Verhaltensgenerierung für Fahrzeuge
- Typ: Vorlesung
- Semester: Wintersemester
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Ort:
ersten fünf Termine online, Anleitung und Link im ILIAS
letzten drei Termine Gebäude 50.41 Raum -134 (UG) -
Zeit:
Freitag, 14:00 - 17:15 Uhr
Zoom: 28.10. / 04.11. / 11.11. / 18.11.2022 / 13.01.2023
Präsenz: 20.01.2023 / 27.01.2023 / 10.02.2023 - Beginn: 28.10.2022
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Dozent:
apl. Prof. Dr. Moritz Werling
Dr.-Ing. Maximilian Naumann
M.Sc. Julian Truetsch
M.Sc. Kevin Rösch - SWS: 3
Klausurergebnisse
- Ergebnisse der Klausur vom 21.03.2023
- Klausureinsicht:
- Die Klausureinsicht für "Verhaltensgenerierung für Fahrzeuge" findet am 17.04.2023 von 15:00–16:00 Uhr in Raum 032, Gebäude 40.32, Engler-Bunte-Ring 21 statt.
- Anmeldung zur Einsicht bis zum 16.04. per E-Mail an: kevin.roesch∂kit.edu . Bitte mit Betreff "Anmeldung zur Klausureinsicht".
- Sollte es Ihnen nicht möglich sein, zu diesem Termin zur Einsicht zu erscheinen, kann ein Termin für eine Einzeleinsicht vereinbart werden (ebenfalls per E-Mail an kevin.roesch∂kit.edu bis zum 16.04.).
Beschreibung der Vorlesung
Hintergrund:
Die Fahrerassistenz ist auf dem Weg, sich von reinen Fahrdynamik-Regelsystemen, wie dem ABS oder ESP, hin zur Vollautomation zu entwickeln. Zur Realisierung neuer, kundenwertiger Sicherheits- und Komfortsysteme verlagert sich die Primäraufgabe der aktiven Fahreingriffe in Lenkung, Gas und Bremse von der sog. Fahrzeugstabilisierungsebene hin zur sog. Fahrzeugführungsebene, dem neuen Themenfeld moderner Assistenz-Systeme. Hierbei besteht die große Herausforderung darin, den Fahrzeugführer optimal zu unterstützen, ohne ihn zu bevormunden.
Ziele:
Die Vorlesung richtet sich an Studentinnen und Studenten des Maschinenbaus sowie benachbarter Studiengänge, die interdisziplinäre Qualifikation in einem zukunftsweisenden Themengebiet erwerben möchten. Sie deckt regelungstechnische, informationstechnische und fahrzeugtechnische Aspekte ab und liefert einen ganzheitlichen Überblick über den Bereich der automatisierten Fahrzeugführung. Praxisrelevante Anwendungsbeispiele aus innovativen und avisierten Fahrerassistenzsystemen vertiefen und veranschaulichen den Vorlesungsinhalt.
Voraussetzungen:
Grundkenntnisse der Regelungstechnik und der Systemtheorie sollten aus „Grundlagen der Mess- und Regelungstechnik“ oder aus Vorlesungen anderer Fakultäten vorhanden sein. Literaturhinweise: Der Foliensatz zur Veranstaltung wird kostenlos bereitgestellt; weitere Empfehlungen werden in der Vorlesung gegeben.
Hinweis:
Jeder Interessent ist herzlich zur Vorlesung eingeladen.
Inhalte:
Teil 1: Assistenzsysteme mit aktiven Fahreingriffen:
1) Einführung in die Fahrerassistenz
2) Systembeschreibung und Modellierung
3) Assistenzsysteme der Stabilisierungsebene
4) Assistenzsysteme der Führungsebene
Teil 2: Echtzeit-Manöveroptimierung:
5) Einführung Manöverplanung
6) Dynamische Programmierung
7) Linear-quadratische Optimierungsprobleme
8) Modellprädiktive Regelung
9) Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten (Markow-Entscheidungsprobleme, Reinforcement Learning, Imitation Learning)
Folien und Beispielprogramme:
Alle relevanten Inhalte wie Folien und Beispielprogramme werden entsprechend des aktuellen Vorlesungsblocks im Bereich "Links" zur Verfügung gestellt. Es wird empfohlen, falls vorhanden, ein eigenes Notebook mitzunehmen, da viele direkt ausführbare Programmbeispiele die Vorlesung begleiten.