TY - JOUR A1 - Blank, Andreas A1 - Zindler, Klaus T1 - Fahrzeugsicherheitssysteme im Test: Mit Lineareinheiten Fußgängerattrappen automatisch führen - Realistische Bewegungen JF - KEM - Konstruktion, Entwicklung, Management KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2014 VL - 2014 IS - 6 SP - 20 EP - 21 PB - Kohlhammer ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Blank, Andreas T1 - Fahrzeugsicherheitssysteme im Test: Fußgängerattrappen realistisch mit Lineareinheiten bewegen JF - Antriebstechnik KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2014 VL - 2014 IS - 9 SP - 34 EP - 36 PB - Vereinigte Fachverlage ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus T1 - Automatisierter Test von Fahrzeugsicherheitssystemen T2 - 25. Fachtagung des Arbeitskreises „Mechatronik an Hochschulen“ KW - Fahrerassistenzsystem Y1 - 2012 ER - TY - GEN A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus T1 - Fahren ohne Fahrer - Automatisiertes Testen von Fahrzeugsicherheitssystemen T2 - Vortragsreihe „Technik begeistert“ der Volkshochschule Aschaffenburg KW - Fahrerassistenzsystem KW - Vortrag Y1 - 2013 ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus A1 - Schulte, Mark T1 - Automated Testing of forward-looking Vehicle Safety Systems in Driving Tests T2 - 1st SafetyAssist - Test & Simulation Conference KW - Fahrerassistenzsystem Y1 - 2013 ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus T1 - Steuerungs- und Regelungskonzepte zur automatisierten Funktionsprüfung vorausschauender Fahrzeugsicherheitssysteme T2 - Dresdner Automatisierungstechnisches Kolloquium KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2013 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Funktionsentwurf und Konzepterprobung aktiver Federungssysteme T2 - 11. Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik KW - Kraftfahrzeug KW - Federung Y1 - 2002 VL - 2002 SP - 1025 EP - 1042 ER - TY - BOOK A1 - Zindler, Klaus T1 - Nutzung der Freiheitsgrade für den Entwurf robust stabiler Regelungen bei strukturierter und unstrukturierter Modellunsicherheit KW - Mehrgrößenregelungssystem KW - Unsicherheit KW - Reglerentwurf KW - Robuste Regelung KW - Ljapunov-Stabilitätstheorie KW - Modalanalyse Y1 - 1999 SN - 3-8265-6399-9 PB - Shaker CY - Aachen ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Heinlein, Sven A1 - Zindler, Klaus T1 - Regelung von Testfahrzeugen und Testvorrichtungen zur Funktionsprüfung vorausschauender Fahrzeugsicherheits- und Fußgängerschutzsysteme T2 - 28. VDI/VW-Gemeinschaftstagung Fahrerassistenz und Integrierte Sicherheit, Wolfsburg, VDI-Berichte Nr. 2166 KW - Fahrzeugsicherheitssysteme KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2012 SN - 978-3-18-092166-2 SP - 367 EP - 374 PB - VDI Verlag ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Fischer, Peter A1 - Czinki, Alexander A1 - Bruhm, Hartmut T1 - Kontakte, Methoden, Werkzeuge, Anwendungen - Ein integrierter Ansatz in der Automatisierungstechnik der FH Aschaffenburg JF - Elektrotechnik - Sonderheft Automation Valley Nordbayern KW - Automatisierungstechnik KW - Hochschule für Angewandte Wissenschaften Aschaffenburg KW - Regelungstechnik Y1 - 2008 IS - 604 SP - 16 EP - 18 ER - TY - JOUR A1 - Hahn, Stefan A1 - Heinlein, Sven A1 - Zindler, Klaus T1 - Prüfmethoden für vorausschauende Fahrzeugsicherheitssysteme JF - ATZ-Automobiltechnische Zeitschrift KW - Fahrzeugsicherheitssysteme KW - Fahrerassistenzsystem KW - Passive Sicherheit Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.1007/s35148-012-0494-9 VL - 2012 IS - 11 SP - 840 EP - 844 PB - Springer Automotive Media ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Fischer, Peter A1 - Czinki, Alexander A1 - Bruhm, Hartmut T1 - Automatisierungstechnik an der Hochschule Aschaffenburg. Kompetenzen, Projekte, Kooperationsmöglichkeiten T2 - Beitrag zum Hochschulforum Automatisierungstechnik an der Hochschule Rhein Main, Netzwerk Automatisierungsregion Rhein Main Neckar, Wiesbaden KW - Automatisierungstechnik KW - Hochschule für Angewandte Wissenschaften Aschaffenburg KW - Regelungstechnik Y1 - 2009 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Fischer, Peter A1 - Bruhm, Hartmut T1 - Informations- und Automatisierungstechnik an der FH Aschaffenburg - Moderne Software-Tools in der Lehre T2 - Tagungsband, Forum Steuerungssoftware, Cluster Mechatronik und Automation sowie Kompetenznetz Mechatronik und Automation Bayerischer