A Fuzzy-System for a Classification of the Driver Behavior and the Driving Situation

Schüler, Matthias; Onnen, Christian; Bielaczek, Christian

doi:10.1016/s1474-6670(17)43901-2

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“…The classification algorithm chosen is a Mamdani Fuzzy classification with a centroid defuzzification method [128]. It was chosen by its low compilation time (0.23 second) and its accuracy.…”

Section: Speed Profile Estimationmentioning

confidence: 99%

Eco-Driving planification profile for electric motorcycles

Ceferino¹

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Los perfiles de Eco-Driving son algoritmos capaces de utilizar información adicional para crear recomendaciones o limitaciones sobre las capacidades del conductor. Aumentan la autonomía del vehículo, pero actualmente su uso no está relacionado con la autonomía requerida por el conductor. Por esta razón, en este trabajo, el desafío de la conducción ecológica se traduce en un controlador óptimo de dos capas diseñado para vehículos eléctricos puros. Este controlador está orientado a asegurar que la energía disponible sea suficiente para completar un viaje demandado, agregando límites de velocidad para controlar la tasa de consumo de energía. Se exponen y analizan los modelos mecánicos y eléctricos requeridos. La función de costo está optimizada para corresponder a las necesidades de cada viaje de acuerdo con el comportamiento del conductor, el vehículo y la información de la trayectoria. El controlador óptimo propuesto en este trabajo es un controlador predictivo de modelo no lineal (NMPC) asociado a una optimización unidimensional no lineal. La combinación de ambos algoritmos permite aumentar alrededor de un 50% la autonomía con una limitación del 30% de las capacidades de velocidad y aceleración. Además, el algoritmo es capaz de asegurar una autonomía final con un 1,25% de error en presencia de ruido de sensor y actuador.

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Section: Speed Profile Estimationmentioning

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