Der neuronale Geschwindigkeitsreglerentwurf basiert auf einer Multilayer-Feedforward-Perceptron-Netzarchitektur (MLP), der Regler besitzt eine MLP-Topologie mit 5 Eingangsgrößen, einer versteckten Schicht mit 10 Neuronen und einem Ausgangsneuron. Das Training des neuronalen Reglers erfolgt an einem nichtlinearen Fahrlängsdynamikmodell anhand von wenigen simulierten Fahrmanövern, die in Form von Referenzgeschwindigkeiten vorgegeben werden. Das Modell umfaßt den Verbrennungsmotor, das Automatikgeriebe, das Differential der Hinterachse und berücksichtigt auch die Fahrwiderstände. Der neuronale Regler wurde in einem Versuchsfahrzeug OSCAR (Optical Steered CAR) der Firma Daimler-Benz in verschiedenen Geschwindigkeisbereichen getestet. Es zeigte sich, daß bei mittleren und hohen Geschwindigkeiten (36 km/h bis 108 km/h) die Regelung einfacher zu realisieren ist als bei niedrigen Fahrgeschwindigkeiten (14 km/h bis 32 km/h).
Modellgestützte neuronale Geschwindigkeitsregelung von Kraftfahrzeugen
Model-based neural speed control of road vehicles
Automatisierungstechnik - at ; 44 , 5 ; 252-257
1996
6 Seiten, 4 Bilder, 9 Quellen
Aufsatz (Zeitschrift)
Deutsch
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