Robuste Prädiktive Regelung für Autonomes Fahren

In den letzten Jahren wurde eine große Bandbreite verschiedener Algorithmen für die Längs- und Querregelung autonomer Fahrzeuge vorgestellt. Lineare Geschwindigkeits- und Querführungsregler werden bereits in Serienfahrzeugen eingesetzt, darüberhinaus wurden verschiedene Konzepte zur Berücksichtigung der Nichtlinearitäten auf Versuchsträgern erprobt. Der vielversprechendste Ansatz hierfür liegt in der Modellprädiktiven Regelung. Dieser Ansatz erlaubt es die vorhandenen Kopplungen von Quer- und Längsdynamik im Fahrverhalten aktiv zu nutzen.

Eine der Hauptschwierigkeiten bei der Umsetzung dieses Konzepts ist die hohe Abhängigkeit der Regelqualität und rekursiven Lösbarkeit von der Güte des Prädiktionsmodells. Hier ist es eine Herausforderung, die unvermeidliche Unsicherheit in der Dynamik, vor allem in den Reifenmodellen, der Fahrzeugmasse, oder externen Störungen wie Wind zu berücksichtigen. Um die Modellprädiktive Regelung verlässlich im Straßenverkehr einzusetzen, benötigt diese entsprechende Robustifizierung. Dazu zählen unter anderem die Robustheit der Einhaltung von Beschränkungen, was im Straßenverkehr sichergestellt werden muss.