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Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
ger
Hinweise auf parallele Ausgaben
1859482848 Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Kaste, Jonas: Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung
ISBN
978-3-658-43108-2
Name
Kaste, Jonas ¬[VerfasserIn]¬
Körperschaft
Technische Universität Braunschweig ¬[Grad-verleihende Institution]¬
T I T E L
Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung
Verlagsort
Wiesbaden
Verlag
Springer Vieweg
Erscheinungsjahr
2024
2024
Umfang
1 Online-Ressource (XXXVIII, 283 Seiten)
Reihe
AutoUni - Schriftenreihe ; Band 171
AutoUni-Schriftenreihe
Band
Band 171
Hochschulschriftenvermerk
$bDissertation$cTechnische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig$d2023
Enthaltene Werke
$tMotivationund Stand der Technik -- Theorie künstlicher neuronaler Netzwerke -- Adaptive Fahrdynamikregelung -- Effekte auf die Adaptionsgeschwindigkeit des KNN im geschlossenen Regelkreis -- Langzeitstabilität des neuronalen Netzwerkes im geschlossenen Regelkreis -- Auswertung der Fahrversuche.
Titelhinweis
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe): ‡Kaste, Jonas: Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung
ISBN
ISBN 978-3-658-43109-9
Klassifikation
TRC
TEC009090
629.2
Kurzbeschreibung
In dem vorliegenden Buch wird der Einsatz eines hybriden Regelungskonzeptes für die Fahrdynamikregelung eines autonomen Versuchsträgers untersucht. Dabei wird ein modellbasierter, kaskadierter Querdynamikregler um ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) erweitert. Das KNN wird ohne „Vorwissen“ implementiert und aktiv im geschlossenen Regelkreis trainiert. Die Untersuchungen werden dabei sowohl in Simulationen, als auch in einem realen Versuchsträger durchgeführt. Die Versuche zeigen das Leistungsvermögen des hybriden Regelungskonzeptes. Bei geringer Fahrzeugdynamik ist eine präzise Fahrzeugführung auch ohne KNN möglich. Bei hoher Dynamik resultieren jedoch Abweichungen vom Sollkurs, die durch das iterativ lernende Netzwerk schrittweise reduziert werden. Durch die situationsabhängige Optimierung der Netzwerkgewichte wird der Einfluss des systematischen Fehlers des zu Grunde liegenden Modells kompensiert und die Regelgüte verbessert. Dieses Verhalten kann durch geeignete Auswahl der Designparameter des KNN für jedes der betrachteten Szenarien aufgezeigt werden. Die Anpassung der Netzwerkgewichte ermöglicht sowohl im Fehlerfall als auch bei hoher Fahrzeugdynamik und ungenauer Systemidentifikation eine Verbesserung der Regelgüte im Vergleich zum rein modellbasierten Basisregler. Der Autor Jonas Kaste studierte Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Luft- und Raumfahrttechnik an der TU Braunschweig und promovierte berufsbegleitend in der Konzernforschung eines Automobilherstellers.
SWB-Titel-Idn
1877504017
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-658-43109-9
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