Abstract
In diesem Beitrag wird der systematische modellbasierte Entwurf einer Reinforcement Learning-basierten neuronalen adaptiven Geschwindigkeitsregelung beschrieben. Ausgehend von einer Einleitung und der Zusammenfassung aktueller Grundlagen, werden Entwurfsmethoden für intelligente Fahrfunktionen vorgestellt. Der Fokus liegt auf der erstmaligen Vorstellung einer neuartigen Entwurfsmethodik für Künstliche Neuronale Netze in der Regelungstechnik. Diese wird anschließend am Beispiel einer adaptiven Geschwindigkeitsregelung vollständig angewendet und validiert.
