Durch den Einsatz automatisiert fahrender Kraftfahrzeuge soll der Straßenverkehr zukünftig sicherer, effizienter und komfortabler gestaltet werden. Wichtige Voraussetzungen dafür sind zum einen eine leistungsfähige Fahrzeugführungsregelung mit einer hohen Regelgüte bei gleichzeitiger Echtzeitfähigkeit und zum anderen die Vermeidung von Kinetose (Reisekrankheit), welche durch sich ändernde Sitzanordnungen oder Passagiertätigkeiten in automatisiert fahrenden Fahrzeugen verstärkt auftreten kann. In den letzten Jahren wurde deshalb die Entwicklung moderner modellprädiktiver Regelungsansätze (MPC) zur Fahrzeugführung vorangetrieben, wie auch erste Untersuchungen zu Kinetose beim automatisierten Fahren durchgeführt. Die Komplexität des Optimierungsproblems als Teil des MPC stellt dabei weiterhin eine Hürde im Rahmen der Einführung entsprechender Ansätze dar. Darüber hinaus sind bisher noch keine Ansätze bekannt, welche Kinetose effektiv auf der Fahrzeugführungsebene reduziert. Der Fokus der vorliegenden Arbeit liegt zum einen auf der Verwendung von linearen, parameterveränderlichen MPC-Prädiktionsmodellen zur Fahrzeugführungsregelung und zum anderen auf der Generierung kinetosereduzierender Führungsgrößen. Zur Führungsregelung wird als zentraler veränderlicher Parameter die Fahrzeuggeschwindigkeit variiert und damit die Dynamik des Prädiktionsmodells dem aktuellen Fahrzustand angepasst. Das sich dabei ergebende konvexe Optimierungsproblem weist eine reduzierte Komplexität auf und kann auf seriennahen Fahrzeugsteuergeräten in Echtzeit gelöst werden. Fahrversuche mit einem skalierten Fahrzeug zeigen ein stabiles und vorausschauendes Führungsverhalten in einem weiten Geschwindigkeitsbereich bei gleichzeitig reduzierter Rechenlast. Zur Beeinflussung des Kinetosezustandes der Passagiere wird ein Sollwertgenerator vorgestellt, welcher die Amplituden der kinetosekritischen, horizontalen Längs- und Querbeschleunigungen des Fahrzeugs in Abhängigkeit des aktuellen Kinetosezustandes der Passagiere reduziert. Anhand von Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit des gewählten Ansatzes aufgezeigt.


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    Titel :

    Modellprädiktive, kinetosearme Längs- und Querführung automatisiert fahrender Kraftfahrzeuge


    Weitere Titelangaben:

    Model predictive, motion sickness reduced longitudinal and lateral guidance of automated vehicles


    Beteiligte:
    Gallep, Jochen (Autor:in) / Technische Universität Berlin (Gastgebende Institution)

    Erscheinungsdatum :

    2021



    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Unbekannt



    Klassifikation :

    DDC:    629





    Modellprädiktive Regelung zur Querführung automatisierter Fahrzeuge

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