Ressourcenknappheit und globale Erwärmung haben zu einer weitreichenden umweltpolitischen Sensibilisierung der Gesellschaft geführt. Aufgrund der stetigen Verschärfung der gesetzlichen Rahmenbedingungen sind die Automobilhersteller aufgefordert, effektive Maßnahmen zur Reduzierung von Kraftstoffverbrauch und äquivalenten CO2-Emissionen ihrer Fahrzeuge umzusetzen. Über gesetzliche Normzyklen hinaus steht besonders der Kraftstoffverbrauch im realen Fahrbetrieb im Fokus, der die Wahrnehmung und Akzeptanz des Kunden maßgeblich beeinflusst. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der energieoptimalen Längsführung von Kraftfahrzeugen, die vorausschauend bekannte Streckendaten nutzt, um eine maximal energieeffiziente Fahrstrategie unter Einbeziehung des Fahrerwunsches zu realisieren. Zur Lösung dieses Optimierungsproblems wird ein ressourceneffizienter Algorithmus auf Basis der Dynamischen Programmierung entwickelt, der in der Lage ist, die vielschichtigen Anforderungen an die Fahrstrategie hinsichtlich Energieeffizienz, Fahrdynamik, Fahrkomfort und Fahrsicherheit zu berücksichtigen. Der Algorithmus wird in einem eingebetteten Fahrerassistenzsystem zur automatisierten Längsführung in zwei Versuchsfahrzeugen prototypisch zum Einsatz gebracht und auf einer realen Versuchsstrecke erprobt. Die präzise Reproduzierbarkeit der resultierenden Fahrstrategie bestätigt die Eignung des implementierten Lösungsalgorithmus und motiviert zur weitergehenden Sensitivitätsanalyse ausgewählter Einflussfaktoren auf den Kraftstoffverbrauch. Die subjektive Wahrnehmung der entwickelten Assistenzfunktion wird in Probandenstudien operationalisiert und in der Applikation der Längsführung in verschiedenen fahrdynamischen Ausprägungen berücksichtigt. In den gewählten Versuchskonfigurationen erzielt die prototypisch implementierte Assistenzfunktion eine Kraftstoffeinsparung von etwa 10 % im Vergleich zur manuellen Längsführung des Fahrzeugs bei gleicher Durchschnittsgeschwindigkeit. Diese Kraftstoffersparnis veranschaulicht - besonders im Vergleich zu den verhältnismäßig geringen Entwicklungskosten - das Einsatzpotenzial der Assistenzfunktion als kosteneffiziente Maßnahme zur Senkung von Kraftstoffverbrauch und CO2-Emissionen. Die vorliegende Arbeit liefert einen wesentlichen Beitrag zur Beurteilung und Gewährleistung ihrer praktischen Anwendbarkeit und zur subjektiven Akzeptanz im realen Fahrbetrieb.

    Scarcity of resources and global warming have caused a widespread environmental awareness among society. Due to the steady tightening of legal frameworks, automobile manufacturers are challenged to provide effective measures for the reduction of their vehicles' fuel consumption and equivalent CO2 emissions. Beyond legal driving cycles, fuel consumption in real driving operation is in the focus as it affects customers' subjective perception decisively. Against this background, the present thesis deals with energy-optimal longitudinal vehicle control, which incorporates predictively known route data to realise a maximally fuel-efficient driving strategy while comprising the driver's demand. To solve this optimisation problem, a resource-efficient algorithm is developed, based on Dynamic Programming, which is able to satisfy the various demands on the driving strategy concerning energy efficiency, driving dynamics, driving comfort and driving safety. The algorithm is implemented within a prototypical embedded driver assistance system and put into operation in two test vehicles on a real-road test track. Precise reproducibility of the resulting driving strategy confirms the appropriateness of the developed algorithm and serves as a motivation for a further sensitivity analysis of a selection of factors influencing fuel consumption. Subjective perception of the developed assistance function is operationalised and then utilised for the adjustment of different dynamics characteristics of the longituginal control function. Within the chosen test setups, the implemented prototypical driver assistance function achieves fuel savings of approximately 10 % compared to manual longitudinal control of the vehicle at same average velocity. Especially with regards to the relatively low development costs, these savings illustrate the assistance function's potential as a cost-efficient measure to reduce vehicle fuel consumption and CO2 emissions. The present thesis offers a substantial contribution for the evaluation and assurance of the function's practical applicablity and subjective acceptance in real driving operation.


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    Title :

    Energieoptimale Längsführung von Kraftfahrzeugen durch Einsatz vorausschauender Fahrstrategien


    Contributors:


    Publication date :

    2013


    Size :

    195 Seiten, Bilder, Tabellen, 287 Quellen




    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




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