Stella

Forschungsprojekt im Überblick

Das Projekt Stella: Effiziente Mobilität adressiert Fragestellungen zu intelligentem Transport. Im Focus stehen dabei die energieeffiziente Steuerung und die Mensch-Maschine-Hybridisierung. Für Experimente werden Velomobile mit elektrischer Unterstützung verwendet, da diese bereits hoch optimiert bzgl. ihrer Energieeffizienz sind.

Projektleitung an der H-BRS

Projektbeschreibung

Das Projekt Stella: Effiziente Mobilität adressiert Fragestellungen zu intelligentem Transport. Im Focus stehen dabei die energieeffiziente Steuerung und die Mensch-Maschine-Hybridisierung.

Für Experimente werden Velomobile mit elektrischer Unterstützung verwendet, da diese bereits hoch optimiert bzgl. ihrer Energieeffizienz sind.

Projektziele

Ein erstes Ziel ist die Entwicklung von Methoden zur Generierung nahezu energieoptimaler Fahrstrategien auf Basis von Höhenprofilen. Die Optimierung der Steuerungen erfolgt in einer Simulation. Dabei werden möglichst realistische Modelle des Fahrzeugs und der Umgebung benötigt, damit die Ergebnisse auch effektiv nutzbar sind. Für den Einsatz der resultierenden Fahrstrategien in der realen Welt ist es notwendig, die zur Verfügung stehenden Sensorsignale effektiv zu verarbeiten, um so möglichst präzises Wissen über den Ort des Fahrzeugs zur erhalten. Eine besondere Herausforderung besteht dabei darin, dass sich das Fahrzeug in Bewegung befindet.

Ein weiteres Projektziel ist die Integration der menschlichen Komponente. Es werden Steuerungen entwickelt, die das Potenzial der Mensch-Maschine-Kooperation nutzen, um so Ziele zu erreichen wie optimierte Trainingsprogramme, oder die Ausnutzung der jeweiligen Stärken zur Maximierung der Gesamteffizienz.

Publikationen

  • Helge Spieker, Alexander Hagg, Adam Gaier, Stefanie Meilinger, Alexander Asteroth. Multi-stage evolution of single- and multi-objective MCLP, Successive placement of charging stations. Soft Computing Journal, Springer, 2016, to appear
  • Matthias Füller, Ashok Meenakshi Sundaram, Melanie Ludwig, Alexander Asteroth and Erwin Prassler. Modeling and Predicting the Human Heart Rate During Running Exercise, in Information and Communication Technologies for Ageing Well and e-Health, pages 106-125, Springer, 2015
  • Alexander Asteroth and Alexander Hagg. How to successfully apply genetic algorithms in practice: representation and parametrization. In International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications, 2015. 
  • David Schaefer, Alexander Asteroth, and Melanie Ludwig. Training plan evolution based on training models. In International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications, 2015.
  • Adam Gaier and Alexander Asteroth. Evolution of optimal control for energy-efficient transport. In Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings, pages 1121–1126. IEEE, 2014.

Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter