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- Originaltitel:
- Model Based Energy Management and State Estimation for the Robotic Electric Vehicle ROboMObil
- Übersetzter Titel:
- Modellbasiertes Energiemanagement und Zustandsschätzung für das robotische Elektrofahrzeug ROboMObil
- Autor:
- Brembeck, Jonathan
- Jahr:
- 2018
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
- Betreuer:
- Kennel, Ralph (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Kennel, Ralph (Prof. Dr.); Hirzinger, Gerd (Prof. Dr.); Otter, Martin (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- ELT Elektrotechnik; VER Technik der Verkehrsmittel
- Stichworte:
- ROboMObil, electro mobility, battery electric vehicle, in-wheel motor, by-wire, wheel robot, energy management, control allocation, path planning, trajectory control, state estimation, Kalman Filter, constrained estimation, moving horizon estimation, real-time estimation, delayed measurements, Modelica, state of charge estimation, vehicle position estimation, DLR
- TU-Systematik:
- ELT 855d; ELT 868d
- Kurzfassung:
- An innovative energy management framework – focusing on the spatial vehicle motion – is developed and evaluated by simulations with realistic test scenarios using a multiphysical Modelica model of ROboMObil. Additionally, a novel method is proposed, and evaluated with ROboMObil, to automatically construct real-time capable, discrete-time, nonlinear state estimation algorithms with constraint handling from multi-physical, continuous-time Modelica models.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Es wird ein innovatives Energiemanagement Framework – das sich auf die räumliche Fahrzeugbewegung konzentriert – entwickelt und mit Simulationen von realistischen Testszenarien mit Hilfe eines multiphysikalischen Modelica Modells des ROboMObils bewertet. Weiterhin wird eine neue Methode vorgeschlagen, und mit dem ROboMObil evaluiert, um automatisiert echtzeitfähige, nicht-lineare Zustandsschätzer mit Nebenbedingungen von zeitkontinuierlichen, multiphysikalischen Modelica Modellen zu erzeugen.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1415807
- Eingereicht am:
- 19.12.2017
- Mündliche Prüfung:
- 26.10.2018
- Dateigröße:
- 5616824 bytes
- Seiten:
- 182
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181026-1415807-1-6
- Letzte Änderung:
- 09.11.2018
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2018FakultätenElektrotechnik und InformationstechnikElektrische Antriebssysteme und Leistungselektronik (Prof. Kennel)
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Computation, Information and TechnologyPrüfungsarbeitenDissertationen
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and TechnologyElectrical Engineering