HELENE
Hardware-in-the-Loop basierte Funktionsentwicklung zur emissionsoptimierten Regelung von Fahrzeugantrieben mit Reinforcement Learning
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Zur Erreichung der globalen Klimaziele und zur Verringerung von lokalen Luftschadstoffen muss der Verkehrssektor einen deutlichen Beitrag leisten. Moderne Antriebe entwickeln sich zu elektrifizierten, vernetzten, softwareintensiven Gesamtsystemen mit einer Vielzahl von Freiheitsgraden. Innovationen zur Emissionsminimierung und Wirkungsgradsteigerung werden zunehmend erst durch Software ermöglicht. Der Aufwand für die Entwicklung, Validierung und Kalibrierung dieser Algorithmen steigt exponentiell an, gleichzeitig verkürzen sich verfügbare Entwicklungszeiten und –ressourcen. Im Rahmen von HELENE wird ein neuartiger Ansatz zum Hardware-in-the-Loop basierten maschinellen Lernen gezeigt. Mittels Reinforcement Learning werden spezifische Funktionen des Antriebsstrangs in einem realistischen, heterogenen virtuell-realen Simulationsszenario trainiert. Durch die Integrierbarkeit von sowohl Hardware als auch gekapselten Softwarekomponenten mit detaillierten physikalischen Streckensimulationen wird erstmals eine Umgebung geschaffen, welche für Abbildung detaillierter Effekte als auch für die Interaktionen zwischen relevanten Antriebskomponenten geeignet ist. Bei Reinforcement Learning spielt die Interaktion mit einer nur partiell beobachtbaren und stochastisch erscheinenden Umgebung eine entscheidende Rolle. Da es sich um komplexe Wechselwirkungen zwischen Software und Hardwarekomponenten handelt, die nicht alle in dem benötigten Detailgrad simuliert werden können, soll ein heterogener HiL-basierter Ansatz verfolgt werden, welcher eine hohe Einsatzvielfalt in der Forschung und Entwicklung eröffnet. Diese HiL-Plattform eignet sich, um das Potential von Methoden wie Reinforcement Learning in vielfältigen Szenarien ressourcensparsam, kosteneffizient und realitätsnah darzustellen. Das angestrebte Projektziel liegt hierbei sowohl in der Methodik der Integrierbarkeit in den Entwicklungsprozess, als auch in der spezifischen Untersuchung eines exemplarischen Anwendungsfalls.