Over the past decades, congestion and emission problems has increased remarkablywhich escalates the demands on vehicles. The advancements withinthe eld of information and communication systems gives the opportunity todeal with the aforementioned problems. The concept of platooning shows tobe an attractive way of reducing both congestion and emissions by having ashort inter-vehicle spacing. The ndings in studies show that fuel reductionpotentials of 5-20 % are viable as a result of the lowered air drag by drivingin platoon. This thesis investigates the state of the art within the areaof intelligent transport systems (ITS) along with advanced driver assistancesystems (ADAS). Furthermore, the prosecuted work results in a proposedcontrol design for a longitudinal control in a platoon of vehicles. The platoonconsists of two homogeneous radio controlled vehicles (RCV) which aremodelled by taking advantage of system identication methods. The identi-ed plant models are implemented into a Simulink model where the controlsystem is developed. Moreover, the developed control system is implementedinto a real-time demonstrator for experimental evaluation. The results showsthat the modelled dynamics corresponds reasonably well with the real dynamicsof the system. The developed control system proves to work well andagree with the expectations of its performance obtained from simulations.The performance of the proposed controller has been evaluated by means ofsimulations and real experiments. The resulting control system consists ofPID controllers for both speed and spacing control. / Under de senaste decennierna har mangden trakstockningar och problemmed utslapp okat - darmed aven kraven pa vara fordon. Samtidigt skaparframstegen inom informations- och kommunikationssystem mojligheter foratt hantera ovannamnda problem. Kolonnkorning, eller platooning har visatsig vara en eektiv metod for att minska saval trakstockningar som utslappsom en foljd av kortare avstand mellan fordon. Resultat fran studier visarhur en branslereduktion runt 5-20 % ar mojlig till foljd av det sankta luftmotstandet vid kolonnkorning. Avhandlingen undersoker teknikens standpunktinom intelligenta transportsystem (ITS) tillsammans med avancerade drivhjalpsystem(ADAS). Vidare resulterar arbetet i ett forslag till regleringsdesignfor en longitudinell kontroll i en kolonn av fordon. Kolonnen bestar av tvahomogena radiostyrda fordon (RCV) som modelleras genom att utnyttjametoder for systemidentiering. De identierade systemmodellerna implementerasi en Simulink-modell dar styrsystemet utvecklas. Dessutom implementerasdet utvecklade styrsystemet i en realtids-demonstration for experimentellutvardering. Resultaten visar att den modellerade dynamikenstammer bra overens med systemets verkliga dynamik. Det utvecklade styrsystemetvisar sig fungera bra och overensstammer med forvantningarna pa dessprestanda som erhallits genom simuleringar. Den foreslagna regulatorns prestandahar utvarderats med hjalp av simuleringar och verkliga experiment.Det resulterande styrsystemet bestar av PID regulatorer for bade hastighetsochavstandskontroll.

Cieľom práce je aplikácia lokálnych aproximátorov pre riadenie reálnych mechatronických sústav pomocou metódy dopredného riadenia predstavujúcej zaujímavú alternatívu k metódam využívajúcim globálne aproximátory. Po ukážkových príkladoch funkcie lokálnych aproximátorov bol navrhnutý algoritmus implementovaný pre riadenie dvoch sústav, elektronickej škrtiacej klapky a výukového modelu magnetickej levitácie, predstavujúcich vysoko nelineárne a nestabilné sústavy. Skúmali sme, či riadiaci algoritmus bude mať pozitívny vplyv na presnosť regulácie, ďalej bola skúmaná jeho schopnosť prispôsobiť sa zmene parametrov sústavy a tiež prípadná možnosť jeho implementácie pre mikrokontrolér znížením vzorkovacej frekvencie. Výsledky ukázali, že riadenie založené na lokálnych modeloch zlepšilo riadenie v porovnaní s jednoduchým PID regulátorom a že má schopnosť adaptability. Veľmi výhodné sa zdá byť jeho použitie pre zariadenia umožnujúce vzorkovaciu frekvenciu do 1 kHz.

Today the majority of the driver assistance systems are rule-basedcontrol systems that help the driver control the truck. But driversare looking for something more personal and exible that can controlthe truck in a human way with their own preferences. Machine learningand articial intelligence can help achieve this aim. In this studyArticial Neural Networks are used to model the driver steering behaviourin the Scania Lane Keeping Assist. Based on this, trajectoryplanning and steering wheel torque response are modelled to t thedriver preference. A model predictive controller can be used to maintainstate limitations and to weigh the two modelled driver preferencestogether. Due to the diculties in obtaining an internal plant modelfor the model predictive controller a variant of a PI-controller is addedfor integral action instead. The articial neural network also containsan online learning feature to further customize the t to the driverpreference over time. / Idag används till största del regelbaserade reglersystem förförarassistanssystem i lastbilar. Men lastbilschaufförer vill ha någotmer personligt och flexibelt, som kan styra lastbilen på ett mänskligtsätt med förarens egna preferenser. Maskininlärning och artificiell intelligenskan hjälpa till för att uppnå detta mål. I denna studie användsartificiella neurala nätverk för att modellera förarens styrbeteende genomScania Lane Keeping Assist. Med användning av detta modellerasförarens preferenser med avseende på placering på vägbanan och momentpåslag på ratten. En modell prediktiv kontroller kan användas föratt begränsa tillstånd och för att väga de två modellerade preferensernamot varann. Eftersom det var mycket svårt att ta fram den internaprocessmodellen som krävdes för regulatorn används istället en variantav en PI-kontroller för att styra lastbilen. De artificiella neuralanätverken kan också tillåtas att lära sig under körning för att anpassasig till förarens preferenser över tid.