Untermain, Großwallstadt KW - Informationstechnik KW - Automatisierungstechnik KW - Hochschule für Angewandte Wissenschaften Aschaffenburg KW - Regelungstechnik Y1 - 2007 ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Hahn, Stefan A1 - Zecha, Stephan A1 - Jürgens, Gunnar T1 - Querdynamische Fahrzeugführung zur reproduzierbaren Erprobung von Sicherheitssystemen JF - at-Automatisierungstechnik KW - Querdynamische Fahrzeugführung KW - Fahrerassistenzsystem KW - Kraftfahrzeug Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.1524/auto.2012.0973 VL - 60 IS - 2 SP - 61 EP - 73 PB - De Gruyter ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Hahn, Stefan A1 - Herrmann, Ralf T1 - Querdynamische Zustandsschätzung JF - Hanser automotive electronics systems KW - querdynamische Zustandsschätzung KW - Personenkraftwagen KW - Querdynamik KW - Zustandsüberwachung Y1 - 2012 VL - 2012 IS - 3/4 SP - 27 EP - 31 ER - TY - JOUR A1 - Blank, Andreas A1 - Hahn, Stefan A1 - Heinlein, Sven A1 - Zindler, Klaus T1 - Development of a test rig for the precise positioning of a pedestrian dummy in driving tests JF - International Journal of Vehicle Safety KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2015 VL - 2015 IS - 2 SP - 144 EP - 164 PB - Inderscience Enterprises ER - TY - JOUR A1 - Blank, Andreas A1 - Zindler, Klaus T1 - Vorsicht, Auto - Lineareinheiten bewegen Fußgängerattrappen JF - mda - messtec drives Automation KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2015 VL - 23 IS - 3 SP - 28 EP - 29 PB - Wiley-VCH Verlag ER - TY - JOUR A1 - Heinlein, Sven A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus T1 - Control methods for automated testing of preventive pedestrian protection systems JF - International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2015 VL - 10 IS - 2 SP - 127 EP - 147 PB - Inderscience Enterprises ER - TY - JOUR A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Nonlinear model-based track guidance of user-defined points at the vehicle front JF - Control Engineering Practice KW - Fahrerassistenzsystem Y1 - 2015 VL - 2015 IS - August SP - 98 EP - 112 PB - Elsevier ER - TY - RPRT A1 - Zindler, Klaus A1 - Hahn, Stefan A1 - Heinlein, Sven A1 - Geiß, Niklas T1 - Regelung von Testfahrzeugen und Testvorrichtungen zur standardisierten Funktionsüberprüfung vorausschauender Fahrzeugsicherheits- und Fußgängerschutzsysteme KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2014 ER - TY - GEN A1 - Zindler, Klaus A1 - Schreiner, Brian A1 - Pfenning, Fabian T1 - Autonome Ausweichmanöver zum Schutz von Fußgängern T2 - Seminar "Fahrzeugregel- und Fahrzeugsicherheitssysteme" KW - Fahrerassistenzsystem KW - Passive Sicherheit Y1 - 2012 VL - 2012 IS - November CY - Obernburg ER - TY - PAT A1 - Zindler, Klaus A1 - Kocherscheidt, Hans T1 - Aktive Fahrzeug-Radaufhängung mit einem Linearmotor KW - Elektrolinearmotor KW - Radaufhängung Y1 - 2004 ER - TY - PAT A1 - Zindler, Klaus A1 - Kocherscheidt, Hans T1 - Active vehicle wheel suspension having a linear motor KW - Elektrolinearmotor KW - Radaufhängung Y1 - 2005 ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Ein neues Regelungskonzept zur Funktionsprüfung vorausschauender Fahrzeugsicherheits- und Fußgängerschutzsysteme im automatisierten Fahrversuch T2 - 7. Tagung Fahrerassistenz KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2015 VL - 2015 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Entwicklungspotential aktiver Fahrzeugfederungen T2 - IFAT-Kolloquium, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg KW - Kraftfahrzeugfederung Y1 - 2001 ER - TY - JOUR A1 - Korn, Ulrich A1 - Zindler, Klaus T1 - Vollständig Modale Synthese robust stabiler Ausgangsrückführungen unter Verwendung eines H∞-Kostenfunktionals JF - at - Automatisierungstechnik KW - Robuste Regelung Y1 - 1997 U6 - https://doi.org/10.1524/auto.1997.45.6.290 VL - 45 IS - 6 SP - 290 EP - 298 PB - De Gruyter ER - TY - CHAP A1 - Korn, Ulrich A1 - Zindler, Klaus T1 - Entwurf robust stabiler linearer Regler bei parametrischer Modellunsicherheit mittels Vollständiger Modaler Synthese T2 - VDI/VDE GMA-Fachausschuss 1.4 "Theoretische Verfahren der Regelunsgtechnik", Workshop Interlaken, Schweiz, September 1999 KW - Robuste Regelung Y1 - 1999 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - An H∞-based approach to complete modal synthesis confirming robust steady state accuracy T2 - Proceedings of the IFAC Conference On Control Of Industrial Systems, "Control for the Future and Youth", Belfort, France, 20.