EVOLVE
Validation of an Energy-efficient longitudinal vehicle motion control based on model predictive control
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Automatisierte Fahrfunktionen eröffnen gerade im dynamischen Stadtverkehr ein hohes Energieeinsparpotential durch eine optimierte, automatisierte Fahrzeuglängsführung. Die komplexe Interaktion mit einer stochastischen, dynamischen Verkehrsumgebung stellt dabei hohe Anforderungen an die zu entwickelnden Regelalgorithmen. Zur Umsetzung einer optimierten Längsführung hat sich die Modellprädiktive Regelung (MPR) als vielversprechender Ansatz herausgestellt. Zur Generierung von energieeffizienten, sicheren und komfortablen Trajektorien zur Längsführung fließen die Fahrzeugdynamik sowie die prädizierten Bewegungsprofile der Verkehrsteilnehmer explizit in eine Optimierung ein. In vorausgehenden Arbeiten konnte so in einer Simulationsstudie durch eine auf MPR basierende Fahrstrategie je nach Antriebsart und Verkehrssituation bis zu 44% Antriebsenergie gegenüber einem menschlichen Fahrer eingespart werden.
Der Übertrag von simulationsbasierten Ansätzen in eine reale Validierung gestaltet sich herausfordernd. Um den Übertrag aus der Forschung hin zu Realanwendung zu ermöglichen, sollen im Rahmen dieses Projektes simulativ entwickelte Fahrfunktionen in echten Fahrszenarien validiert und abgesichert werden. Dazu wird ein mit grundlegender Umfeldsensorik ausgestattetes Serienfahrzeug um ein Rapid Control Prototyping (RCP)-Steuergerät erweitert, auf dem eine entwickelte MPR-Strategie implementiert wird. Basierend auf den Messdaten von spezifizierten Testszenarien kann das Modell zur Zustandsschätzung der dynamischen Fahrszenarien adaptiv angepasst und erweitert werden.
Langfristiges Ziel ist es, mithilfe der Erweiterung der Umweltwahrnehmung eine interaktive Trajektorienplanung zu entwickeln, bei der die Reaktion der Verkehrsteilnehmer und die eigene Planung für einen langen Zeithorizont kombiniert berücksichtigt werden. Dadurch wird neben Sicherheit und Komfortaspekten insbesondere die Energieeffizienz weiter verbessert.