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Real-time capable path planning for energy management systems in future vehicle architectures

机译:未来车辆架构中能源管理系统的实时能力路径规划

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摘要

In this paper an energy optimal path planning andudvelocity profile generation for our highly maneuverableudRobotic Electric Vehicle research platform ROboMObil isudpresented. The ROMO is a development of the GermanudAerospace Center’s Robotics and Mechatronics Center to copeudwith several research topics, like energy efficient, autonomousudor remote controlled driving for future (electro-) mobilityudapplications. The main task of the proposed algorithms is toudcalculate an energy optimal trajectory in a real-time capableudway. It is designed to incorporate data from actual trafficudsituations (e.g. oncoming traffic) or changed conditions (e.g.udsnowy conditions). The resulting trajectory is then fed forwardudto a lower level time independent path following control [2] thatudcalculates the motion demands for our energy optimal controludallocation. This in turn distributes the demand to the actuatorsudof the over-actuated vehicle. We show a numerical reliable wayudto formulate the energy optimal path planning optimizationudobjective, which is able to provide a consistent replanningudfeature considering the actual vehicle states. Besides this,uddifferent types of optimization methods are evaluated for theirudreal-time capabilities. The velocity profile will be calculatedudafterwards and the generation of the profile is also enabled toudhandle dynamic replanning. Finally, we show severaludexperimental results, using a virtual road definition and testsudon a commercial real-time platform.
机译:在本文中,我们高级可动性 udrobotic电动车研究平台Robomobil的能量最优路径规划和 Udvelocity概况一代是 Udpresented。罗姆科是德国 udaerospace中心的机器人学和机电一体化中心的开发,以应对几项研究主题,如节能,自动 udor遥控驾驶,用于将来(电动 - 电动机移动 Udapplications。所提出的算法的主要任务是 Udcalculate在实时能够的能力 udway中的能量最佳轨迹。它旨在纳入来自实际流量 UDSituations(例如迎面而来的流量)或改变条件(例如 Udsnowy条件)的数据。然后,由此产生的轨迹将转发 UDTO在控制[2]之后的较低级别独立路径上,该路径 Udcalculates对我们的能量最优控制 UDallocation的运动需求。这又将需求分配给执行器的执行器 UDOF。我们展示了一个数字可靠的方式 UDTO制定了能量最佳路径规划优化 Udobjective,其能够提供考虑实际车辆状态的一致重新分布。除此之外, udDififferent类型的优化方法是针对 Udreal-time功能的评估。速度配置文件将被计算 UdAfterwards和配置文件的生成,也可以启用 udhandle动态重新捕获。最后,我们使用虚拟路演和测试 udon是一个商业实时平台的几个 udexpertight结果。

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