-22. Mai 1997 KW - Robuste Regelung Y1 - 1997 SN - 1474-6670 VL - 1997 IS - 30(6) SP - 635 EP - 640 PB - PERGAMON, an Imprint of Elsevier Science ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - An H∞-based approach to complete modal synthesis of low order, robust controllers T2 - Proceedings and Preprints of the 1997 Advanced Summer Institute - ASI'97, Annual Conference of ESPRIT ICIMS-NOE, Life Cycle Approaches to Production Systems: Management, Control, Supversision, volume 1, Budapest, Hungary, July 1997 KW - Robuste Regelung Y1 - 1997 VL - 1997 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - A general design structure for the complete modal synthesis of robust, dynamic controllers T2 - Proceedings of the 4th International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics, Miedzyzdroje, Poland, 1997 KW - Robuste Regelung Y1 - 1997 VL - 1997 SP - 173 EP - 178 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - An H∞-optimization approach to complete modal synthesis of robustly stable output feedback controllers T2 - Proceedings of the 3rd International Symposium on Methods and Models in Automation and Robotics, Miedzyzdroje, Poland, September 1996 KW - Robuste Regelung Y1 - 1996 VL - 1996 SP - 377 EP - 382 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - Vollständig Modale Synthese robuster PI-Mehrgrößenregelungen unter Verwendung eines H∞-Kostenfunktionals T2 - Workshop des VDI/VDE GMA-Fachausschusses 1.4 "Theoretische Verfahren der Regelungstechnik", Interlaken, Schweiz, September 1996 KW - Robuste Regelung Y1 - 1996 VL - 1996 SP - 253 EP - 261 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - Vollständige Modale Synthese robuster Regelungen mittels Optimierung eines H∞-Kostenfunktionals T2 - 30. Regelungstechnisches Kolloquium, Boppard, Februar 1996 KW - Robuste Regelung Y1 - 1996 VL - 1996 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Federn, Dämpfen, Stabilisieren - Beispiele für den Einsatz moderner Regelungstechnik in der Mechatronik T2 - Forum für Forschung und Wirtschaft der Industrievereinigung Odenwaldkreis, Michelstadt, Januar 2008 KW - Regelungstechnik KW - Mechatronik Y1 - 2008 VL - 2008 ER - TY - GEN A1 - Zindler, Klaus T1 - "Federn, Dämpfen, Stabilisieren" - Moderne Regelungstechnik in der Mechatronik T2 - Vortragsreihe "Verstandene Technik Begeistert" KW - Regelungstechnik KW - Mechatronik KW - Vortrag Y1 - 2009 VL - 2009 CY - Aschaffenburg ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Erzielbare Komfortverbesserung mit aktiven Federungen unter Verwendung einer Sky-Hook-Regelstrategie T2 - Vortrag im Forschungs- und Innovationszentrum der BMW AG, München, Juni 2002 KW - Kraftfahrzeugfederung Y1 - 2002 VL - 2002 ER - TY - GEN A1 - Zindler, Klaus T1 - Das mechatronische Fahrwerkkonzept T2 - Vortrag im Forschungs- und Innovationszentrum der BMW AG KW - Kraftfahrzeug KW - Fahrwerk KW - Vortrag Y1 - 2002 VL - 2002 IS - Januar CY - München ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Vollständige Modale Synthese robuster Regelungen unter Verwendung eines H∞-Kostenfunktionals T2 - Kolloquium des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), Oberpfaffenhofen, April 1997 KW - Robuste Regelung Y1 - 1997 VL - 1997 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Eine Strategie zur Erlangung robuster Stabilität unter Nutzung der Freiheitsgrade beim Entwurf für Mehrgrößensysteme T2 - Kolloquium des Max-Planck-Instituts für Dynamik komplexer technischer Systeme, Magdeburg, Januar 1999 KW - Robuste Regelung Y1 - 1999 VL - 1999 ER - TY - INPR A1 - Zindler, Klaus T1 - Entwurf einer robusten Regelung nach der µ-Synthese am Beispiel eines primärseitig verstellbaren Hydrogetriebes KW - Robuste Regelung KW - Flüssigkeitsgetriebe Y1 - 1994 ER - TY - INPR A1 - Zindler, Klaus A1 - Korn, Ulrich T1 - An H∞-based approach to complete modal synthesis ensuring robust steady state accuracy KW - Robuste Regelung Y1 - 1996 ER - TY - INPR A1 - Korn, Ulrich A1 - Zindler, Klaus T1 - Vollständige Modale Synthese robuster Regelungen mittels Optimierung eines H∞-Kostenfunktionals KW - Robuste Regelung Y1 - 1995 ER - TY - GEN A1 - Zindler, Klaus A1 - Hahn, Stefan T1 - Automatisierter Test von Fahrzeugsicherheitssystemen T2 - Seminar "Fahrzeugregel- und Fahrzeugsicherheitssysteme" KW - Fahrerassistenzsystem KW - Passive