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- Originaltitel:
- Optimization-based Energy Strategy for Autonomous Electric Race Cars
- Übersetzter Titel:
- Optimierungsbasierte Energie-Strategie für autonome, elektrische Rennfahrzeuge
- Autor:
- Herrmann, Thomas
- Jahr:
- 2022
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Lienkamp, Markus (Prof. Dr.); Salazar, Mauro R. U. (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- MAS Maschinenbau
- Stichworte:
- Autonomous Driving, Numerical Optimization, Energy Strategy
- Übersetzte Stichworte:
- Autonomes Fahren, Numerische Optimierung, Energie Strategie
- TU-Systematik:
- VER 020
- Kurzfassung:
- This thesis aims to develop an online-capable Energy Strategy, which operates a race vehicle at the performance limit to achieve a minimum race time, leveraging the available amount of energy as lap-time-efficiently as possible. Thereby, thermodynamical limits of the powertrain components are adhered to. Several software modules, solving both quadratic and nonlinear programming problems within the Energy Strategy, are implemented, and integrated into an autonomous driving software stack.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Ziel dieser Arbeit ist es, eine echtzeitfähige Energiestrategie zu entwickeln, die ein Rennfahrzeug am Leistungslimit betreibt, wobei die verfügbare Menge an Energie maximal rundenzeit-effizient eingesetzt werden soll. Dabei werden die thermodynamischen Grenzen des Antriebsstrangs berücksichtigt. Mehrere Softwaremodule, die sowohl quadratische als auch nichtlineare Optimierungsprobleme der Energiestrategie lösen, werden implementiert und in einen Software Stack für autonomes Fahren integriert.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1656862
- Eingereicht am:
- 09.05.2022
- Mündliche Prüfung:
- 21.11.2022
- Dateigröße:
- 6439078 bytes
- Seiten:
- 137
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221121-1656862-1-6
- Letzte Änderung:
- 13.12.2022
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