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Predictive energy-efficient motion trajectory optimization of electric vehicles

Guan, Tianyi

Abstract:
This work uses a combination of existing and novel methods to optimize the motion trajectory of an electric vehicle in order to improve the energy efficiency and other criteria for a predefined route. The optimization uses a single combined cost function incorporating energy efficiency, travel safety, physical feasibility, and other criteria. Another focus is the optimal behavior beyond the regular optimization horizon.

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DOI: 10.5445/KSP/1000098619
Veröffentlicht am 17.12.2019
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0978-3
ISSN: 1863-6489
KITopen-ID: 1000098619
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XXIII, 281 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 42
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 18.06.2019
Referent/Betreuer Prof. J. Beyerer
Schlagwörter Modellprädiktive Optimierung, Trajektorienplanung, Autonomes Fahren, Energieeffizientes Fahren, Dynamische Programmierung, Model predictive optimization, Trajectory planning, Autonomous driving, energy-efficient driving, Dynamic Programming
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