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Zusammenfassung
( AEnglischA )

The work presented here should fulfil the requirements for the granting of the degree of

Doctor of Engineering at the University Siegen. It was completed within the EU funded

project eFuture with the company Intedis. The goal of the project was to create an

efficient and safe electric vehicle on the basis of a Tata eVista with help of a complete

new architecture.

A novel robust vehicle observer was designed for an optimal support of the integrated

driver assistance systems. The concept for the observer is based upon an extended

Kalman Filter using a non-linear vehicle model and the Dugoff tire model.

Moreover, a parameter estimation and a plausibility check of the sensor signals were

developed to increase the robustness of the observer. The estimation of the vehicle

mass, the effective tire radii and the road adhesion were designed with an event-seeking

characteristic in order to minimise the computational load. In the plausibility check

delayed or faulty sensor signals are detected and corrected. Here the newly designed

replacement of delayed or missing sensor signals by the concept of Markov Chains is

pointed out. By this, the correctness of the output signals and the safety of the vehicle

can be guaranteed for a defined time. Additionally, the evaluation of the stability limits

and the driven distance of the vehicle are computed under the use of quantities that

were calculated before. After the model based design the software was integrated on the

hardware of the prototype. The functionality of this concept is given by results during

dynamic test drives

Zusammenfassung
( ADeutschA )

Die hier vorgestellte Arbeit soll die Anforderungen zur Verleihung des Doktortitels an der

Universität Siegen erfüllen. Sie wurde im Rahmen des EU geförderten Projekts eFuture

bei der Firma Intedis in Würzburg abgeleistet, in welchem ein sicheres und effizientes

Elektrofahrzeug auf Basis eines Tata eVista dank eines neuen Konzeptes aufgebaut wurde.

Ein neuartiger robuster Fahrzeugbeobachter wurde entwickelt um die integrierten Fahrerassistenzsysteme

optimal zu unterstützen. Das Konzept des Beobachters basiert auf

einem erweiterten Kalman Filter unter Verwendung eines nichtlinearen Fahrzeugmodells

und des Dugoff Reifenmodells.

Zusätzlich wurde eine Parameterschätzung sowie ein Plausibilitätscheck der Sensorsignale

integriert, um die Robustheit des Beobachters zu erhöhen. Die Parameterschätzung

von Fahrzeugmasse, effektiven Reifenradien und Haftreibung wurde mit Hinblick auf die

Berechnungslast ereignisbasierend aufgebaut. Im Plausibilitätscheck werden sowohl fehlerhafte

oder verzögerte Signale detektiert als auch korrigiert. Hier ist das neu entworfene

Ersetzen von verzögerten oder fehlenden Sensorsignalen auf Basis der Theorie der Markov

Ketten hervorzuheben. So kann auch bei einem Sensorausfall die Korrektheit der

Ausgangssignale für einen gewissen Zeitraum und dadurch auch die Sicherheit des Fahrzeugs

unter Assistenzkontrolle garantiert werden. Die Evaluierung der Stabilitätsgrenzen

für das Fahrzeug sowie die Berechnung der gefahrenen Strecke für das Kombiinstrument

werden mit den zuvor ermittelten Größen durchgeführt. Nach der modellbasierten Entwicklung

wurde die Software auf der Hardware des Prototypen integriert. Ergebnisse bei

dynamischen Testfahrten zeigen die Funktionalität dieses Konzepts.

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