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Masterarbeiten (Details und Kontaktinformationen: siehe unten):
- An Integrated Estimator for Online Vehicle Mass and Road Slope based on IMU
- Real-time Estimation the Position of Vehicle Center of Gravity based on IMU
- Steering Feedback Torque Computation for Steer-by-Wire System Based on Artificial Neural Network
- Entwicklung einer Fahrzeugsteuerung für automatisiertes Fahren
- Zukunftsszenario 2030 zur Elektro-Mobilität mit besonderem Fokus auf die Ladeinfrastruktur am Beispiel Berlin
Bachelorarbeiten:
- keine;
Bitte auch eigene Vorschläge mit den wissenschaftlichen Mitarbeitern des Fachgebiets absprechen
Wenn Sie Interesse haben, informieren Sie sich bitte hier über das Vorgehen.
Thema | An Integrated Estimator for Online Vehicle Mass and Road Slope based on IMU pdf |
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Beschreibung | A significant number of mass estimation algorithms have been developed with longitudinal dynamics. However, most of these approaches are based on the method of constant vehicle mass and time-varying road grade. Although both vehicle mass and road grad could be identified, the nature of time-varying road grade could lead to significant disturbance for the precision of vehicle mass estimation. In addition, parameters including rolling resistance, drag coefficient and wind velocity are necessary, which also should be estimated. Consideration of the limitations about estimation approaches, a novel approach will be proposed in this task. In order to decouple the coupled influence of road grade on vehicle mass estimation, this task proposed a novel method for vehicle mass estimation based on frequency-information-extraction. Figure 1 shows that the principle of the MTWFFT method. Normally, the dynamic signals are directly obtained from measurements in the time domain. This task adopts vertical acceleration and angular velocity from IMU measurement which treats the vertical acceleration of the body mass as inputs in the dynamic equations. The estimation approach is based on the observation that the frequency spectrum of the both the vertical accelerometer and the motions angular rate significantly varies as a function of the vehicle loading mass and its distribution. This can be indicated by the instruction in Fig. 2, which shows the ratio index and the accelerometer spectra obtained where the same vehicle is facing the same road profile, but with different loading mass, located in the same position inside the vehicle. |
Aufgaben |
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Anforderungen |
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Ansprechpartner/in | Xiongshi Wang, M. Sc. |
Thema | Real-time Estimation the Position of Vehicle Center of Gravity based on IMU pdf |
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Beschreibung | The position of a vehicle’s center of gravity (CoG) are used as an important parameter for vehicle safety control systems for improving handling stability, while it can be changed considerably according to various driving conditions. Therefore, in order to make vehicle safety control systems to have the better performance, it is essential to obtain the accurate CoG position. However, it is generally difficult to acquire the value of this parameter directly through sensors due to cost reasons. In this task, a practical algorithm for estimating vehicle’s CoG position in real time will be proposed. This algorithm is derived only based on pitch and roll movements of the vehicle. Figure 1, Vehicle dynamics model with roll and pitch movements. Moreover, the main differences in the proposed algorithm compared to previous studies is that it does not require information such as vehicle mass, vehicle moments of inertia, road grade or tire-road surface friction, which are difficult to acquire. In the proposed algorithm, the relationship between the tire vertical force and the corresponding Pitch&Roll angles are used to determine the CoG position. To demonstrate a practical use of the proposed algorithm, the tire vertical force distribution will be tested under variable loading position and payloads. The proposed CoG estimation algorithm and its practical use will be verified via simulations and experiments with using a test vehicle equipped with Inertial Measurement Unit (IMU). |
Aufgaben |
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Anforderungen |
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Ansprechpartner | Xiongshi Wang, M. Sc. |
Thema | Steering Feedback Torque Computation for Steer-by-Wire System Based on Artificial Neural Network PDF |
