M. Ege Cansev, M. Sc. – Wissenschaftlicher Mitarbeiter

M.Sc. M. Ege Cansev

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (EEI)
Lehrstuhl für Autonome Systeme und Mechatronik

Raum: Raum 02.033
Paul-Gordan-Str. 3/5
91052 Erlangen

Ege Cansev ist seit Februar 2021 Doktorand am Lehrstuhl für Autonome Systeme und Mechatronik des Departments Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik der FAU Erlangen-Nürnberg. Im Juni 2020 begann er seine Promotion am Lehrstuhl für Elastische Leichtbau-Robotik von Prof. Dr. Ing. Philipp Beckerle an der TU Dortmund. Derzeit arbeitet er an dem von der DFG geförderten Projekt TRAIN.

Ege Cansev erhielt seinen B.Sc. in Electrical and Electronics Engineering an der Middle East Technical University (METU), Ankara, Türkei, im Jahr 2017 und seinen M.Sc. in Control Engineering an der Universität La Sapienza, Rom, Italien, im Jahr 2019. Während der Arbeit an seiner Masterarbeit absolvierte er ein Forschungspraktikum am Forschungszentrum Jülich.

Forschungsschwerpunkte: Regelungstechnik, Mensch-Roboter-Interaktion, verteilte Autonomie, haptische Schnittstellen

 

Lehre

Exercise (UE)

Seminar (SEM)

  • Seminar Autonomous Systems and Mechatronics

    Every person who wants to participate in the seminar has to attend the first session. Final seminar presentations will be held over multiple sessions. Registered students are required to attend all sessions.

    Anmeldung erfolgt über das zentrale Anmeldesystem am Department EEI (StudOn!).

    Die Lehrveranstaltung wird im SS 2021 rein digital stattfinden.

    • 2 SWS; Allowed for guest students; ECTS studies (ECTS credits: 2,5), Lecture's language English
    • Termin:
      • Thu 14:00-16:00, Raum SR 02.028 (außer vac) ICS

 

Publikationen (Auszug)

Eine vollständige Liste der Veröffentlichungen finden Sie auf Google Scholar oder Research Gate.

  • Hering, D., Cansev, M. E., Tamassia, E., Xhonneux, A., & Müller, D. (2021). Temperature control of a low-temperature district heating network with Model Predictive Control and Mixed-Integer Quadratically Constrained Programming. Energy, 224, 120140.
  • Cansev, M. E., Xue, H., Rottmann, N., Bliek, A., Miller, L. E., Rueckert, E., & Beckerle, P. (2021). Interactive Human–Robot Skill Transfer: A Review of Learning Methods and User Experience. Advanced Intelligent Systems, 3(7), 2000247.
  • Ege Cansev, M., Nordheimer, D., Andrea Kirchner, E., & Beckerle, P. (2021). Feel-Good Requirements: Neurophysiological and Psychological Design Criteria of Affective Touch for (Assistive) Robots. Frontiers in Neurorobotics, 90.