Die begrenzte Reichweite wird als eine der wichtigsten technischen Faktoren, die die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen negativ beeinflussen, angesehen. Ein Weg, um mit der so genannten Reichweitenangst umzugehen und damit die Akzeptanz des Fahrers zu erhöhen, ist eine verlässliche Anzeige der Restreichweite (RDR). Die Integration von Elektrofahrzeugen in zukünftige Mobilitätskonzepte erfordert fortgeschrittene Fahrerassistenzsysteme, die zuverlässige Informationen über die RDR bieten. Die RDR ist wegen einer Reihe stochastischer Faktoren, wie z.B. der Fahrstil, die Verkehrsituation oder das Wetter, schwer vorhersagbar. Ein modellgestützter Ansatz zur Vorhersage der Reichweite basierend auf einem Partikelfilter und auf Markov-Ketten wird in diesem Beitrag vorgestellt.

    The driving range has been pointed out as one of the main technical drawbacks that affect the acceptance of electric vehicles. Nevertheless, it has been shown that presenting accurate information about the remaining driving range (RDR), the driver's anxiety caused by the limited driving range can be diminished. The integration of electric vehicles into future mobility concepts requires the use of advanced driving assistance systems, which offer reliable information about the RDR. The RDR is unfortunately, due to a number of stochastic factors like the driving style, the traffic situation or the weather, difficult to predict. This paper introduces a model-based methodology which combines a particle filter with Markov chains for approaching the prediction of the remaining driving range in electric vehicles.


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    Titel :

    Modellgestützte Prädiktion der Reichweite für Elektrofahrzeuge


    Weitere Titelangaben:

    A model-based prediction of the driving range in electric vehicles


    Beteiligte:


    Erscheinungsdatum :

    2014


    Format / Umfang :

    6 Seiten, 6 Bilder, 1 Tabelle, 7 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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