Systeme zur ACC (Adaptiven Abstands- und Geschwindigkeitsregelung) von Kraftfahrzeugen sind u.a. dadurch gekennzeichnet, dass sie sich selbsttätig beim Unterschreiten einer Mindestgeschwindigkeit deaktiveren, d.h. automatisiertes Anhalten und Anfahren ist nicht möglich. Um den Fahrer zukünftig auch in diesem niedrigen Geschwindigkeitsbereich bis hinunter in den Stillstand unterstützen zu können, wird das ACC zu einem so genannten Stauassistenten weiterentwickelt. Die Situationsklassifizierung definiert verschiedene Anfahr-, Anhalte- und Folgesituationen im Stau, die durch spezielle Fahrerverhaltensweisen gekennzeichnet sind. Mit der Kenntnis dieses situationsspezifischen Fahrerverhaltens ist es möglich, eine an die Verkehrssituation angepasste Geschwindigkeitstrajektorie zu erzeugen, die unter Berücksichtigung aller Nebenbedingungen, die sich aus Sicherheits- und Komfortansprüchen ergeben, einzuhalten ist. Das übergeordnete Regelungsziel ist die Bereitstellung des gewünschten Motor- oder Bremsmomentes. Kriterien zur Beurteilung des Verhaltens des Reglers sind die Robustheit gegenüber äußeren Störungen (Wind, Steigung), Parametervariationen (veränderliche Fahrzeugmasse) sowie der Komfort in unterschiedlichen Verkehrssituationen. Die analytische Zugänglichkeit bei der Optimierung sowie die erforderliche Rechenzeit des resultierenden Algorithmus und dessen Aufwand zur Adaptierbarkeit an verschiedene Regelstrecken sind weitere wichtige Kriterien. Der eingesetzte modellgestützte, prädiktive Regler verwendet für die Vorhersage ein Zustandsraummodell. Zur Korrektur des Zustandsvektors wird ein mit einem Kalman-Filterentwurf ausgelegter Beobachter benutzt. Durch die Verwendung der quadratischen Programmierung kann die Kostenfunktion mit Nebenbedingungen gelöst werden, so dass eine deterministische Rechenzeit für das Steuergerät garantiert werden kann. Die Simulationsumgebung besteht aus einer Kopplung des Verkehrsflusssimulationsprogramms PELOPS und der Simulationssoftware Matlab/Simulink von The MathWorks Inc., Nattick, MA, USA.
Modellgestützte Prädiktive Regelung zur Längsführung von Kraftfahrzeugen im niedrigen Geschwindigkeitsbereich
Model based predictive control for the longitudinal guidance of vehicles in low velocity range
2004
10 Seiten, 5 Bilder, 8 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
AUTOMATISCHE STEUERUNG DER LÄNGSFÜHRUNG VON KRAFTFAHRZEUGEN
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