Alternatív hajtású autóbuszok nagyvárosi közösségi közlekedésben: Alternative propulsion buses in the metropolitan public transport

The lecture is analyzing the possibility of an optimal energy mix through the example of a Hungarian metropolis. Using the city bus routes, we analyze and compare the traditional Diesel, CNG, and electric propulsion. An optimal energy mix is provided by using SWOT analysis. Kivonat Az cikk egy magyarországi nagyváros példáján elemzi a helyi tömegközlekedésben alkalmazható optimális energiamix lehetőségét. A városban ellátandó viszonylatokra megvizsgáljuk a hagyományos dízel üzemű autóbuszokkal összevetve a CNG-hajtást és az elektromos hajtást is. SWOT analízissel és gazdasági elemzéssel alátámasztva fogalmazunk meg optimalizált energiamixet

Különböző visszaverődések hatása az utastéri zajmérésre elektromos járműveknél: The effect of different reflection types in noise measurements within passenger compartment of electric vehicles

During the development of driverless cars the diagnostic possibilities should also stay in focus. Last year an article was written about the measurements with low cost microphones, now we can show the results of the reference measurements. We can say that comparing the low cost measurements with the reference, the loss of data is low, but to choose the right locations of the microphones we need more experiments Kivonat Az önvezető járművek fejlesztése során nem szabad figyelmen kívül hagyni a diagnosztikai lehetőségek bővítését sem. Korábban közöltük azon mérések eredményeit, melyeket kis költségű mikrofonokkal végeztünk, most pedig elkészült a az ipari mikrofonkészlettel és erősítővel végzett referenciamérés. A tesztek alapján diagnosztikai szempontból a kondenzátor-mikrofon és a referencia közötti különbségek nem jelentenek nagy adatvesztést, viszont a mikrofon elhelyezésének a kérdése további vizsgálatokat igényel

A közlekedés energiahatékonyságának és környezetterhelésének kérdései az elektromos járműhajtás és az autonóm közlekedési rendszerek tükrében: Energy efficiency and ecological footprint of transport in the context of electric vehicle drive and autonomous transport systems

The current developments in automotive and traffic management systems raise the question of how we can reduce the ecological footprint of today's and future mobility needs. The study examines the technical background of developments, including development trends and their known and putative limitations. It contrasts the technical approach with economic investments and the ecological footprint of products over their full life cycle, analyzed in a complex way.  Kivonat A jelenlegi járműipari és a közlekedésirányítási rendszerek fejlesztése kapcsán felmerül a kérdés, hogy a környezetterhelést (illetve ökológiai lábnyomot) hogyan tudjuk csökkenteni a mai és jövőbeni mobilitási igényeket figyelembe véve. A tanulmány megvizsgálja a fejlesztések műszaki hátterét, beleértve a fejlesztési tendenciákat, valamint az ismert és vélt korlátokat. A műszaki szemléletet szembeállítja a gazdasági befektetéssel és a komplexen vizsgált, teljes termék életciklusra vetített ökológiai lábnyommal

Data-driven linear parameter-varying modelling of the steering dynamics of anautonomous car

Developing automatic driving solutions and driver support systems requires accurate vehicle specific models to describe and predict the associated motion dynamics of the vehicle. Despite of the mature understanding of ideal vehicle dynamics, which are inherently nonlinear, modern cars are equipped with a wide array of digital and mechatronic components that are difficult to model. Furthermore, due to manufacturing, each car has its personal motion characteristics which change over time. Hence, it is important to develop data-driven modelling methods that are capable to capture from data all relevant aspects of vehicle dynamics in a model that is directly utilisable for control. In this paper, we show how Linear Parameter-Varying (LPV) modelling and system identification can be applied to reliably capture personalised model of the steering system of an autonomous car based on measured data. Compared to other nonlinear identification techniques, the obtained LPV model is directly utilisable for powerful controller synthesis methods of the LPV framework

Identification of the nonlinear steering dynamics of an autonomous vehicle

Automated driving applications require accurate vehicle specific models to precisely predict and control the motion dynamics. However, modern vehicles have a wide array of digital and mechatronic components that are difficult to model, manufactures do not disclose all details required for modelling and even existing models of subcomponents require coefficient estimation to match the specific characteristics of each vehicle and their change over time. Hence, it is attractive to use data-driven modelling to capture the relevant vehicle dynamics and synthesise model-based control solutions. In this paper, we address identification of the steering system of an autonomous car based on measured data. We show that the underlying dynamics are highly nonlinear and challenging to be captured, necessitating the use of data-driven methods that fuse the approximation capabilities of learning and the efficiency of dynamic system identification. We demonstrate that such a neural network based subspace-encoder method can successfully capture the underlying dynamics while other methods fall short to provide reliable results