In dem vorliegenden Buch wird der Einsatz eines hybriden Regelungskonzeptes f�r die Fahrdynamikregelung eines autonomen Versuchstr�gers untersucht. Dabei wird ein modellbasierter, kaskadierter Querdynamikregler um ein k�nstliches 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 Versuchstr�ger durchgef�hrt. Die Versuche zeigen das Leistungsverm�gen des ...
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In dem vorliegenden Buch wird der Einsatz eines hybriden Regelungskonzeptes f�r die Fahrdynamikregelung eines autonomen Versuchstr�gers untersucht. Dabei wird ein modellbasierter, kaskadierter Querdynamikregler um ein k�nstliches 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 Versuchstr�ger durchgef�hrt. Die Versuche zeigen das Leistungsverm�gen des hybriden Regelungskonzeptes. Bei geringer Fahrzeugdynamik ist eine pr�zise Fahrzeugf�hrung auch ohne KNN m�glich. Bei hoher Dynamik resultieren jedoch Abweichungen vom Sollkurs, die durch das iterativ lernende Netzwerk schrittweise reduziert werden. Durch die situationsabh�ngige Optimierung der Netzwerkgewichte wird der Einfluss des systematischen Fehlers des zu Grunde liegenden Modells kompensiert und die Regelg�te verbessert. Dieses Verhalten kann durch geeignete Auswahl derDesignparameter des KNN f�r jedes der betrachteten Szenarien aufgezeigt werden. Die Anpassung der Netzwerkgewichte erm�glicht sowohl im Fehlerfall als auch bei hoher Fahrzeugdynamik und ungenauer Systemidentifikation eine Verbesserung der Regelg�te im Vergleich zum rein modellbasierten Basisregler.
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