Eichenlaub, Tobias ; Heckelmann, Paul ; Rinderknecht, Stephan (2023)
Efficient Anticipatory Longitudinal Control of Electric Vehicles through Machine Learning-Based Prediction of Vehicle Speeds.
In: Vehicles, 5 (1)
doi: 10.3390/vehicles5010001
Artikel, Bibliographie

Liu, Zhihong ; Eichenlaub, Tobias ; Rinderknecht, Stephan (2023)
A survey of sequential adaptive sampling strategy for transmission power loss measurement.
In: Mechanical Systems and Signal Processing, 183
doi: 10.1016/j.ymssp.2022.109644
Artikel, Bibliographie

Eichenlaub, Tobias (2023)
Simulative Untersuchungen zu effizienter Längsdynamikregelung von Fahrzeugen im städtischen Verkehr.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Bibliographie

Eichenlaub, Tobias ; Rinderknecht, Stephan (2021)
Anticipatory Longitudinal Vehicle Control using a LSTM Prediction Model.
doi: 10.1109/ITSC48978.2021.9564787
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Leise, Philipp ; Eßer, Arved ; Eichenlaub, Tobias ; Schleiffer, J.-E. ; Altherr, Lena C. ; Rinderknecht, Stephan ; Pelz, P. F. (2021)
Sustainable system design of electric powertrains - comparison of optimization methods.
In: Engineering Optimization
doi: 10.1080/0305215X.2021.1928660
Artikel, Bibliographie

Eichenlaub, Tobias ; Rinderknecht, Stephan (2021)
Intelligent Set Speed Estimation for Vehicle Longitudinal Control with Deep Reinforcement Learning.
2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering (ISEEIE 2021). Seoul, Republic of Korea (19.02.2021-19.02.2021)
doi: 10.1145/3459104.3459123
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Eßer, Arved ; Eichenlaub, Tobias ; Schleiffer, J.-E. ; Jardin, Philippe ; Rinderknecht, Stephan (2020)
Comparative evaluation of powertrain concepts through an eco-impact optimization framework with real driving data.
In: Optimization and Engineering, 21 (3)
doi: 10.1007/s11081-020-09539-2
Artikel, Bibliographie

Eßer, Arved ; Eichenlaub, Tobias ; Rinderknecht, Stephan (2020)
Real-Driving-Based Comparison of the Eco-Impact of Powertrain Concepts using a Data-Driven Optimization Environment.
20. Internationaler VDI-Kongress "Dritev - Getriebe in Fahrzeugen". Online (24.06.2020 - 25.06.2020)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Jardin, Philippe ; Eßer, Arved ; Givone, S. ; Eichenlaub, Tobias ; Schleiffer, J.-E. ; Rinderknecht, Stephan (2019)
The sensitivity in consumption of different vehicle drivetrain concepts under varying operating conditions: a simulative data driven approach.
In: Vehicles, 1 (1)
doi: 10.3390/vehicles1010005
Artikel, Bibliographie

Eßer, Arved ; Schleiffer, J.-E. ; Eichenlaub, Tobias ; Rinderknecht, Stephan (2019)
Development of an Optimization Framework for the Comparative Evaluation of the Ecoimpact of Powertrain Concepts.
19. Internationaler VDI-Kongress "Dritev - Getriebe in Fahrzeugen". Bonn (10.07.2019 - 11.07.2019)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Rinderknecht, Stephan ; Eßer, Arved ; Schleiffer, J.-E. ; Eichenlaub, Tobias (2018)
Comparative Real-Driving Optimization of Drivetrain Concepts regarding the Ecological Impact - A Big Data Approach for the Fleet.
eDSIM Conference 2018 - Electrified Drivelines & Engineering 4.0. Darmstadt, Deutschland
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Eßer, Arved ; Schleiffer, J.-E. ; Eichenlaub, Tobias ; Kuznik, Alexander ; Seier, Maximilian ; Weyand, Steffi ; Nordenholz, Falko ; Steck, Felix ; Kröger, Lars ; Schebek, Liselotte ; Beidl, Christian ; Rinderknecht, Stephan (2018)
Verbrauchs- und Emissionsbewertung von Fahrzeugantriebskonzepten für die Langstreckenmobilität der Zukunft : Abschlussbericht FahrKLang : Berichtszeitraum: 01.10.2017-30.09.2018.
doi: 10.2314/KXP:1696925533
Report, Bibliographie