Zusammenfassung
Im fünften Kapitel wird zunächst die betrachtete Simulationsumgebung erläutert und auf bisher vernachlässigte Komponenten wie Bahnplanung, „Map-Matching“ und Zustandsbeobachter eingegangen. Um eine spätere Eignung der in der Simulation gewonnenen Erkenntnisse für den Realversuch bewerten zu können, werden zunächst Simulationsergebnisse für die Basisregelarchitektur mit Daten aus dem Fahrversuch verglichen. Dazu werden bei identischer Trajektorie, Parametrierung und Geschwindigkeitsprofil, die Verläufe für Querbeschleunigung und Gierrate im linearen und nichtlinearen Operationsbereich bewertet, um eine Aussage über die Abbildegenauigkeit der Simulation gegenüber dem Realfahrzeug generieren zu können. Anschließend wird ein Szenario definiert, welches die Grundlage für initiale Untersuchungen des Basisreglers sowie der Erweiterung um ein neuronales Netzwerk darstellt.
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Kaste, J. (2024). Simulationen als Grundlage für Fahrversuche. In: Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung. AutoUni – Schriftenreihe, vol 171. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43109-9_5
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