Robust and Data-Driven Control for Autonomous Racing
Übersetzter Titel:
Robuste und datengestützte Regelung für ein autonomes Rennfahrzeug
Autor:
Wischnewski, Alexander
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Lohmann, Boris (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Lohmann, Boris (Prof. Dr. habil.); Konigorski, Ulrich (Prof. Dr.); Leibold, Marion (Priv.-Doz. Dr. habil.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
TU-Systematik:
MSR 600
Kurzfassung:
Motion control of autonomous racecars is faced with uncertainties and nonlinearities. The presented work proposes several robust and data-driven algorithms to consider these in a structured way within the controller design. The algorithms are tested and validated on real racecars across multiple tracks.
Übersetzte Kurzfassung:
Die Bewegungsregelung von autonomen Rennfahrzeugen ist geprägt von Unsicherheiten und Nichtlinearitäten. Die vorliegende Arbeit schlägt verschiedene robuste und datengestützte Verfahren vor, um diese strukturell im Regelungsentwurf zu berücksichtigen. Die Algorithmen wurden anschließend auf mehreren Rennstrecken auf ihre Leistungsfähigkeit hin erprobt und validiert.
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