E3C

Im Projekt E3C entwickeln und prüfen wir verschiedenste Verfahren, um elektrisch unterstützte Leichtfahrzeuge wie E-Bikes optimal zu steuern. Optimal steuern bedeutet hier, ein Fahrzeug so zu beschleunigen, dass gleichzeitig der Energieaufwand minimiert und ein festes Zeitfenster eingehalten wird. Zu diesem Zweck werden Fahrstrategien berechnet, die dem Fahrer während seiner Reise jederzeit den optimalen Steuerbefehl anzeigen bzw. das E-Bike teil-autonom steuern und sich der gegenwärtigen Verkehrssituation anpassen.

Die Suche nach der optimalen Befehlsfolge wird mathematisch als Optimierungsproblem formuliert. Hierbei wird das Fahrzeug ausgehend vom Energiespeicher über die Motorsteuerung bis zur Antriebseinheit in Computermodellen nachgebildet. Im späteren Verlauf werden darüber hinaus der Fahrer und weitere Einflussfaktoren wie Verkehrshindernisse einbezogen. Solche Computermodelle werden von zahlreichen Parametern beeinflusst, die es zu identifizieren und zu optimieren gilt. Beispiele sind der Strömungs- und Rollwiderstand des Fahrzeugs.  

Unter Einsatz der Computermodelle werden Fahrten über eine vorgegebene Strecke simuliert, um so die Fahrstrategie mit minimalem Energieaufwand zu finden. Für die dazu notwendige Suche kommen sowohl klassische optimale Suchverfahren als auch approximative Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz, die vergleichbare Effizienz mit dem Vorteil kombinieren, sich jederzeit adaptiv auf die aktuelle Situation anzupassen.

Als zukünftige Anwendung sind neben ECO-Drive-Assistenten auch Navigationssysteme denkbar, die neben der kürzesten Route auch diejenige Route mit dem geringsten Energieaufwand berechnen können.