Sicherheit Y1 - 2012 VL - 2012 IS - November CY - Obernburg ER - TY - JOUR A1 - Hahn, Stefan A1 - Heinlein, Sven A1 - Zindler, Klaus T1 - Testing Methods for Forward-looking Safety Systems JF - ATZ worldwide KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2012 VL - 114 (2012) IS - 11 SP - 4 EP - 7 PB - Springer Automotive Media ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Blank, Andreas T1 - Fußgängerattrappen mit Lineareinheiten realistisch bewegen JF - Konstruktion - Sonderausgabe "Special Antriebstechnik" KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2014 VL - 2014 IS - S2 SP - 44 EP - 45 PB - Springer-VDI-Verlag ER - TY - CHAP A1 - Kranz, Tobias A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus T1 - Nonlinear Lateral Vehicle Control in Combined Emergency Steering and Braking Maneuvers T2 - IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2016, Gothenburg, Sweden, 19-22 June, 2016 Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535449 VL - 2016 SP - 603 EP - 610 ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Two-Degrees-of-Freedom Lateral Vehicle Control using Nonlinear Model Based Disturbance Compensation T2 - 8th IFAC Symposium Advances in Automotive Control, Kolmarden, Sweden, 20-23 June, 2016 Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.08.028 VL - 49 IS - 11 SP - 182 EP - 189 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Geiß, Niklas T1 - Vehicle Ego-Localization in Autonomous Lane-Keeping Evasive Maneuvers T2 - 8th IFAC Symposium Advances in Automotive Control, Kolmarden, Sweden, 20-23 June, 2016 Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.08.025 VL - 49 IS - 11 SP - 160 EP - 167 ER - TY - JOUR A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Nichtlineare Spurführung benutzerdefinierter Punkte an der Fahrzeugfront JF - at - Automatisierungstechnik KW - Nichtlineare Regelung KW - Spurführung KW - automatisierter Fahrversuch KW - vorausschauende Sicherheitssysteme KW - Nichtlineare Regelung KW - Spurführung Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1515/auto-2015-0098 VL - 64 IS - 4 SP - 282 EP - 296 PB - de Gruyter Oldenbourg CY - München ER - TY - CHAP A1 - Sauer, Timm A1 - Zindler, Klaus A1 - Gorks, Manuel A1 - Spielmann, Luca A1 - Jumar, Ulrich T1 - Automatic track guidance of industrial trucks using self-learning controllers considering a priori plant knowledge T2 - IEEE - 5th International Conference on Control Automation and Diagnosis (ICCAD'21), November 3-5, 2021, Grenoble, France N2 - This paper presents a new self-learning control scheme for lateral track guidance of industrial trucks using artificial intelligence. It is an universally applicable lateral dynamic control concept which is able to adapt itself to different truck variants. Moreover it shall consider vehicle parameter variations that occur during operation, such as the load dependent change of vehicle mass and moment of inertia. The proposed approach uses Reinforcement Learning. In order to reduce the training effort, a new concept is realized, taking into account a priori knowledge of vehicle behavior. Its fundamental idea consists of dividing the training process into two steps. In the first step the controller will be pre-trained on basis of a nominal model representing a priori knowledge of lateral dynamic vehicle behavior. Since this model is derived for an industrial truck with average vehicle parameter values, a fine tuning of the control parameters has to be performed in the second step. In this way the controller is adapted to the actual truck variant and the corresponding vehicle parameter values. In order to demonstrate the efficiency of the proposed control scheme, the simulation results given in this paper are compared to the closed loop behavior using standard LQR. KW - Labor für Simulation, Steuerung und Regelung KW - Kooperative Autonome Intralogistik Systeme KW - Flurförderer KW - Spurführung KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2021 ER - TY - CHAP A1 - Sauer, Timm A1 - Gorks, Manuel A1 - Spielmann, Luca A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Automatic track guidance of industrial trucks with time-variant vehicle parameters using AI-based controllers T2 - Advanes in Automotive Control - AAC N2 - This paper presents an extension of a self-learning control concept for automatic track guidance of industrial trucks in intralogistic systems. The presented approach