etc) in C++ / ROS. • Site: https : //github.com/lzhhh93/MotionP lanning/tree/master

• Noten (2.1/1.0) • Fachgebiet: Regelungstechnik in der Mechatronik • Masterarbeit “Human Movement Identification via Inverse Reinforcement Learning” Entwurf eines neuen Algorithmus zur Identifizierung der Kostenfunktion und des Rauschskalierungsparameters in einem dynamischen Modell menschlicher Bewegung, basierend auf Path Integral Inverse Reinforcement Learning Theorie. Evaluierung des Algorithmus auf akademischen Systemen in Matlab mit Optimization toolbox.

• Ausgezeichneter Abschluss (3.3/4.0) • Bachelorarbeit “Design of a hydraulic system for the loading and unloading manipulator” Der Fokus liegt auf dem Entwurf und der Optimierung des hydraulischen Systems für den Materialhandhabungsroboter mit CAD und Solidworks, einschließlich Systemdiagramm, Zylinderberechnung, Pumpenund Motorenauswahl, Steuerkomponentenauswahl, Hydraulikleitungsdesign, Druck- und Temperaturüberprüfung sowie Strukturdesign.