Adaptive Regenerative Braking in Electric Vehicles

Elektrofahrzeuge fahren lokal emissionsfrei und tragen damit dazu bei, die Emissionen in Städten zu reduzieren. Zusätzlich, zeichnen sich Elektrofahrzeuge durch ein dynamisches Fahrverhalten aus. Nachteilig wirkt sich bei den meisten Elektrofahrzeugen, die geringe Reichweite auf die Akzeptanz bei Neuwagenkäufern aus.
Eine der Maßnahmen zur Erhöhung der Reichweite von Elektrofahrzeuge ist das regenerative Bremsen. Hierbei wird die kinetische Energie des Fahrzeugs durch generatorisches Bremsen als elektrische Energie zurückgewonnen. Diese zurückgewonnene Energie erhöht die Reichweite des Autos.
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In dieser Dissertation, wird ein adaptives regeneratives Bremssystem vorgestellt. Dieses System wählt abhängig vom Fahrertyp und der aktuellen Verkehrssituation ein geeignetes regeneratives Bremsniveau aus.
Um ein solches System zu realisieren, wurden Verfahren entwickelt, welche einerseits den Fahrertyp und andererseits die Fahrerintention durch Analyse des Fahrbetriebs ermitteln. Dazu wurde u.a. ein mehrdimensionales verstecktes Markov-Modell (MDHMM) entwickelt.
Bei Verwendung des Fahrertyps und der Intention des Fahrers, kann so eine geeignete Bremsstufe ausgewählt werden, die die physikalische Begrenzung der Fahrzeugkomponenten berücksichtigt.
Durch den Einsatz des entwickelten Systems, kann gezeigt werden, dass eine Erhöhung der Reichweite erreicht werden kann, ohne den Komfort des Fahrers zu beeinträchtigen.

Driving an electric vehicle is considered to be locally emission-free and contributes to the reduction of transportation emissions in cities. Additionally, electric vehicles excel in terms of dynamic driving. However, the short driving range of most electric vehicles is one of the main reasons for their slow spread.
One of the measures used to increase the driving range of electric vehicles is regenerative braking, where the kinetic energy of the vehicle is recovered as electric energy. This recuperated energy increases the driving range of the vehicle.
In this dissertation, an adaptive regenerative braking system is presented. ... mehrDepending on the driver’s type and on the current traffic situation, this system selects an appropriate regenerative braking level.
To realize such a system, methods that determine the driver’s type and the driver’s intention have been developed by analyzing the driving operation. The inference of the driver’s intention while driving was done by the means of a Multi-Dimensional Hidden Markov Model (MDHMM).
By knowing the driver’s type and his intention, an appropriate braking level can be selected that takes into account the physical limitations of the vehicle components.
By integrating the developed system, it can be shown that an increase in driving range can be achieved without affecting the comfort of the driver.