Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Fahrerassistenzsystem für vorausschauendes automatisiertes Fahren entwickelt. Es umfasst die Längs- und Querführung des Fahrzeugs sowie die Steuerung der relevanten Triebstrangkomponenten. Dabei werden Vorausschauinformationen über die Fahrzeugumgebung ausgewertet, um ein energie- und komfortoptimales Fahrverhalten zu erreichen. Für die echtzeitfähige optimale Regelung wird ein Stabilisierungsansatz hergeleitet, der die Regelungsaufgabe auf eine Strategie- und eine Stabilisierungsebene verteilt. Er verbindet die für eine genaue Strategieplanung notwendige lange Zykluszeit mit einer hochfrequenten, optimalen Störungskompensation. Zur Planung auf Strategie- und Stabilisierungsebene wird ein dreistufiges Verfahren entworfen. Es setzt sich aus einer regelbasierten Einschränkung des Suchraums, einer Initialschätzung mittels Dynamischer Programmierung und einer lokalen Suche nach der Optimaltrajektorie zusammen; die Suche wird zusätzlich durch Heuristiken und bestehendes Vorwissen gesteuert. Es wird eine Methodik hergeleitet, um das System hinsichtlich Regelgüte und Berechnungsaufwand optimal auszulegen. Die Einflüsse von Stabilisierungsansatz sowie Horizont und Genauigkeit der Trajektorienplanung werden dafür simulativ ausgewertet. Zur Simulation der vorausschauenden Regelung wird ein Ansatz entwickelt, der es ermöglicht, in Versuchsfahrten gemessene Fahrzeug- und Umgebungsdaten mit einem reaktiven Fahrzeugmodell zu kombinieren. Die Funktionsweise des Assistenzsystems im realen Fahrbetrieb wird am Beispiel verschiedener Fahrsituationen exemplarisch diskutiert.


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    Titel :

    Echtzeit-Strategieplanung für vorausschauendes automatisiertes Fahren


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2019



    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Deutsch






    Echtzeit-Strategieplanung für vorausschauendes automatisiertes Fahren

    Bauer, Kai-Lukas | DataCite | 2020

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    Bauer, Kai-Lukas | TIBKAT | 2019

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