For this project, a Software-In-the-Loop (SIL) simulation tool is used at Scania (“VTAB” – Virtual Truck and Bus), which simulates the submodels of the mechanical vehicle components together with the real control units. The simulation tool contains the following submodels: Engine model, Drivetrain model, Drive cycle model, Restbus model, and Driver model. The simulated human driver submodel in the restbus model outputs two pedal control signals to the control unit, namely the gas and brake pedals. With these two pedal signals, the control unit decides the modes of mechanical vehicle components. This driver model needs to be reworked to obtain a better velocity following performance. Two controllers, fuzzy PI anti-windup and backward calculation, are implemented in the driver model and compared by the velocity tracking accuracy and the pedal switching frequency. In the comparison and analysis section, two different cycles and two weights of payload are simulated. The simulation results demonstrate that both controllers can improve the driver model’s velocity tracing accuracy. Further, the fuzzy PI anti-windup controller is better when considering pedal signals fluctuation frequency and implementation complexity. / För detta projekt används ett simuleringsverktyg Software-In-the-Loop (SIL) på Scania (“VTAB” - Virtual Truck and Bus), vilket simulerar submodellerna för de mekaniska fordonskomponenterna tillsammans med de verkliga styrenheterna. Simuleringsverktyget innehåller följande submodeller: Motormodell, Drivmotormodell, Drivcykelmodell, Restbusmodell och Drivermodell. Den simulerade submodellen för mänsklig förare i restbussmodellen kommer att sända två pedalsstyrsignaler till styrenheten, nämligen gas och broms. Med dessa två pedalsignaler kan styrenheten avgöra lägen av mekaniska fordonskomponenter. Denna drivrutinmodell måste omarbetas för att få en bättre hastighetsspårnings presentationsförmåga. Två styrenheter, fuzzy PI anti-windup och bakåtberäkning, implementeras i förarmodell och jämförs respektive med hastighetsspårningsnoggrannhet och pedalväxelfrekvens. I jämförelseoch analysavsnittet simuleras två olika cyklar och två nyttolast. Simuleringsresultaten visar att båda kontrollerna kan förbättra förarmodellens hastighetsspårningskapacitet. Vidare är fuzzy PI-anti-windup-kontroller bättre när man tar hänsyn till pedalsignalernas fluktueringsfrekvens och implementeringskomplexitet

Volvo Construction Equipment (VCE) manufactures wheel loaders, articulated haulers, and excavators. By the end of 2030, the company hopes to have reduced the carbon footprint of its machines by 30 %. To increase energy efficiency and productivity, VCE is focused on developing futuristic wheel loaders that are both electric and autonomous. VCE has unveiled its latest autonomous wheel loader prototype called Zeux. This thesis work aims to create a simulation setup that includes a vehicle model of Zeux and a driver model that is optimised for the machine to complete a certain drive/load cycle. This simulation setup will be used to examine the machine’s performance, energy usage, and efficiency and compare it to a conventional machine to determine its advantages and limitations. The new vehicle model was created by modifying a conventional electric machine’s vehicle modeland a new four-wheel steering system was developed. A driver model was developed based on a condition-based decision tree and state machines with unique controllers for each driver input. This complete vehicle-driver simulation set-up has been tunedand optimised with respect to energy efficiency and productivity. The simulation results are then compared to the results of a similar conventional electric machine simulation model. According to the comparison study, the autonomous wheel loader concept has better productivity, lower hydraulic energy consumption as well as lower overall energy consumption compared to the conventional machine. It can complete the drive cycle much more efficiently despite having a similar powertrain and loading unit as the conventional machine. / Volvo Construction Equipment (VCE) tillverkar hjullastare, midjestyrda dumprar och grävmaskiner. I slutet av 2030 hoppas företaget ha minskat koldioxidavtrycket för sina maskiner med 30 %. För att öka energieffektiviteten och produktivitet är VCE fokuserade på att utveckla framtida hjullastare som både är elektriska och autonoma. VCE har presenterat sitt senaste autonoma hjullastarprototyp som heter Zeux. Detta examensarbete syftar till att skapa en simuleringsmiljö som innehåller en fordonsmodell av Zeux och en förarmodell som är optimerad för att maskinen ska klara en viss kör-/lastcykel. De framtagna modellerna ska sedan användas för att undersöka maskinens prestanda, energianvändning och effektivitet och jämföra resultaten med en konventionell elektrisk maskin för att fastställa dess fördelar och begränsningar. Den nya fordonsmodellen skapades genom att modifiera en konventionell elektrisk maskins fordonsmodell och ett nytt fyrhjulsstyrningssystem utvecklades. En förarmodell utvecklades baserad på ett tillståndsbaserat beslutsträd och tillståndsmaskiner med unika regulatorer för varje drivrutin. Den kompletta simuleringsmodellen har justerats och optimerats med avseende på energianvändning och produktivitet. Resultaten jämfördes sedan med simuleringsresultat av en liknande konventionell elektrisk hjullastare. Enligt jämförelsestudien, har konceptet med autonoma hjullastare bättre produktivitet, lägre hydrauliskenergiförbrukning samt lägre total energiförbrukning jämfört med den konventionella maskinen. Den kan slutföra körcykeln mycket mer effektivt samtidigt trots att den har en liknande drivlina och lastenhet som den konventionell maskin.

