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Trajektorien- und Aufgabenplanung kooperierender Fahrzeuge: Diskret-kontinuierliche Modellierung und Optimierung

Reinl, Christian (2010)
Trajektorien- und Aufgabenplanung kooperierender Fahrzeuge: Diskret-kontinuierliche Modellierung und Optimierung.
Technische Universität
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Trajektorien- und Aufgabenplanung kooperierender Fahrzeuge: Diskret-kontinuierliche Modellierung und Optimierung
Language: German
Referees: von Stryk, Prof. Dr. Oskar ; Stursberg, Prof. Dr.- Olaf
Date: 17 September 2010
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 25 March 2010
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Abstract:

Im Kern der Aufgabenzuweisung und Trajektorienplanung für kooperierende Fahrzeuge stehen schwer entscheidbare Fragestellungen. Verschiedenartige Aufgaben, deren Erfüllung maßgeblich von physikalischer Bewegungsdynamik abhängt, führen in der Systemanalyse und in der Entscheidungsfindung zu einer engen Kopplung diskreter Struktur und kontinuierlicher Dynamik. In praktischen Anwendungen werden bislang Heuristiken für sehr spezifische Problemstellungen eingesetzt, oder man berücksichtigt die nichtlinearen bewegungsdynamischen Eigenschaften nur sehr grob in den Planungsmethoden. Eine Verallgemeinerung und Übertragung bestehender Ansätze auf andere Fahrzeugklassen und Aufgabenstellungen ist deshalb meist nur eingeschränkt realisierbar. In einem beständig wachsenden Feld neuer Anwendungen kooperativer, autonomer Mehrfahrzeugsysteme kommt der Entwicklung einer möglichst breit anwendbaren Methodik eine wichtige Bedeutung zu. Ein entsprechendes Konzept muss die wesentlichen Systemmerkmale in der Modellierung und Optimalplanung zur Anwendung in der Systemauslegung und der Reglerentwicklung berücksichtigen. In der vorliegenden Arbeit wird dazu ein in sich konsistentes Modellierungs-, Approximations- und Optimierungskonzept vorgestellt, das auf der Theorie hybrider dynamischer Systeme, der mathematischen nichtlinearen gemischt-ganzzahligen Optimalsteuerung und auf modellprädiktive Methoden der Regelungstheorie aufbaut. Mit Hilfe hierarchischer hybrider Zustandsautomaten wird die enge Kopplung diskreter und kontinuierlicher Systemdynamik im Modell erfasst und über geeignete Transformationen der mathematischen Optimierung zugänglich gemacht. Dabei werden insbesondere lineare Approximationen betrachtet, die das Potential günstiger Rechenzeiten und globaler Optimalität für die Ersatzmodelle besitzen. Die Lösung der entstehenden diskret-kontinuierlichen Optimierungsprobleme erlaubt für viele Fragestellungen kooperativen Verhaltens eine effizient berechenbare Näherungslösung und kann in der vorliegenden Form in Spezialfällen bereits zu einer echtzeitfähigen Regelung der Aufgabenzuweisung verwendet werden. Für repräsentative Benchmarkszenarien und neuartige Fragestellungen -- wie zur Aufrechterhaltung drahtloser Kommunikation zwischen Fahrzeugen -- werden numerische Ergebnisse präsentiert, welche die Leistungsfähigkeit der Konzepte demonstrieren und deren Grenzen ausloten. Mit Hilfe der vorliegenden Arbeit ist es möglich, Abschätzungen zur Systemauslegung und zur Entwicklung heuristischer Reglerkonzepte für das Kernproblem kooperativer Mobilität zu berechnen, unter Berücksichtigung physikalischer Bewegungsdynamik und der charakteristischen diskret-kontinuierlichen Kopplung von Systemzuständen.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

At its core, optimal task allocation and trajectory planning for cooperating vehicles is characterized by complex problems. A wide range of tasks, whose fulfillment significantly depends on physical motion dynamics, leads to a tight coupling of discrete structure and continuous dynamics in systems analysis as well as in optimal control. In practical applications, either specific heuristics are used or the non-linear motion dynamics is considered under oversimplifying assumptions. Usually, existing approaches can therefore only limitedly be generalized or transferred to other vehicle classes and tasks. In a continuously growing area of new applications for cooperative autonomous multi-vehicle systems, the development of broadly applicable methods is of particular significance. In modeling and in optimal planning, the corresponding concepts have to consider the system's basic characteristic to be applied not only in development of new control strategies but also in system design. Our work presents a consistent concept for modeling, approximation and optimization that is based on the theory of hybrid dynamical systems, on non-linear mixed-integer trajectory optimization and on model-predictive methods from control theory. Using hierarchical hybrid automata allows for modeling the tight discrete-continuous coupling. By applying an appropriate transformation, the model is made accessible for mathematical optimization. In particular, linear approximations are used for reasons of numerical efficiency and global optimality of the resulting mixed-integer linear optimization problem. Solving these discrete-continuous optimization problems allows to compute approximate solutions for various problems of cooperative behavior and can -- for special cases -- already be applied within real-time feedback control architectures in task allocation. For representative benchmark scenarios as well as for new problems -- like maintaining wireless connectivity among vehicles -- numerical results are presented, that are demonstrating the competitiveness of the proposed concepts and are sounding out their limits. The presented methods allow for estimations in systems design and for reference solutions in development of heuristic controller mechanisms -- focusing on the central problem of cooperating vehicles, considering physical locomotion dynamics and the characterizing discrete-continuous coupling of states.

English
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-22856
Additional Information:

Druckausg.: Düsseldorf : VDI-Verlag, 2010. ISBN 978-3-18-517708-8 (Fortschritt-Berichte VDI : Reihe 8, Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik ; Nr. 1177)

Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
500 Science and mathematics > 510 Mathematics
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Simulation, Systems Optimization and Robotics Group
Date Deposited: 27 Sep 2010 11:19
Last Modified: 08 Jul 2020 23:47
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/2285
PPN: 227484029
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