182 research outputs found

    Incremental learning algorithms and applications

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    International audienceIncremental learning refers to learning from streaming data, which arrive over time, with limited memory resources and, ideally, without sacrificing model accuracy. This setting fits different application scenarios where lifelong learning is relevant, e.g. due to changing environments , and it offers an elegant scheme for big data processing by means of its sequential treatment. In this contribution, we formalise the concept of incremental learning, we discuss particular challenges which arise in this setting, and we give an overview about popular approaches, its theoretical foundations, and applications which emerged in the last years

    Design and validation of decision and control systems in automated driving

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    xxvi, 148 p.En la última década ha surgido una tendencia creciente hacia la automatización de los vehículos, generando un cambio significativo en la movilidad, que afectará profundamente el modo de vida de las personas, la logística de mercancías y otros sectores dependientes del transporte. En el desarrollo de la conducción automatizada en entornos estructurados, la seguridad y el confort, como parte de las nuevas funcionalidades de la conducción, aún no se describen de forma estandarizada. Dado que los métodos de prueba utilizan cada vez más las técnicas de simulación, los desarrollos existentes deben adaptarse a este proceso. Por ejemplo, dado que las tecnologías de seguimiento de trayectorias son habilitadores esenciales, se deben aplicar verificaciones exhaustivas en aplicaciones relacionadas como el control de movimiento del vehículo y la estimación de parámetros. Además, las tecnologías en el vehículo deben ser lo suficientemente robustas para cumplir con los requisitos de seguridad, mejorando la redundancia y respaldar una operación a prueba de fallos. Considerando las premisas mencionadas, esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el diseño y la implementación de un marco para lograr Sistemas de Conducción Automatizados (ADS) considerando aspectos cruciales, como la ejecución en tiempo real, la robustez, el rango operativo y el ajuste sencillo de parámetros. Para desarrollar las aportaciones relacionadas con este trabajo, se lleva a cabo un estudio del estado del arte actual en tecnologías de alta automatización de conducción. Luego, se propone un método de dos pasos que aborda la validación de ambos modelos de vehículos de simulación y ADS. Se introducen nuevas formulaciones predictivas basadas en modelos para mejorar la seguridad y el confort en el proceso de seguimiento de trayectorias. Por último, se evalúan escenarios de mal funcionamiento para mejorar la seguridad en entornos urbanos, proponiendo una estrategia alternativa de estimación de posicionamiento para minimizar las condiciones de riesgo

    Design and validation of decision and control systems in automated driving

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    xxvi, 148 p.En la última década ha surgido una tendencia creciente hacia la automatización de los vehículos, generando un cambio significativo en la movilidad, que afectará profundamente el modo de vida de las personas, la logística de mercancías y otros sectores dependientes del transporte. En el desarrollo de la conducción automatizada en entornos estructurados, la seguridad y el confort, como parte de las nuevas funcionalidades de la conducción, aún no se describen de forma estandarizada. Dado que los métodos de prueba utilizan cada vez más las técnicas de simulación, los desarrollos existentes deben adaptarse a este proceso. Por ejemplo, dado que las tecnologías de seguimiento de trayectorias son habilitadores esenciales, se deben aplicar verificaciones exhaustivas en aplicaciones relacionadas como el control de movimiento del vehículo y la estimación de parámetros. Además, las tecnologías en el vehículo deben ser lo suficientemente robustas para cumplir con los requisitos de seguridad, mejorando la redundancia y respaldar una operación a prueba de fallos. Considerando las premisas mencionadas, esta Tesis Doctoral tiene como objetivo el diseño y la implementación de un marco para lograr Sistemas de Conducción Automatizados (ADS) considerando aspectos cruciales, como la ejecución en tiempo real, la robustez, el rango operativo y el ajuste sencillo de parámetros. Para desarrollar las aportaciones relacionadas con este trabajo, se lleva a cabo un estudio del estado del arte actual en tecnologías de alta automatización de conducción. Luego, se propone un método de dos pasos que aborda la validación de ambos modelos de vehículos de simulación y ADS. Se introducen nuevas formulaciones predictivas basadas en modelos para mejorar la seguridad y el confort en el proceso de seguimiento de trayectorias. Por último, se evalúan escenarios de mal funcionamiento para mejorar la seguridad en entornos urbanos, proponiendo una estrategia alternativa de estimación de posicionamiento para minimizar las condiciones de riesgo