is based on Reinforcement Learning (RL), a method of Artificial Intelligence (AI) and is able to adapt itself to different industrial truck variants and the associated specific vehicle parameters. Moreover, time-variant parameters during operation, such as the vehicle's velocity are taken into account. In order to consider the existing a priori knowledge of the controlled system and to avoid starting the whole training process of the controller for each truck variant from scratch, the training process is divided into two steps. In the first step, the controller is trained on a model using parameters of a nominal vehicle variant. Based on this, the control parameters are only finetuned in the second step. In this way the controller is adapted to the actual truck variant and the corresponding parameter values. In order to take into account the time-variant vehicle parameters during operation, the Artificial Neural Networks (ANN) of the RL controller and the observation vector are suitably extended. In this way, the varying speed can be considered in both training steps and the control parameters can be optimized accordingly. Thus, in case of the investigated scenarios a stable control loop behavior can be guaranteed for the entire speed range of industrial trucks. In order to demonstrate this, the new approach is compared with a RL control concept, not considering time-variant parameters. KW - Artificial Intelligence KW - Automatic control KW - Intelligent Transportation Systems KW - Künstliche Intelligenz KW - Flurförderer Y1 - 2022 VL - 2022 ER - TY - CHAP A1 - Sauer, Timm A1 - Spielmann, Luca A1 - Gorks, Manuel A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Automatic track guidance of industrial trucks using AI-based controllers with disturbance compensation T2 - 61st Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers (SICE), 6-9 Sept. 2022, Japan N2 - This paper presents a new control concept for automatic track guidance of industrial trucks in intralogistic systems. It is based on Reinforcement Learning (RL), a method of Artificial Intelligence (AI). The presented approach is able to adapt itself to different industrial truck variants and to the associated specific vehicle parameters. In order to avoid starting the whole training of the controller for each truck variant from scratch, the training process is divided into two steps. In the first step, the controller is trained on a model using parameters of a nominal vehicle variant. Based on this, the control parameters are only fine-tuned in the second step. In this way the controller is adapted to the actual truck variant and the corresponding parameter values. Moreover, the influence of the disturbance variable of the system (path curvature) is compensated by considering this a priori knowledge within the control design. Therefore, the Artificial Neural Networks (ANN) of the RL controller and the observation vector are suitably adjusted. In this way, the occurring path curvatures can be considered in both training steps and the control parameters can be optimized accordingly. Thus, the influence of the disturbance variable can be compensated, which significanlty improves the control quality. In order to demonstrate this, the new approach is compared to a RL control concept, not considering the disturbance variable and to a classical two-degrees-of-freedom (2DoF) control approach. KW - Artificial Intelligence KW - Automatic Control KW - Intelligent Transportation Systems KW - Künstliche Intelligenz KW - Flurförderer Y1 - 2022 ER - TY - GEN A1 - Zindler, Klaus T1 - Wohin steuert das automatisierte Fahren? N2 - Vortrag KW - Autonomes Fahren KW - Autonomes Fahrzeug Y1 - 2018 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus T1 - Welcome & Key Research Areas of Aschaffenburg University of Applied Sciences T2 - Proceedings of International Research Days KW - Key Research Areas KW - Hochschule Aschaffenburg KW - Forschung Y1 - 2021 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Sauer, Timm T1 - Self learning control for automatic track guidance T2 - Proceedings of International Research Days KW - automatic track guidance KW - self learning control KW - Artificial Intelligence KW - automated vehicle guidance KW - Autonomes Fahrzeug Y1 - 2021 VL - 2021 SP - 64 EP - 64 ER - TY - JOUR A1 - Sauer, Timm A1 - Gorks, Manuel A1 - Spielmann, Luca A1 - Zindler, Klaus T1 - Automatische Spurführung von Flurförderzeugen mittels KI JF - ATZ heavyduty N2 - Im Verbundprojekt KAnIS forscht die TH Aschaffenburg mit Linde Material Handling an neuen KI-basierten Algorithmen zur querdynamischen Fahrzeugführung von Flurförderzeugen. