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Modellbasierte prädiktive Längsdynamikregelung für künftige Fahrerassistenz- und Automatisierungssysteme

Walz, Fabian ORCID iD icon 1
1 Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Neue Fahrfunktionen bedeuten neue Herausforderungen für die Längsdynamikregelung von Kraftfahrzeugen. Eine grundlegende Anforderung besteht unter anderem darin, dass ein automatisiertes Fahrzeug Absätze und andere Fahrbahnunebenheiten zuverlässig und präzise überfährt. Im Gegensatz zur Auslegung aktueller Fahrerassistenzsysteme kann bei vollautomatisierten (autonomen) Fahrzeugen nicht mit einem menschlichen Fahrer als Rückfalllösung gerechnet werden, an den die Fahraufgabe delegiert wird, wenn das System an seine Grenzen stößt. Gleichzeitig stehen durch eine umfangreichere Sensorik detailliertere Informationen über die Umgebung des Fahrzeugs zur Verfügung.

In dieser Arbeit wird ein Konzept für eine modellbasierte, prädiktive Längsdynamikregelung entwickelt und demonstriert, wie die Kenntnis über das vorausliegende Fahrbahnprofil genutzt werden kann, um sowohl die Regelgüte der Längsdynamikregelung zu steigern als auch die für den Fahrkomfort bedeutsamen Größen zu verbessern. Das vorgestellte Konzept zur Regelung der Fahrzeugbeschleunigung besteht aus zwei Teilen:

1. Die nichtlineare, modellbasierte Beschleunigungssteuerung berechnet eine Vorausschau auf das erforderliche Drehmoment an den Rädern auf Basis des Fahrbahnprofils vor dem Fahrzeug.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000161467
Veröffentlicht am 24.08.2023
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 24.08.2023
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000161467
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang 124 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Prüfungsdatum 20.07.2023
Schlagwörter Autonomous Driving, Vehicle Dynamics, Two Point Tire Model, Road Profile Disturbances, Longitudinal Motion Control, Feed-Forward Acceleration Control, Longitudinal Motion Control, Preview, Model Predictive Control, Control Allocation, Robustness
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Hohmann, Sören
Müller, Steffen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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