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Vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen durch stochastische Vorhersage der Fahrzeugdynamik

Fünfgeld, Sebastian

Abstract:
Für die vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen werden häufig Vorhersagemodelle benötigt. In dieser Arbeit wird ein stochastischer Ansatz zur Generierung von Vorhersagen für Fahrzeugdynamikgrößen hergeleitet, um die Unsicherheit der Vorhersage explizit im Regelungsverfahren berücksichtigen zu können. Darauf aufbauend wird die vorausschauende Regelung von Fahrzeugsystemen mit stochastisch optimalen Regelungsverfahren untersucht, an zwei Systembeispielen implementiert und evaluiert.

Abstract (englisch):
Predictive control of vehicle systems often requires application of forecasting models. In this work a stochastic framework for generating forecasts of vehicle dynamics is proposed, to directly address uncertainty within the control algorithms. Building on this framework, the predictive control of vehicle systems with stochastic optimal control algorithms is investigated, implemented and evaluated for two exemplary vehicle systems.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000125407
Veröffentlicht am 10.03.2021
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2021
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1060-4
ISSN: 1869-6058
KITopen-ID: 1000125407
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XI, 203 S.
Serie Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik ; 86
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Prüfungsdaten 14.07.2020
Prüfungsdatum 14.07.2020
Referent/Betreuer Prof. F. Gauterin
Schlagwörter Vorausschauende Regelung, Vorhersage, Fahrzeugsystem, Fahrerverhalten, MPC, predictive control, forecast, vehicle system, driver behavior, mpc
Relationen in KITopen
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