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines universell einsetzbaren Regelungskonzepts, das verschiedene Arten von Flurförderzeugen automatisch führt, im Betrieb auftretenden Fahrzeugparameterschwankungen gezielt Rechnung trägt und darüber hinaus auch den jeweiligen Fitnesszustand der Fahrzeuge berücksichtigt. KW - Flurförderer KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2022 VL - 15 IS - 04/2022 SP - 44 EP - 47 ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Sauer, Timm A1 - Spielmann, Luca A1 - Gorks, Manuel T1 - Chancen durch kooperative Logistikflotten JF - Fördern und Heben N2 - In Zeiten einer globalen Weltwirtschaft und einem von zunehmendem Wettbewerb geprägten Markt ist die Automatisierung logistischer Prozesse eine Voraussetzung für den Unternehmenserfolg. Vor allem die Steigerung der Produktivität und der Effizienz des innerbetrieblichen Materialflusses nimmt einen hohen Stellenwert ein. Mit dem Einsatz automatisch fahrender Flurförderzeuge (FFZ) lässt sich dies erreichen. Als Vision sollten jedoch nicht einzelne automatisch fahrende FFZ gelten. Ziel muss es sein, die Mitglieder einer heterogenen Logistikflotte miteinander zu vernetzen und eine Kommunikations- und Rechenplattform einzurichten. Dies bietet ein großes Potenzial im Hinblick auf die Auftragsplanung zur Verbesserung der Wirtschaftlichkeit sowie in den Bereichen Lokalisierung und Sicherheit zur Optimierung automatisch fahrender FFZ. KW - Flurförderer KW - Autonomes Fahrzeug Y1 - 2022 VL - 2022 IS - 10 SP - 36 EP - 40 ER - TY - JOUR A1 - Sauer, Timm A1 - Gorks, Manuel A1 - Spielmann, Luca A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Adaptive self-learning controllers with disturbance compensation for automatic track guidance of industrial trucks JF - SICE Journal of Control, Measurement and System Integration N2 - This paper presents an extended control concept for automatic track guidance of industrial trucks in intralogistic systems. It is based on Reinforcement Learning (RL), a method of Artificial Intelligence (AI). The presented approach is able to adapt itself to different industrial truck variants and to the associated specific vehicle parameters. In order to avoid starting the whole training of the controller for each truck variant from scratch, the training process is divided into two steps. In the first step, the controller is trained on a simplified linear model using parameters of a nominal vehicle variant. Based on this, the control parameters are only fine-tuned in the second step using a more complex nonlinear model, representing the real industrial truck. In this way, the controller is adapted to the actual truck variant and the corresponding parameter values. By using the nonlinear model, it can be ensured that the forklift’s dynamic is approximated within the entire operating range, even at high steering angles. Moreover, the influence of the disturbance variable of the system (path curvature) is compensated by considering this a priori knowledge within the control design. Therefore, the Artificial Neural Networks (ANN) of the RL controller and the observation vector are suitably adjusted. In this way, the occurring path curvatures can be considered in both training steps and the control parameters can be optimized accordingly. Thus, the influence of the disturbance variable can be compensated, which significantly improves the control quality. In order to demonstrate this, the new approach is compared to an RL control concept, which is not considering the disturbance variable and to a classical two-degrees-of-freedom (2DoF) control approach. KW - Flurförderer KW - Spurführung KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1080/18824889.2023.2183009 VL - 2023 IS - Vol. 16, No. 1 SP - 84 EP - 97 ER - TY - CHAP A1 - Sauer, Timm A1 - Spielmann, Luca A1 - Gorks, Manuel A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - Model Predictive Control of Industrial Trucks with AI-based Plant Model Selection T2 - 9th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) N2 - In this paper, a new control concept for automatic track guidance of forklifts within a heterogeneous logistics fleet is presented. The proposed control