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TU Berlin

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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


  • Entwicklung einer Beobachtungsstrategie für Konfliktsituationen von Elektrokleinstfahrzeugen 
  • Durchführung einer Beobachtungsstudie zu Konfliktsituationen von Elektrokleinstfahrzeugen im Raum Berlin
  • Analyse der Abstellsituation von gemieteten Elektrokleinstfahrzeugen im Raum Berlin

Bitte auch eigene Vorschläge mit den wissenschaftlichen Mitarbeitern des Fachgebiets absprechen 

Wenn Sie Interesse haben, informieren Sie sich bitte hier [1] über das Vorgehen.

An Integrated Estimator for Online Vehicle Mass and Road Slope based on IMU pdf [2]

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.
  • Simulink modelling of vehicle dynamics and kinematics system based on different road profile, then vehicle body movement signals were collected, processed and filtered respectively, and body mass acc. and angular rates which as the inputs of the ratio index.

  • Simulation based on Simulink model with ANN estimators which will be developed, mainly focus on the novel ANN algorithm.

    • Developed ANN estimator for the vehicle body system to identify the loading mass with the ratio index.
    • For training the ANN Estimator, we choose variable loading mass under different road profile conditions, until the estimated results match with the real one well
    • After finished training, then we test any loading mass under random road profile.

  • Evaluation for the simulation results of the ANN algorithm.
  • Validation about the estimation algorithm in CarMaker-Simulink co-simulation.

  • Good academic background
  • Experience in MATALB / Simulink
  • Fluent in writing & speaking English
  • Good at vehicle dynamics and control algorithm
  • Familiar with artificial neural network control algorithm.
    Xiongshi Wang, M. Sc. [3]

    Real-time Estimation the Position of Vehicle Center of Gravity based on IMU pdf [4]
    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).
    • Literature research on the vehicle inertial parameters - the CoG position.
    • Mathematical model of road-vehicle kinematics system based on Pitch&Roll motions in forms of differential equation and state space equation.
    • Simulink model of the sprung mass kinematic model system based on different road profile, then the pitch and roll angle rates, longitudinal and lateral accelerations from IMU of the sprung mass body were collected, processed and filtered respectively, and these measurements which as the input of the estimator.
    • Simulation based on Simulink model with estimators which will be developed.
    • Evaluation for the simulation results.
    • Validation about the estimation algorithm in HiL system based on Vertical Test Bench.
      • Basic knowledge of vehicle vertical dynamics and Roll&Pitch kinematics.
      • Familiar with control algorithms.
      • Ability of mechanic analyzing and mathematical modelling.
      • Theory of matrix analysis for converting differential equations to state space.
      • Use Matlab/Simulink to make simulation models for simulation.
      • Ability of doing experiment in HiL system.
        Xiongshi Wang, M. Sc. [5]
        Steering Feedback Torque Computation for Steer-by-Wire System Based on Artificial Neural Network PDF [6]
        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.
        • Knowledge acquisition on EPS testbench and IPG CarMaker
        • Parametric configuration for the EPS testbench and its operating data collection under various steering maneuvers implemented in CarMaker
        • Parameter sensitivity analysis of the test data for the selection of the ANN inputs. And, pre-processing of data to train the ANN
        • ANN training and validation based on the steering database
        • Good knowledge of Matlab/Simulink
        • Familiar with test data analysis and processing
        • Experience with real-time or hardware-in-the-loop systems
        • Basic understanding of artificial neural network algorithm
        Qiao Zhang, M.Sc. [7]
        Entwicklung einer Fahrzeugsteuerung für automatisiertes Fahren
        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.
        • Analyse des existierenden Steuerungssystems
        • Funktionsübertragung auf eine Echtzeitentwicklungsumgebung
        • Dokumentation der Software
        • Ein/Aufbau im Fahrzeug
        • Test der Funktionalität im Fahrzeug
        • Gute Kenntnisse in Matlab/Simulink
        André Hartwecker, M. Sc. [8]
        Zukunftsszenario 2030 zur Elektro-Mobilität mit besonderem Fokus auf die Ladeinfrastruktur am Beispiel Berlins pdf [9]
        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.
        • Abgeschlossenes Bachelorstudium in einem technischen Bereich (Fahrzeugtechnik, Mechatronik, o.ä.) 
        • Kenntnisse von Elektromobilität 
        • Interesse an oder Erfahrung mit Literatur- und Datenrecherche 
        Andrea Rau, Dipl.-Ing. [10] (Wissenschaftliche Mitarbeiterin)
        Entwicklung einer Beobachtungsstrategie für Konfliktsituationen von Elektrokleinstfahrzeugen pdf [11]
        Die elektrisch-betriebenen Tretroller (kurz: E-Scooter) wurden 2019 auf deutschen Straßen zugelassen und sind seitdem Teil des Straßenbildes deutscher Großstädte. Neben dem Vorteil der neuen Möglichkeit in der urbanen individuellen Mobilität, ergibt sich auch ein neues Risiko für Konfliktsituationen und Unfälle. Solche Unfälle mit E-Scootern als Unfallpartner treten sowohl als Alleinunfälle, als auch mit mehreren Beteiligten auf. Sie zeichnen sich durch eine spezifische Charakteristik aus und hatten in Deutschland bereits Leicht- und Schwerverletzte, wie auch Getötete zur Folge. Eine Beobachtungsstudie zur Analyse der Konfliktsituationen und ihrer Entstehung soll Aufschluss über die vorliegende Situation im Raum Berlin geben und mögliche Risikofaktoren ausmachen. Dabei muss im Voraus eine geeignete Strategie entwickelt werden, um möglichst viele aussagekräftige Situationen zu detektieren und anschließend eine Auswertung durchführen zu können. Die Beobachtungsstrategie beinhaltet die Ermittlung hochfrequentierter Plätze und Straßen, häufiger Unfallorte, Beobachtungszeiten und Vorgehen bei der Registrierung von Konfliktsituationen.

