Modellprädiktives Energiemanagement mit Steuerung der Fahrzeugführung für automatisiertes Fahren

Abstract

Zusammenfassung Mit der Einführung des autonomen Fahrens steigen die Anforderungen an Funktionen, die zum Übergang in den sicheren Zustand im Fehlerfall benötigt werden. Dabei spielt das Bordnetz, das eine zuverlässige Energieversorgung sicherstellen soll, für die funktionale Sicherheit eine wichtige Rolle. Der erste Teil dieser Arbeit erklärt neue Anforderungen an Bordnetze sowie eine fehlertolerante Topologie. Zur Steuerung von solchen Bordnetzen werden neue Betriebsstrategien benötigt, die den Betrieb im Normal- und Fehlerfall sicherstellen. Mit dem Einsatz einer prädiktiven und adaptiven Energieverteilung, die in die Antriebssteuerung eingebunden ist, wird eine modellprädiktive Fahrzeugsteuerung mit automatisierter Wahl des Szenarios zum Übergang in den sicheren Zustand realisiert, deren Architektur und Funktionalität beschrieben und anhand Fehlersimulation verifiziert wird.

Energy Management Strategy for an Autonomous Electric Racecar using Optimal Control

“…To plan global trajectories, [10] uses MILP to find the timeminimal path while simultaneously avoiding static obstacles. Furthermore, [11] uses MILP to calculate the optimal energy distribution within an electric powertrain during driving to control fail-operational power nets. However, the driving kinematics modeled within the enumerated publications are based on simplified point mass models.…”