Usage Profiling in Electric Vehicles

Abstract

Die Wichtigkeit alternativer Fahrantriebe zur Reduktion von CO2-Emissionen wird immer stärker. Der Umstieg von Verbrenner- auf Elektrofahrzeuge wird auch immer nachdrücklicher von der Politik gewünscht und gefördert. Jedoch gibt es immer noch Aspekte, die das Wachstum der Elektromobilität einbremsen. Einer dieser Aspekte ist die begrenzte Reichweite und die daraus resultierende Reichweitenangst. Auch die Reichweitenanzeigen in den Fahrzeugen tragen hierzu bei, da diese relativ ungenau sind und während einer Fahrt stark schwanken. Dies könnte durch die Personalisierung der Reichweitenanzeigen auf der Grundlage des Fahrstils des aktuellen Fahrers verbessert werden. Fahrerassistenzsysteme wie Abstandhalter werden heutzutage immer mehr personalisiert, jedoch sind diese meist für Verbrennerfahrzeuge ausgelegt. In dieser Arbeit werden die wichtigsten Parameter zur Bestimmung des Fahrstils bei Elektrofahrzeugen identifiziert und ein System entwickelt, welches auf Basis realer Fahrdaten den Fahrstil bestimmt. In Experimenten wurden reale Fahrdaten aufgezeichnet, welche zur Bestimmung des Fahrstils mit Hilfe von Fuzzy Logic genutzt wurden. Darauf aufbauend wird ein Ansatz diskutiert, der eine realistische Klassifikation des Fahrstils in Elektrofahrzeugen ermöglicht.