        Diese Arbeit soll Aufschluss über die Arten von Konfliktsituationen von E-Scootern im städtischen Straßenverkehr geben und diese sinnvoll einordnen. Zur Ermittlung möglichst vieler aussagekräftiger Daten zu Konfliktsituationen soll eine geeignete Beobachtungsstrategie entwickelt werden, welche im Raum Berlin getestet und entsprechend optimiert werden soll.
        • Analyse und Kategorisierung möglicher Konfliktsituationen mit E-Scootern
        • Entwicklung einer Beobachtungsstrategie für den Berliner Raum
        • Anwendung der Strategie in Beobachtungskampagnen
        • Gegebenenfalls Optimierung der Strategie
        Marie Meincke, M. Sc. [12]
        Durchführung einer Beobachtungsstudie zu Konfliktsituationen von Elektrokleinstfahrzeugen im Raum Berlin pdf [13]
        Seit Juni 2019 sind elektrisch-betriebene Tretroller (kurz: E-Scooter) in Deutschland zugelassen und sind seitdem vor allem in den Großstädten präsenter geworden. Dank zahlreicher Anbieter im Privatkaufsektor, wie auch im Bereich der Vermietung, sind bereits eine Vielzahl von Fahrzeugen zugelassen worden. Neben der Möglichkeit den Weg zwischen der Arbeitsstelle und der nächsten Haltestelle des öffentlichen Nahverkehrs zurückzulegen, werden die E-Scooter auch im freizeitlichen Sektor für die schnelle Fortbewegung genutzt. Aus der neuen Art der Fortbewegung ergeben sich allerdings auch neue Arten von Verkehrsteilnehmern und damit einhergehend auch neuartige Konfliktsituationen. Sowohl Privat- als auch Mietfahrzeuge können ohne Führerschein oder vorherige Einweisung betrieben werden. Das Handling unterscheidet sich zu Fahrrädern und bisherigen Fortbewegungsmitteln im öffentlichen Straßenverkehr, sodass sich unerfahrene Nutzer unter Umständen unsicher und damit potentiell gefährlich verhalten. Diese und andere Ursachen können zu potentiellen Konfliktsituationen mit anderen Verkehrsteilnehmern oder Alleinunfällen führen. Im Großraum Berlin haben diese Art von Unfällen bereits einen erheblichen Stellenwert eingenommen, sodass hier eine Entwicklung von Unfallvermeidungsstrategien gefordert ist. Die Entwicklung solcher Strategien kann nur erfolgen, wenn möglichst detaillierte Informationen darüber vorliegen, wie solche Unfälle entstehen und welche Parameter diese begünstigen.

