Ein szenarienadaptiver Bewegungsalgorithmus für die Längsbewegung eines vollbeweglichen Fahrsimulators
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Tobias Miunske stellt einen neuartigen Bewegungsalgorithmus vor, der sich zur Laufzeit adaptiv an verschiedenartige fahrdynamische Szenarien anpasst. Der vorgestellte Algorithmus wird durch eine flachheitsbasierte prädiktive Vorsteuerung erweitert und so in seiner Parametrierung optimal ausgereizt. Dadurch wird bezüglich der längsdynamischen Bewegungswahrnehmung dem Fahrer eine äußerst realitätsnahe Fahrsimulation bereitgestellt.Der Autor:Tobias Miunske hat am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart promoviert. Er ist im Bereich Motion Contro...
Tobias Miunske stellt einen neuartigen Bewegungsalgorithmus vor, der sich zur Laufzeit adaptiv an verschiedenartige fahrdynamische Szenarien anpasst. Der vorgestellte Algorithmus wird durch eine flachheitsbasierte prädiktive Vorsteuerung erweitert und so in seiner Parametrierung optimal ausgereizt. Dadurch wird bezüglich der längsdynamischen Bewegungswahrnehmung dem Fahrer eine äußerst realitätsnahe Fahrsimulation bereitgestellt.
Der Autor:
Tobias Miunske hat am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart promoviert. Er ist im Bereich Motion Control für vollbewegliche Fahrsimulatoren tätig. Außerdem beschäftigt sich seine Forschungsthematik mit der Trajektoriengenerierung für das automatisierte Fahren und dessen Analyse am Stuttgarter Fahrsimulator.
Der Autor:
Tobias Miunske hat am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart promoviert. Er ist im Bereich Motion Control für vollbewegliche Fahrsimulatoren tätig. Außerdem beschäftigt sich seine Forschungsthematik mit der Trajektoriengenerierung für das automatisierte Fahren und dessen Analyse am Stuttgarter Fahrsimulator.
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