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Beschreibung | Steer-by-Wire (SbW) is a highly prospective steering technology for intelligent vehicles. As the elimination of the mechanical connection between the steering wheel and the steered wheels, it becomes free to adjust steering characteristics for an SbW system, which contributes to improving steering sensitivity, steering stability, and handling performance. On the other hand, how to generate a proper artificial steering feedback torque comes to be a vital and challenging issue. The target of this research is to design a new method to calculate the desired steering feedback torque which provides the driver with a realistic steering feel, the same as in an electrical power steering (EPS) system. For this purpose, an artificial neural network (ANN, shown in Fig. 1) is adopted to estimate the steering feedback torque, as ANN is capable of learning complex non-linear correlations without requiring specific mathematical models. The development of this ANN requires certain steps. Firstly, piles of steering data are recorded by imposing various steering maneuvers in IPG CarMaker to the vehicle simulator coupled with the well-performed EPS steering testbench (Fig. 2) which is available in our Department Automotive Engineering. Secondly, the inputs of ANN are selected by parameter sensitivity analysis of the test data. Besides, the training and validation of this ANN are conducted based on the steering database. Overall, a proper approximation of the steering feedback torque for SbW system can be developed, which provides the driver with a similar feeling as an EPS system. |
Aufgaben |
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Anforderungen |
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Ansprechpartner | Qiao Zhang, M.Sc. |
Thema | Entwicklung einer Fahrzeugsteuerung für automatisiertes Fahren |
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Beschreibung | Die Entwicklung von automatisiertem Fahren ist sehr komplex und mit hohem Aufwand verbunden. Um zukünftig automatisiertes Fahren sowie deren Entwicklungsprozess untersuchen zu können, wird am Fachgebiet Kraftfahrzeuge ein Versuchsfahrzeug aufgebaut, das auf einem Serienfahrzeug basiert. Der Versuchsträger soll mit einer Fahrzeugsteuerung, Umfeldsensorik ausgestattet werden um letztlich automatisiert Fahren zu können. Im Rahmen der Arbeit soll ein existierendes Steuerungssystem analysiert und auf eine Echtzeit Entwicklungsumgebung übertragen werden. Bei der Analyse sollen die verschiedenen Funktionen, wie bspw. „Operator override“ dargestellt und überprüft werden, ob und wie diese mittels der Echtzeitentwicklungsumgebung umgesetzt werden können. |
Aufgaben |
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Anforderungen |
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Ansprechpartner | André Hartwecker, M. Sc. |
Thema | Zukunftsszenario 2030 zur Elektro-Mobilität mit besonderem Fokus auf die Ladeinfrastruktur am Beispiel Berlins pdf |
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Beschreibung | Am Beispiel der Stadt Berlin sollen im Rahmen dieser Masterarbeit mittels einer interdisziplinären Betrachtung die aktuellen Rahmenbedingungen für Elektro-Mobilität mit Fokus auf die Ladeinfrastruktur dargestellt, analysiert und darauf aufbauend ein Ladeinfrastrukturszenario für das Jahr 2030 entwickelt werden. Um eine möglichst valide Basis für das Szenario zu gewinnen, ist im Rahmen der Masterarbeit eine umfangreiche Literaturrecherche vorgesehen, in welcher relevante Einflussfaktoren und Steuergrößen herausgefiltert werden, die den Berliner Ladeinfrastrukturausbau positiv wie negativ beeinflussen. Aufbauend auf der Quellenrecherche werden Nutzerprofile erstellt, d.h. Aussagen dazu getroffen wer, wann, welche technische Infrastruktur nutzt und welcher Nutzer, welches Geschäftsmodell wählt. Am Ende der Arbeit steht ein Ladeinfrastruktur-Szenario für Berlin im Jahr 2030. Dieses wird verbalisiert und in einer Matrix visualisiert. Im Szenario werden in Rahmen einer Nutzerprofilanalyse Nutzergruppen multimodal (zeitlich, räumlich, verkehrsmittelbezogen) geclustert (z.B. Pendler mit privaten Kraftfahrzeugen, Pendler, die kommerzielles Carsharing nutzen, Pendler mit Firmenwagen, Berufskraftfahrer mit firmeneigenen Fahrzeugen, etc.) und aufgrund vorliegender aktueller Studien und Prognosen quantifiziert. Im Szenario der Masterarbeit sollen zum Modal Split des täglichen Berufsverkehrs Annahmen getroffen werden. Auf Basis dessen sollen Annahmen zum motorisierten Individualverkehr (MIV) abgeleitet werden. Insbesondere zum Ladezeitpunkt (overnight charging u.a.), zur beim Ladevorgang angewendeten Ladeleistungen (Normalladen, Schnellladen, Hochleistungsladen), zur gewählten Energieübertrag (über Ladekabel mit Wechselstrom (AC Laden) bzw. mit Gleichstrom (DC Laden), induktives Laden oder Batteriewechsel) sowie zur Zugänglichkeit (Infrastruktur auf öffentlichen, halböffentlichen oder privaten Flächen) treffen zu können: Wer lädt wie und wo und welche Infrastruktur wird dafür benötigt. Auch zum Straßengüternahverkehr werden diesbezüglich Annahmen getroffen. Eingegangen werden wird auch auf die unterschiedlichen baulich-infrastrukturellen Lösungen (Bahnhöfe, Parkgaragen, Supermärkte, Laternenpfähle, Gebäude, Hubs, etc.) im physischen Stadtgefüge. Im Szenario werden qualitative und quantitative Annahmen getroffen, welche Geschäftsmodelle bzw. welches Portfolio und daraus folgend welche Anbieter voraussichtlich gewählt werden. Im Rahmen der Arbeit werden Lücken in der Datengrundlage benannt, d. h., wenn keine Daten vorhanden sind, oder aber nur veraltete Daten vorliegen. Auch wenn die Daten und Informationen zu einander in Widerspruch stehen, wird dies aufgezeigt. Beides lässt auf Forschungslücken und möglichen zukünftigen Forschungsbedarf schließen. |
Anforderungen |
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Ansprechpartner | Andrea Rau, Dipl.-Ing. (Wissenschaftliche Mitarbeiterin) |