| Reference : Fahrerassistenzsystem zur vorausschauenden energieeffizienten Geschwindigkeitsregelun... |
| Scientific congresses, symposiums and conference proceedings : Paper published in a book | |||
| Engineering, computing & technology : Electrical & electronics engineering | |||
| http://hdl.handle.net/10993/18819 | |||
| Fahrerassistenzsystem zur vorausschauenden energieeffizienten Geschwindigkeitsregelung speziell für Elektrofahrzeuge | |
| German | |
| [en] Driver assistance system for predictive energy-effcient cruise control especially for electric vehicles | |
Schwickart, Tim Klemens  [University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > >] | |
| Voos, Holger [University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Engineering Research Unit > ; University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT)] | |
| 14-Oct-2014 | |
| Tagungsband VDI Tagung Fahrerassistenzsysteme | |
| 8 | |
| No | |
| No | |
| National | |
| VDI Tagung Fahrerassistenzsysteme | |
| from 14-10-2014 to 15-10-2014 | |
| Verein Deutscher Ingenieure (VDI) | |
| Wolfsburg | |
| Germany | |
| [de] Fahrerassistenz ; Elektromobilität ; Modellprädiktive Regelung | |
| [de] Eines der größten Probleme heutiger Elektrofahrzeuge ist nach wie vor die limitierte Reichweite, die fast ausschließlich auf die technisch begrenzte Akkukapazität zurückgeführt werden kann. Baldige substanzielle Fortschritte im Bereich der Akku-Technologie sind fragwürdig und eine Effizienzsteigerung des Fahrzeuges selbst ist durch bereits jetzt sehr hohe Wirkungsgrade (ca. 85 %) kaum mehr möglich. Ein lohnendes Feld zur Reichweitenverlängerung ist jedoch der Fahrstil selbst - hier verschwenden ungeübte oder unbewusste Fahrer einen großen Teil an Energie durch eine nicht vorausschauende Fahrweise, die beispielsweise zu vermeidbaren Bremsmanövern führt. In neuesten Elektrofahrzeugen wie dem e-Golf wurde dies bereits in ers-ten Ansätzen berücksichtigt. So kann der Fahrer dort zwischen verschiedenen Modi auswählen (z.B. Eco-Modus, Eco-Plus-Modus), hierbei wird jedoch lediglich die Fahrleistung an sich ge-drosselt und damit ein geringerer Energieverbrauch erreicht.
In diesem Beitrag wird ein speziell auf Elektrofahrzeuge zugeschnittenes Fahrerassistenzsystem zur optimierungsbasierten vorausschauenden und energieeffizienten Geschwindigkeitsregelung vorgestellt. Basierend auf einem dynamischen Modell des Energieverbrauchs des Fahrzeugs, Informationen zur zukünftigen Fahrstrecke aus Karten (elektronischer Horizont) und In-formationen zu anderen Verkehrsteilnehmern (etwa durch Radar-Abstandsmessung zum vo-rausfahrenden Fahrzeug) kann das Fahrzeugverhalten durch Lösung eines Optimalsteuerungs-problems so geplant werden, dass sich für einen geeignet gewählten Prädiktionshorizont der beste Kompromiss aus Energieverbrauch und Fahrgeschwindigkeit ergibt. Nach dem Prinzip der Modellprädiktiven Regelung wird dieses Optimalsteuerungsproblem in jedem Zeitschritt ak-tualisiert und erneut gelöst. Die Besonderheit des vorgestellten Systems ist hierbei die spezielle Formulierung des Optimal-steuerungsproblems. Durch eine Koordinatentransformation wird die Fahrzeugbewegung mittels der kinetischen Energie des Fahrzeugs anstelle der Geschwindigkeit beschrieben. Weiterhin wird durch eine konvexe stückweise lineare Approximation des Verbrauchskennfelds eine besonders günstige mathematische Problemformulierung in Form eines quadratischen Programms mit linearen Beschränkungen erreicht. Dies ermöglicht im Gegensatz zu den meisten nichtlinearen Optimalsteuerungsansätzen eine Lösung in Echtzeit und mit garantierter Konvergenz. Zur experimentellen Validierung wird dieses Fahrerassistenzsystem aktuell für einen Smart Electric Drive realisiert. Dazu wurde das dynamische Energieverbrauchsmodell des Smart-ED in umfangreichen Prüfstandversuchen identifiziert und das Fahrzeug zur Realisierung der Assistenzfunktion technisch umgerüstet. | |
| Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust | |
| Eco-Driver Assistance System for Electric Vehicles Using Model-Predictive Control | |
| http://hdl.handle.net/10993/18819 |
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