Johannes Ziegmann, M.Sc.


Wissenschaftlicher Mitarbeiter Institut für Innovative Mobilität (IIMO)


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Forschung


Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsgruppe Elektromobilität und Lernfähige Systeme (ELS)

Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch

www.els-thi.de

Entwicklung eines Fahrerverhalten-Schätzers für Längs- und Querdynamik

Ausschlaggebend für die Fahrzeug-Zustands-Prädiktion, sowie unterschiedliche Assistenzsysteme in der Automobil-Industrie ist die Modellierung des Gesamtsystems „Fahrer – Fahrzeug – Fahrumgebung“. Abbildung 1 demonstriert hierbei die drei unterschiedlichen Modelle, zwischen denen divergierende Wechselwirkungen und Einflussgrößen bestehen.

Der dynamische Fahrzeugzustand eines Kraftfahrzeugs wird durch das Fahrerverhalten, sowie äußeren Bedingungen beeinflusst. Der Fahrer ist in diesem System für die Fahrzeugführung verantwortlich, abhängig von Umwelteinflüssen, EGO-Fahrzeugdaten und den psychologischen Bedürfnissen.

Um den Fahrzeug-Zustand prädiktiv und effizient zu beeinflussen, befasst sich das Forschungsprojekt mit einer online Berechnung des Fahrverhaltens bezüglich der Längs- und Querdynamik, sowie des Geschwindigkeit-Verhalten anhand von:

• Prädiktiven Umweltdaten (z.B. Karten-, Sensor- und Wetterdaten, Vorderfahrzeuginformationen, Online-Informationen, Car2X Communication, etc.),

• Ego-Fahrzeugdaten (z.B. Beladung, Motorisierung, Fahrzeugwiderstände, etc.) und

• unterschiedlichen Fahrverhalten, sowie Fahrertypen

Hierzu werden Algorithmen und Funktionen entwickelt, die anschl. anhand von Testfahrten und Studien verifiziert, sowie evaluiert werden.

Durch die detaillierte Prädiktion des Fahrverhaltens kann der Fahrzeug-Zustand, beispielsweise die Betriebsstrategie optimiert werden, die unter anderem zu einem wirtschaftlichen und effizienten Betrieb führt. Zusätzlich erhalten Assistenzfunktionen präzise Informationen, um den Fahrer zu unterstützen.

 

Lehrveranstaltungen

• Einführung in numerische Verfahren im elektrifizierten Fahrzeug