    Optimal control and approximations

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    Optimal control and approximations

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    Predictive Control Strategies for Automotive Engine Coldstart Emissions

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    In this study, a comprehensive investigation is carried out to study the effectiveness of model-based predictive control strategies to solve a formidable automotive control problem, that is, reducing the amount of cumulative hydrocarbon (HC) tailpipe emissions or HCcum over the first few minutes of an automotive engine operation which is known as the coldstart period. More than 80% of the total HC emissions for a typical driving cycle are generated during the coldstart period. There is a physical trade-off between increasing the exhaust gas temperature (Texh) and reducing engine-out hydrocarbon emission (HCraw-c), which are two key variables affecting the engine performance during the coldstart operation. The design of an effective coldstart controller is associated with lots of difficulties because the behavior of the engine in the coldstart period is highly transient, uncertain, and nonlinear, and also, the key factors are in confliction with each other. In the light of promising reports on the performance of model predictive controllers (MPCs), here, different variants of MPCs are taken into account to find out whether they can effectively cope with the difficulties associated with the coldstart problem for a given automotive engine. The major advantage of MPCs refers to their power to handle different constraints while trying to minimize an objective function to come up with optimal controlling signals. Other than the standard version of MPCs, in this work, some novel versions of such controllers are proposed, which are best suited for the considered control problem. The considered versions of MPCs are: nonlinear MPC (NMPC), preference-based model predictive controller (PBNMPC), and receding horizon sliding controller (RHSC). Also, a powerful classical optimal controller based on the Pontryagin’s minimum principle (PMP) is taken into account to ascertain the veracity of the considered predictive controlling methods. Through an exhaustive simulation, the efficacy of proposed predictive controlling techniques is demonstrated, and also, it is indicated how well such controllers can optimize the related objective function at the heart of coldstart control problem while handling a set of the operating constraints

    Activity Report 2022

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    Real-Time Optimal Control of a Plug-in Hybrid Electric Vehicle Using Trip Information

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    The plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) is a promising option for future sustainable transportation. It offers better fuel economy and lower emissions than conventional vehicles. This thesis has developed a novel energy-optimal powertrain controller for PHEVs. The controller will be broadly applicable to all PHEV models; however, it will be fine-tuned to the Toyota Prius Plug-in Hybrid for testing and validation. The controller will take advantage of advancements in vehicle intelligent and communications technologies, such as Global Positioning System (GPS), Intelligent Transportation System (ITS), Geographic Information System (GIS), radar, and other on-board sensors, to provide look-ahead trip data. These data are critical to increasing fuel economy as well as driving safety. This PhD research has developed three energy-optimal systems for PHEVs: Trip Planning module, Route-based Energy Management System (Route-based EMS), and Ecological Cruise (Eco-Cruise) Controller. The main objective of these energy-optimal systems is to minimize the total energy cost, including both electricity derived from the grid and fuel. The upper-level system is Trip Planning, using an algorithm designed to take advantage of previewed trip information to optimize State of Charge (SOC) profiles. The Route-based EMS optimally distributes propulsion power between the batteries and engine. Finally, the Eco-Cruise controller adjusts the speed considering upcoming trip data. Real-time implementation has remained a major challenge in the design of complex control systems. To address this hurdle, simple and efficient models and fast optimization algorithms are developed for each energy-optimal strategy. A Real-time Cluster-based Optimization is developed to solve the Trip Planning problem in real-time. The Route-based EMS is developed based on Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) to optimally distribute propulsion power between two energy sources. And, a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) is utilized to obtain optimum traction or regenerative torques in Eco-Cruise controller. Model-in-the-Loop (MIL) and Hardware-in-the-Loop (HIL) testing are critical steps in control validation and in ensuring real-time implementation capability. The MIL results show that the novel energy-optimal powertrain controller can improve the total energy cost by up to %20 compare to benchmark rule-based controller. The HIL test results demonstrate that the computational time for energy-optimal strategies are less than the target sampling-time, and they can be implemented in real-time
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