TU Berlin

Fachgebiet KraftfahrzeugeKI-basierte Fahrwerkregelung und Reglerapplikation

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KI-basierte Fahrwerkregelung und Reglerapplikation

Motivation

Steigende Anforderungen an den Fahrkomfort und die Fahrdynamik von Automobilen führen in der Fahrzeugentwicklung zu einem wachsenden Einsatz von vertikaldynamischen Regelsystemen. Heutige Regelsysteme verfügen über komplexe Reglerstrukturen und eine Vielzahl an Reglerparametern, die während des Entwicklungsprozesses auf das Zielfahrzeug abgestimmt werden müssen. Die Wahl der Reglerparameter erfolgt im Rahmen von Fahrversuchen und geschieht im Allgemeinen anhand subjektiver Bewertungskriterien.

Diese fahrzeugindividuelle Reglerabstimmung kann aufgrund der hierfür benötigten Prototypen nur unter hohem Kosten- und Personaleinsatz dargestellt werden. Gleichzeitig muss die im Entwicklungsprozess getroffene Reglerabstimmung einer großen Bandbreite an individuellen Kundenerwartungen und Streckenprofilen genügen.

Ziel

Im Rahmen des Forschungsprojekts sollen Konzepte zur KI-basierten Applikation und Regelung von Vertikaldynamiksystemen erarbeitet werden. Um das spätere Fahrzeugverhalten abzubilden, werden detaillierte Mehrkörper-Fahrzeugmodelle herangezogen. Auf diese Weise soll eine digitale Vorabstimmung des Fahrwerkreglers bereits vor der Verfügbarkeit physischer Prototypen ermöglicht werden.

Mithilfe der KI-basierten Regelungsansätze sollen zudem individuelle Fahrprofile und geänderte Betriebsbedingungen im späteren Serieneinsatz berücksichtigt werden. Ziel ist die Erarbeitung eines Konzepts zur nachträglichen Adaption der Reglerparameter an die momentane Fahrsituation.

Vorgehensweise

  • Integration der benötigten Fahrzeug- und Reglermodelle in eine Model-in-the-Loop (MiL) Simulationsumgebung
  • Entwicklung einer KI-basierten Methodik zur digitalen Vorabstimmung klassischer Regelungsansätze
  • Konzeption lernfähiger Fahrwerkregelfunktionen und Vergleich der erreichten Reglerperformance mit klassischen Ansätzen der Reglerentwicklung

    Zeitraum

    November 2019 – Oktober 2022

     

     

     

     

     

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