Robust and Efficient Hybrid Optimal Control via Gaussian Process Regression and Multiple Shooting With Experimental Validation on a Double Pendulum on a Cart
M. Hesse, L. Schwarzer, J. Timmermann, A. Trächtler, PAMM 25 (2025).

Datengetriebene Modellbildung für nichtlineare mechatronische Systeme in regelungstechnisch verwertbarer Form
A. Junker, Datengetriebene Modellbildung für nichtlineare mechatronische Systeme in regelungstechnisch verwertbarer Form, Heinz Nixdorf Institut, Paderborn, 2024.

Adaptive DataDriven Models in PortHamiltonian Form for Control Design
A. Junker, J. Timmermann, A. Trächtler, PAMM 25 (2024).

Online Learning With Joint State and Model Estimation
R.-S. Götte, J. Timmermann, PAMM 25 (2024).

Adaptive Koopman-Based Models for Holistic Controller and Observer Design
A. Junker, K.E.F. Pape, J. Timmermann, A. Trächtler, IFAC-PapersOnLine 56 (2023) 625–630.

Autonomous Golf Putting with Data-Driven and Physics-Based Methods
A. Junker, N. Fittkau, J. Timmermann, A. Trächtler, in: 2022 Sixth IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC), IEEE, 2023.

Data-Driven Models for Control Engineering Applications Using the Koopman Operator
A. Junker, J. Timmermann, A. Trächtler, in: 2022 3rd International Conference on Artificial Intelligence, Robotics and Control (AIRC 2022), 2022, pp. 1–9.

Autonomes Putten mittels datengetriebener und physikbasierter Methoden
A. Junker, N. Fittkau, J. Timmermann, A. Trächtler, in: Proceedings - 32. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 1. - 2. Dezember 2022, 2022, pp. 119–124.

Learning Data-Driven PCHD Models for Control Engineering Applications*
A. Junker, J. Timmermann, A. Trächtler, IFAC-PapersOnLine 55 (2022) 389–394.