An embedded model predictive controller for velocity control of trucks is developed and tested. By using a simple model of a heavy duty vehicle and knowledge about the slope of the road ahead, the fuel consumption while traveling near a set speed is diminished by almost 1% on an example road compared to a rule based speed control system. The problem is formulated as a look-ahead optimization problem were fuel consumption and total trip time have to be minimized. To find the optimal solution dynamic programming is used, and the whole code is designed to run on a Scania gearbox ECU in parallel with all the current software. Simulations were executed in a Simulink environment, and two test rides were performed on the E4 motorway. ; En algoritm för hastighetsstyrning baserad på modell-prediktiv reglering har utvecklats och testats på befintlig styrsystem i ett Scania lastbil. Genom att använda en enkel modell av fordonet och kunskap om lutningen på vägen framför den kunde man sänka bränsleförbrukningen med nästan 1% i vissa sträckor, jämfört med en regelbaserad farthållare. Problemet är formulerat som en optimerings-problem där bränsleförbrukning och total restid måste minimeras. För att hitta den optimala lösningen användes dynamisk programmering och hela koden är skriven så att den kan exekveras på en Scania styrenehet. Koden är kan köras parallellt med den mjukvara som är installerad på styrenheten. Simuleringar utfördes i en miljö utvecklad i Simulink. Två test-körningar på E4 motorvägen utfördes.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    An embedded model predictive controller for optimal truck driving


    Contributors:

    Publication date :

    2017-01-01


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English



    Classification :

    DDC:    629



    Model Predictive Control for Autonomous Driving of a Truck

    Isaksson Palmqvist, Mia | BASE | 2016

    Free access

    A nonlinear model predictive controller for autonomous driving

    Dawood, Murad / Abdelaziz, Mohamed / Ghoneima, M et al. | IEEE | 2020



    DRIVING TRUCK

    MASUDA JUNICHI / TAI AKIHITO | European Patent Office | 2018

    Free access