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Originaltitel:
Distributed Stochastic Model Predictive Control for a Microscopic Interactive Traffic Model
Übersetzter Titel:
Verteilte Stochastische Modellprädiktive Regelung für ein Mikroskopisches Interaktives Fahrzeugmodell
Autor:
Dang, Ni
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Steuerungs- und Regelungstechnik (Prof. Buss)
Betreuer:
Buss, Martin (Prof. Dr.)
Gutachter:
Buss, Martin (Prof. Dr.); Vallery, Heike (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
TU-Systematik:
MSR 600
Kurzfassung:
Autonomous vehicles operate in inherently uncertain environments. The uncertainty can arise from various factors including the interactive behaviors of other vehicles and the unpredictability of these interactions. Stochastic Model Predictive Control (SMPC) is able to address uncertainties including vehicle interactions. In this thesis, we focus on developing methods for interactive vehicles controlled by SMPC in uncertain environments at both planning and control levels.
Übersetzte Kurzfassung:
Autonome Fahrzeuge operieren in von Natur aus unsicheren Umgebungen. Diese Unsicherheit hat verschiedene Ursachen, wie z.B. das interaktive Verhalten anderer Fahrzeuge und die Unvorhersehbarkeit dieser Interaktionen. Stochastic Model Predictive Control (SMPC) ist in der Lage, Unsicherheiten, wie diese Fahrzeuginteraktionen, zu berücksichtigen. In dieser Arbeit entwickeln wir Planungs- und Regelungsmethoden für interaktive Fahrzeuge, die von SMPC in unsicheren Umgebungen geregelt werden.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1729766
Eingereicht am:
20.02.2024
Mündliche Prüfung:
21.10.2024
Dateigröße:
2576671 bytes
Seiten:
133
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241021-1729766-1-4
Letzte Änderung:
03.12.2024
 BibTeX