Es wurde eine Methodik vorgestellt, wie ein gewöhnliches NLP auf die kontinuierliche Überwachung von Randbedingungen erweitert werden kann. Durch die hohen Anforderungen an die Rechenleistung entstehen bei einer rein CPU basierten Implementierung hohe Latenzzeiten, weshalb für den entwickelten Tactical Motion Planner ein heterogenes Rechensystem, welches eine zusätzliche GPU als Coprozessor nutzt, eingesetzt wird. Um ein natürlicheres Lenkverhalten darzustellen und den Einfluss der Veränderung einzelner Optimierungsparameter lokal zu halten, wurde weiterhin eine auf Splines basierte Steuerungsfunktion vorgestellt. Abschließend wurden Simulationsergebnisse sowie die resultierenden Berechnungszeiten präsentiert. Das erläuterte System wird aktuell in einem Versuchsträger für die exakte Positionierung über einer induktiven Ladespule eingesetzt. Das Fahrzeug wird in diesem Fall nicht automatisiert gefahren, sondern leitet den Fahrer an, wie er sein Ziel erreichen kann. Für diesen Einsatzzweck steht die Akzeptanz der berechneten Lenktrajektorie durch den Fahrer im Vordergrund, welche sich durch Verwendung des Splines gegenüber eines einfachen Polynoms steigern lies. Im nächsten Schritt wird das System um die Aspekte der Überprüfung bezüglich Verlassens der Straße sowie möglicher Kollisionen erweitert, wobei der Schwerpunkt auf der Reduzierung der benötigten Rechenzeit liegt. Anschließend findet eine Erweiterung auf ein zeitbasiertes System statt, so dass auch dynamische Szenarien gefahren und Geschwindigkeits- und Lenktrajektorien kombiniert optimiert werden können.
Ein hybrider Ansatz zur Realisierung echtzeitfähiger Optimalsteuerungen im Kraftfahrzeug
2015
22 Seiten, Bilder, 19 Quellen
Conference paper
German
Ein hybrider Ansatz zur Realisierung echtzeitfaehiger Optimalsteuerungen im Kraftfahrzeug
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