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In der Arbeit wird eine Methodik zur effizienten Applikation automatisierter Fahrfunktionen vorgestellt. Die Methodik basiert auf einer Einschränkung des relevanten Parameterraums zur Optimierung des Funktionsverhaltens. Außerdem wird ein sensitivitätsbasiertes Optimierungsverfahren vorgestellt, welches optimale Lösungen mit hohem Reifegrad bereitstellt. Zur Erzielung kurzer Rechenzeiten wird ein hybrides Fahrzeugmodell vorgestellt, welches aus einem Einspurmodell und neuronalen Netz besteht. The work introduces a method for an efficient calibration of automated driving functions. The method is based on an initial limitation of the relevant parameter space for the optimization of function behaviour. Furthermore, a sensitivity based optimization is presented, which provides optimal solution with a high maturity level. Finally, a hybrid vehicle model (based on a single track model and a neuronal network) is described, which enables a high accuracy and short simulation times.
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Methodik zur effizienten Applikation automatisierter Fahrfunktionen, Nicolas Fraikin
- Język
- Rok wydania
- 2024
- Oprawa
- (miękka)
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- Tytuł
- Methodik zur effizienten Applikation automatisierter Fahrfunktionen
- Język
- niemiecki
- Autorzy
- Nicolas Fraikin
- Rok wydania
- 2024
- Oprawa
- miękka
- Liczba stron
- 234
- ISBN13
- 9783731513391
- Seria
- Tagi
- Opis
- In der Arbeit wird eine Methodik zur effizienten Applikation automatisierter Fahrfunktionen vorgestellt. Die Methodik basiert auf einer Einschränkung des relevanten Parameterraums zur Optimierung des Funktionsverhaltens. Außerdem wird ein sensitivitätsbasiertes Optimierungsverfahren vorgestellt, welches optimale Lösungen mit hohem Reifegrad bereitstellt. Zur Erzielung kurzer Rechenzeiten wird ein hybrides Fahrzeugmodell vorgestellt, welches aus einem Einspurmodell und neuronalen Netz besteht. The work introduces a method for an efficient calibration of automated driving functions. The method is based on an initial limitation of the relevant parameter space for the optimization of function behaviour. Furthermore, a sensitivity based optimization is presented, which provides optimal solution with a high maturity level. Finally, a hybrid vehicle model (based on a single track model and a neuronal network) is described, which enables a high accuracy and short simulation times.