This thesis tackles the problem of predicting the collision risk for vehicles driving in complex traffic scenes for a few seconds into the future. The method is based on previous research using dynamic Bayesian networks to represent the state of the system. Common risk prediction methods are often categorized into three different groups depending on their abstraction level. The most complex of these are interaction-aware models which take driver interactions into account. These models often suffer from high computational complexity which is a key limitation in practical use. The model studied in this work takes interactions between drivers into account by considering driver intentions and the traffic rules in the scene. The state of the traffic scene used in the model contains the physical state of vehicles, the intentions of drivers and the expected behaviour of drivers according to the traffic rules. To allow for real-time risk assessment, an approximate inference of the state given the noisy sensor measurements is done using sequential importance resampling. Two different measures of risk are studied. The first is based on driver intentions not matching the expected maneuver, which in turn could lead to a dangerous situation. The second measure is based on a trajectory prediction step and uses the two measures time to collision (TTC) and time to critical collision probability (TTCCP). The implemented model can be applied in complex traffic scenarios with numerous participants. In this work, we focus on intersection and roundabout scenarios. The model is tested on simulated and real data from these scenarios. %Simulations of these scenarios is used to test the model. In these qualitative tests, the model was able to correctly identify collisions a few seconds before they occur and is also able to avoid false positives by detecting the vehicles that will give way. / Detta arbete behandlar problemet att förutsäga kollisionsrisken för fordon som kör i komplexa trafikscenarier för några sekunder i framtiden. Metoden är baserad på tidigare forskning där dynamiska Bayesianska nätverk används för att representera systemets tillstånd. Vanliga riskprognosmetoder kategoriseras ofta i tre olika grupper beroende på deras abstraktionsnivå. De mest komplexa av dessa är interaktionsmedvetna modeller som tar hänsyn till förarnas interaktioner. Dessa modeller lider ofta av hög beräkningskomplexitet, vilket är en svår begränsning när det kommer till praktisk användning. Modellen som studeras i detta arbete tar hänsyn till interaktioner mellan förare genom att beakta förarnas avsikter och trafikreglerna i scenen. Tillståndet i trafikscenen som används i modellen innehåller fordonets fysiska tillstånd, förarnas avsikter och förarnas förväntade beteende enligt trafikreglerna. För att möjliggöra riskbedömning i realtid görs en approximativ inferens av tillståndet givet den brusiga sensordatan med hjälp av sekventiell vägd simulering. Två olika mått på risk studeras. Det första är baserat på förarnas avsikter, närmare bestämt att ta reda på om de inte överensstämmer med den förväntade manövern, vilket då skulle kunna leda till en farlig situation. Det andra riskmåttet är baserat på ett prediktionssteg som använder sig av time to collision (TTC) och time to critical collision probability (TTCCP). Den implementerade modellen kan tillämpas i komplexa trafikscenarier med många fordon. I detta arbete fokuserar vi på scerarier i korsningar och rondeller. Modellen testas på simulerad och verklig data från dessa scenarier. I dessa kvalitativa tester kunde modellen korrekt identifiera kollisioner några få sekunder innan de inträffade. Den kunde också undvika falsklarm genom att lista ut vilka fordon som kommer att lämna företräde.