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Original title:
An approach to a machine learning-based operating strategy in automotive electrical energy management
Translated title:
Ein Ansatz für eine auf Machine Learning basierende Betriebsstrategie des elektrischen Energiemanagements im Fahrzeug
Author:
Heimrath, Andreas Anton
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Baumgarten, Uwe (Prof. Dr.)
Referee:
Baumgarten, Uwe (Prof. Dr.); Herkersdorf, Andreas (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
automotive electrical energy management, operating strategy, machine learning, reinforcement learning
Translated keywords:
elektrisches Energiemanagement im Fahrzeug, Betriebsstrategie, maschinelles Lernen, Reinforcement Learning
TUM classification:
DAT 250
Abstract:
In this thesis, an approach to a machine learning-based operating strategy in automotive electrical energy management is suggested. It is enabled by an algorithm of safe reinforcement learning in the context of a cybernetic energy management system. This algorithm makes it possible to learn an energy-efficient behavior and to integrate the prediction of regenerative braking. The suggested approach was evaluated in the simulation as well as in a real vehicle.
Translated abstract:
In dieser Arbeit wird ein Ansatz für eine auf Machine Learning basierende Betriebsstrategie des elektrischen Energiemanagements im Fahrzeug vorgeschlagen. Den Kern dafür bildet ein Algorithmus des Safe Reinforcement Learnings im Kontext eines kybernetischen Energiemanagementsystems, der das Erlernen eines energieeffizienten Verhaltens und die Integration der Prädiktion von Rekuperation ermöglicht. Der vorgeschlagene Ansatz wurde sowohl in der Simulation als auch im Realfahrzeug bewertet.
ISBN:
978-3-8439-4942-2
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1595549
Date of submission:
15.02.2021
Oral examination:
12.11.2021
Last change:
20.12.2021
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