scheme is universally applicable and based on Artificial Intelligence (AI). The lateral control is realized using a Model Predictive Controller (MPC). In order to take into account the diversity of the industrial truck variants, a multi-model approach is used. Therefore, a plant model for each truck variant is integrated into the MPC. In a practical application, the most suitable model has to be selected. This decision is based on AI in the form of an Artificial Neural Network (ANN). It is able to distinguish the different truck variants based on that part of the plant's state vector, which represents the vehicle dynamic characteristics. Thus, the appropriate model can be used, which significantly improves the control quality and guarantees an accurate track guidance of different forklifts. Due to the AI-based selection of the model, the computational effort can be kept low and real-time capability can be ensured. In order to classify the performance of the proposed control concept, its simulation results are compared to the closed-loop behavior, using a classical MPC. KW - automatic control KW - robust control KW - AI KW - ANN KW - Flurförderer KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2023 UR - https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10284427 U6 - https://doi.org/10.1109/CoDIT58514.2023.10284427 VL - 2023 IS - Conference Proceedings SP - 263 EP - 268 ER - TY - CHAP A1 - Sauer, Timm A1 - Gorks, Manuel A1 - Spielmann, Luca A1 - Hepp, Nils A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - AI-based control approaches for lateral vehicle guidance of industrial trucks T2 - IFAC WC 2023 – The 22nd World Congress of the International Federation of Automatic Control 2023, Yokohama, Japan, 09.07.2023 - 14.07.2023 N2 - Two different control concepts for the automatic track guidance of forklifts are proposed. Both approaches are based on Reinforcement Learning (RL), a method of Artificial Intelligence (AI), and are able to take into account time-variant parameters, such as the vehicle velocity, and to reduce the influence of the path curvature, the most important disturbance variable of lateral vehicle control. In the first approach, both, the path curvature and the vehicle velocity signal, are provided to the controller in addition to the state variables of the controlled system. By varying the corresponding parameters in the training process, both signals can be considered and the control parameters can be optimized accordingly. In the second approach, several controllers (multi-model concept) considering the path curvature are used and the varying vehicle velocity is taken into account using a gain-scheduling concept. Considering time-variant vehicle parameters and the influence of the disturbance variable during operation, a stable track guidance is guaranteed within the whole speed range of the industrial trucks. KW - Artificial intelligence, Lateral vehicle control, Intelligent transportation systems KW - Flurförderer KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2023 UR - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896323019092 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2023.10.1501. ER - TY - JOUR A1 - Sauer, Timm A1 - Zindler, Klaus A1 - Jumar, Ulrich T1 - KI-basierte Regelungskonzepte zur automatischen Spurregelung von Flurförderzeugen JF - at - Automatisierungstechnik N2 - In diesem Beitrag werden zwei KI-basierte Regelungskonzepte zur automatischen Spurführung von Flurförderzeugen (FFZ) einer heterogenen Logistikflotte vorgestellt. Während die modellfreien Verfahren des bestärkenden Lernens für diese Anwendung als Vertreter der direkten neuronalen Regelung vorgestellt werden, lässt sich das zweite Regelungskonzept in die Klasse der indirekten neuronalen Regelungen einordnen. Beide Konzepte zeichnen sich dadurch aus, dass sie dazu in der Lage sind, die Reglerparameter an verschiedene Varianten von FFZ anzupassen sowie vorab bekanntes Wissen bezüglich des Regelstreckenverhaltens beim Entwurf der Regler gezielt zu berücksichtigen. KW - Automatische Spurführung; Künstliche Intelligenz KW - Flurförderer KW - Künstliche Intelligenz KW - Spurführung Y1 - 2024 UR - https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2023-0155/html U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.1515/auto-2023-0155 VL - 72 IS - 4 SP - 336 EP - 353 ER - TY - GEN A1 - Zindler, Klaus A1 - Doll, Konrad T1 - Starke