        Im Rahmen dieser Arbeiten soll eine Beobachtungsstudie zu Konfliktsituationen von Elektrokleinstfahrzeugen im Raum Berlin geplant und durchgeführt werden. Dabei sollen Informationen über das Zustandekommen und den Hergang von diesen Konfliktsituationen gegeben werden. Mit einer geeigneten Bewertungsmatrix sollen anschließend die Beobachtungen eingeordnet und ausgewertet werden.
        • Analyse möglicher Konfliktsituation
        • Erstellen einer Bewertungsmatrix für beobachtete Situationen
        • Durchführung einer Beobachtungsstudie an geeigneten Orten im Raum Berlin
        • Auswertung der Ergebnisse
        Marie Meincke, M. Sc. [14]
        Analyse der Abstellsituation von gemieteten Elektrokleinstfahrzeugen im Raum Berlin pdf [15]
        Auf deutschen Straßen sind bereits seit einigen Jahren verschiedene Arten von Elektrokleinstfahrzeugen (eKF) zu finden. Dazu gehörten unter anderem Mono-Wheels, Hoverboards und Segways. Die aktuelle Elektrokleinstfahrzeuge-Verordnung sieht jedoch eine Straßenzulassung nur für eKF mit Lenkstange und einer bauartbedingten Höchstgeschwindigkeit von 20 km/h vor. Nach dieser Regelung sind Segways und elektrische Tretroller (kurz: E-Scooter) zugelassen. Nachdem Letztere im Juni 2019 ihre Zulassung erhalten haben, gewannen sie vor allem in Ballungszentren und Innenstädten an Beliebtheit. Neben den Privatfahrzeugen hat sich in der Vergangenheit auch ein stetig wachsender Markt für Mietfahrzeuge entwickelt, welche app-basiert gebucht werden können. Nach der Buchung können sie per Smartphone entsperrt und aktiviert werden. Auch für zugelassene Mietfahrzeuge gilt die eKF-Verordnung. Durch die Anbieter werden erlaubte Abstellorte definiert und festgelegt, indem nur an diesen Orten das Beenden des Mietverhältnisses ausführbar ist. Ein Umsetzen der E-Scooter im passiven Zustand ist allerdings möglich und wird durch die Anbieter vorgenommen, um die Fahrzeuge an möglichst attraktiven Plätzen zur Anmietung zu positionieren. Aber auch Mieter, bzw. Privatpersonen können die Fahrzeuge nach dem Abstellen versetzen. Nicht genehmigte Abstellorte können zur Behinderung von anderen Verkehrsteilnehmern führen und eine Unfallgefahr für diese darstellen. Für einen Gesamtüberblick der Abstellsituation von E-Scootern muss folglich eine Beobachtungsstudie durchgeführt werden, um somit Informationen des realen Geschehens zu erhalten und alle Abstellorte einzubeziehen.

        Ziel dieser Arbeit ist es die Abstellorte von E-Scootern zu analysieren und zu beobachten. Anhand der Beobachtungsdaten soll ein Schema erstellt und Aussagen über die eventuellen Folgen der gewählten Abstellorte für andere Verkehrsteilnehmer getroffen werden. Anschließend ist ein Ausblick auf mögliche zukünftige Regelungen und die potentielle Marktentwicklung zu geben.
        • Marktanalyse der Anbieter von Mietfahrzeugen im Raum Berlin
        • Darstellung der Vorgaben zu Abstellorten
        • Feldbeobachtung an geeigneten Straßen und  Plätzen  zur  Analyse  der  aktuellen Situation
        • Aufbereitung der Beobachtungsergebnisse
        • Mögliche  Schlussfolgerungen  und  positive  Entwicklungsmöglichkeiten  für  die zukünftige Regelung von mietbaren eKFs
        Marie Meincke, M. Sc. [16]


        • Abschlussarbeiten-Börse der Fakultät V (Verkehrs- und Maschinensysteme) [17]
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