Trajectory optimization based on recursive B-spline approximation for automated longitudinal control of a battery electric vehicle

Diese Arbeit beschreibt ein neuartiges Verfahren zur linearen und nichtlinearen gewichteten Kleinste-Quadrate-Approximation einer unbeschränkten Anzahl von Datenpunkten mit einer B-Spline-Funktion. Das entwickelte Verfahren basiert auf iterativen Algorithmen zur Zustandsschätzung und sein Rechenaufwand nimmt linear mit der Anzahl der Datenpunkte zu. Das Verfahren ermöglicht eine Verschiebung des beschränkten Definitionsbereichs einer B-Spline-Funktion zur Laufzeit, sodass der aktuell betrachtete Datenpunkt ungeachtet des anfangs gewählten Definitionsbereichs bei der Approximation berücksichtigt werden kann. Zudem ermöglicht die Verschiebeoperation die Reduktion der Größen der Matrizen in den Zustandsschätzern zur Senkung des Rechenaufwands sowohl in Offline-Anwendungen, in denen alle Datenpunkte gleichzeitig zur Verarbeitung vorliegen, als auch in Online-Anwendungen, in denen in jedem Zeitschritt weitere Datenpunkte beobachtet werden. Das Trajektorienoptimierungsproblem wird so formuliert, dass das Approximationsverfahren mit Datenpunkten aus Kartendaten eine B-Spline-Funktion berechnet, die die gewünschte Geschwindigkeitstrajektorie bezüglich der Zeit repräsentiert. Der Rechenaufwand des resultierenden direkten Trajektorienoptimierungsverfahrens steigt lediglich linear mit der unbeschränkten zeitlichen Trajektorienlänge an. Die Kombination mit einem adaptiven Modell des Antriebsstrangs eines batterie-elektrischen Fahrzeugs mit festem Getriebeübersetzungsverhältnis ermöglicht die Optimierung von Geschwindigkeitstrajektorien hinsichtlich Fahrzeit, Komfort und Energieverbrauch. Das Trajektorienoptimierungsverfahren wird zu einem Fahrerassistenzsystem für die automatisierte Fahrzeuglängsführung erweitert, das simulativ und in realen Erprobungsfahrten getestet wird. Simulierte Fahrten auf der gewählten Referenzstrecke benötigten bis zu 3,4 % weniger Energie mit der automatisierten Längsführung als mit einem menschlichen Fahrer bei derselben Durchschnittsgeschwindigkeit. Für denselben Energieverbrauch erzielt die automatisierte Längsführung eine 2,6 % höhere Durchschnittsgeschwindigkeit als ein menschlicher Fahrer

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

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Particle filtering with soft state constraints for target tracking

In practice, additional knowledge about the target to be tracked, other than its fundamental dynamics, can often be modelled as a set of soft constraints and utilised in a filtering process to improve the tracking performance. This paper develops a general approach to the modelling of soft inequality constraints, and investigates particle filtering with soft state constraints for target tracking. We develop two particle filtering algorithms with soft inequality constraints, i.e. a sequential-importanceresampling particle filter and an auxiliary sampling mechanism. The latter probabilistically selects the candidate particles from the soft inequality constraints of the state variables so that they are more likely to comply with the soft constraints. The performances of the proposed algorithms are evaluated using Monte Carlo simulations in a target tracking scenario

A comprehensive analysis of the geometry of TDOA maps in localisation problems

In this manuscript we consider the well-established problem of TDOA-based source localization and propose a comprehensive analysis of its solutions for arbitrary sensor measurements and placements. More specifically, we define the TDOA map from the physical space of source locations to the space of range measurements (TDOAs), in the specific case of three receivers in 2D space. We then study the identifiability of the model, giving a complete analytical characterization of the image of this map and its invertibility. This analysis has been conducted in a completely mathematical fashion, using many different tools which make it valid for every sensor configuration. These results are the first step towards the solution of more general problems involving, for example, a larger number of sensors, uncertainty in their placement, or lack of synchronization.Comment: 51 pages (3 appendices of 12 pages), 12 figure