Partner für eine starke Region BT - Bereichsvorstellung AUTOMOTIVE N2 - Vortrag KW - Kraftfahrzeugtechnik Y1 - 2014 ER - TY - CHAP A1 - Zindler, Klaus A1 - Geiß, Niklas A1 - Doll, Konrad A1 - Heinlein, Sven T1 - Real-Time Ego-Motion Estimation using Lidar and a Vehicle Model Based Extended Kalman Filter T2 - Proceedings of the IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2014), Qingdao, China, October 8-11, 2014 KW - Kraftfahrzeug KW - Kalman-Filter Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1109/ITSC.2014.6957728 VL - 2014 IS - Beitrag Nr. ThA6.1 SP - 431 EP - 438 PB - IEEE ER - TY - CHAP A1 - Köhler, Sebastian A1 - Schreiner, Brian A1 - Ronalter, Steffen A1 - Doll, Konrad A1 - Brunsmann, Ulrich A1 - Zindler, Klaus T1 - Autonomous Evasive Maneuvers Triggered by Infrastructure-Based Detection of Pedestrian Intentions T2 - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV' 13), Gold Coast, Australien, 23.-26. Juni KW - Evasive Maneuvers KW - Fahrerassistenzsystem KW - Bildverarbeitung Y1 - 2013 U6 - https://doi.org/10.1109/IVS.2013.6629520 SN - 1931-0587 SP - 519 EP - 526 ER - TY - CHAP A1 - Goldhammer, Michael A1 - Hubert, Andreas A1 - Köhler, Sebastian A1 - Zindler, Klaus A1 - Brunsmann, Ulrich A1 - Doll, Konrad A1 - Sick, Bernhard T1 - Analysis on Termination of Pedestrians‘ Gait at Urban Intersections T2 - Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2014 IEEE 17th International Conference on KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1109/ITSC.2014.6957947 SP - 1758 EP - 1763 PB - IEEE CY - Qingdao, China ER - TY - CHAP A1 - Hahn, Stefan A1 - Zindler, Klaus A1 - Doll, Konrad A1 - Jumar, Ulrich T1 - New Control Scheme for a Lane-Keeping Evasive Maneuver Exploiting the Free Space Optimally T2 - Proceedings of the 20th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics,Miedzyzdroje, Poland, 24-27 August, 2015 KW - Fahrerassistenzsystem Y1 - 2015 SP - 856 EP - 861 ER - TY - CHAP A1 - Köhler, Sebastian A1 - Goldhammer, Michael A1 - Zindler, Klaus A1 - Doll, Konrad A1 - Dietmayer, Klaus T1 - Stereo-Vision-Based Pedestrian's Intention Detection in a Moving Vehicle T2 - Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2015 IEEE 18th International Conference on N2 - We present a method to detect starting, stopping and bending in intentions of pedestrians from a moving vehicle based on stereo-vision. The method focuses on urban scenarios where these pedestrian movements are common and may result in critical situations. Pedestrian intentions are determined by means of an image-based motion contour histogram of oriented gradient descriptor. It is based on silhouettes gathered from stereo data and does not require any compensation of appearance changes resulting from the ego-motion of a vehicle. Nevertheless, it covers small movements indicating a pedestrian’s intention. A linear support vector machine with probabilistic estimates is used for classification. We evaluated our method on the publicly available Daimler Pedestrian Path Prediction Benchmark Dataset containing detections of a stateof-the-art pedestrian detector. We detect a pedestrian’s stopping intention from 125 ms to 500 ms before standing still within an accuracy range of 80% to 100%. Bending in is detected from 320 ms to 570 ms after a first visible lateral body movement in the same accuracy range. The intention to cross the road from standing still (starting) is detected 250 ms after the first visible motion and, therefore, within the first step with an accuracy of 100%. KW - Image Motion Analysis KW - Stereo Image Processing KW - Pedestrian Safety KW - Bildfolgenanalyse Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1109/ITSC.2015.374 SP - 2317 EP - 2322 ER - TY - GEN A1 - Doll, Konrad A1 - Zindler, Klaus T1 - Hochautomatisiertes Fahren: Sensorik, Sensordatenverarbeitung und Fahrzeugführung T2 - Technologieforum Innovative Sensorik-Anwendungen im Automotive-Bereich N2 - Vortrag KW - Autonomes Fahrzeug KW - Sensortechnik KW - Vortrag Y1 - 2016 VL - 2016 ER - TY - JOUR A1 - Zindler, Klaus A1 - Doll, Konrad A1 - Huber, Bertold ED - WILEY-VCH, Verlag T1 - Sicher unterwegs - Fortschritte beim aktiven Fußgängerschutz JF - messtec drives Automation KW - aktiver Fußgängerschutz, automatische Brems- und Ausweichmanöver KW - Fahrerassistenzsystem KW - Fußgänger Y1 - 2017 UR - https://www.wileyindustrynews.com/restricted-files/161702 VL - 25 IS - 03 SP - 82 EP - 82 ER -