Fahrerassistenzsysteme (FAS) bieten ein erhebliches Potential den Fahrzeugenergiebedarf zu reduzieren. Die FAS-bezogene Nutzungsentscheidung ist allerdings vorrangig daran geknüpft, ob das assistenzsystemspezifische Fahrverhalten der fahrzeugführenden Person zusagt. Daher gilt es, kommende FAS-Generationen nicht allein energieeffizient auszulegen, sondern diese zusätzlich zu befähigen, fahrerindividuelle Fahrzeugführungspräferenzen zu berücksichtigen. Vor diesem Hintergrund stellt die vorliegende Arbeit einen ganzheitlichen Ansatz vor, mit dem die Fahrzeuglängsführung nach Fahrervorlieben individualisiert und gleichzeitig energetisch optimiert werden kann. Dieser Ansatz beruht auf einem Fahrstilanalyseverfahren zur Ermittlung fahrerindividueller Fahrdynamikpräferenzen bei manueller Fahrt. Diese Präferenzen werden innerhalb eines Geschwindigkeitsoptimierungsverfahrens herangezogen, sodass ein FAS mit fahrerindividuell energetisch optimierter Fahrweise resultiert.
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Bibliographische Angaben
Copyrightjahr
2025
ISBN-Online
978-3-69030-114-5
Verlag
TEWISS, Garbsen
Reihe
Berichte aus dem imes
Band
01/2025
Sprache
Deutsch
Seiten
152
Produkttyp
Monographie
Inhaltsverzeichnis
KapitelSeiten
Vorwort Kein Zugriff
Inhaltsverzeichnis Kein Zugriff
1.1 Aktueller Stand der Technik Kein Zugriff
1.2 Zielsetzung und Gliederung der Arbeit Kein Zugriff
2.1 Theoretische Grundlagen des maschinellen Lernens Kein Zugriff
2.2 Informationsquellen und Messdatenaufnahme Kein Zugriff
2.3 Fahrmanövererkennung Kein Zugriff
2.4 Onlinefähiges Lernen individueller Fahrzeugführungspräferenzen Kein Zugriff
2.5 Experimentelle Ergebnisse der Fahrstilanalyse Kein Zugriff
2.6 Fazit Kein Zugriff
3.1 Grundlagen zur Antriebsstrangmodellierung am Kraftfahrzeug Kein Zugriff
3.2 Modellierung des Energiebedarfs eines hybrid elektrischen Antriebsstrangs Kein Zugriff
3.3 Experimentelle Validierung des Energiebedarfsmodells Kein Zugriff
3.4 Fazit Kein Zugriff
4.1 Methodische Grundlagen der Trajektorienoptimierung Kein Zugriff
4.2 Fahrerindividuelle Suchraumerstellung Kein Zugriff
4.3 Trajektorienoptimierung mittels Dynamischer Programmierung Kein Zugriff
4.4 Ergebnisse der fahrerindividuellen Geschwindigkeitsoptimierung Kein Zugriff
4.5 Fazit Kein Zugriff
5.1 Zusammenfassung Kein Zugriff
5.2 Ausblick Kein Zugriff
A.1 Fahrerindividuell gelernte Beschleunigungsmanöverpräferenzen Kein Zugriff
A.2 Fahrerindividuell gelernte Verzögerungsmanöverpräferenzen Kein Zugriff
A.3 Fahrerindividuell gelernte Kurvenfahrtpräferenzen Kein Zugriff
B Verteilung der Arbeitspunkte im Messdatensatz Kein Zugriff Seiten 133 - 136
C Messgrößen von Versuchsfahrten zur Verifikation der Energieeinsparungen Kein Zugriff Seiten 137 - 138
Literaturverzeichnis Kein Zugriff Seiten 139 - 150
