This book explores how advanced control theories and artificial intelligence can be integrated to enhance the stability, adaptability, and efficiency of electric vehicles operating under harsh real-world conditions. It bridges classical and modern approaches - from PID and robust H control to neural networks and reinforcement learning - offering a unified framework for handling nonlinearities, uncertainties, and severe constraints such as aerodynamic drag, tire slip, and battery degradation, while envisioning resilient, autonomous, and sustainable EV systems connected to smart grids.

Cet ouvrage explore comment les théories avancées de contrôle et l'intelligence artificielle peuvent être intégrées pour améliorer la stabilité, l'adaptabilité et l'efficacité des véhicules électriques fonctionnant dans des conditions réelles difficiles. Il fait le pont entre les approches classiques et modernes - du contrôle PID et H robuste aux réseaux neuronaux et à l'apprentissage par renforcement - en offrant un cadre unifié pour gérer les non-linéarités, les incertitudes et les contraintes sévères telles que la traînée aérodynamique, le patinage des pneus et la...

Dieses Buch untersucht, wie fortschrittliche Steuerungstheorien und künstliche Intelligenz integriert werden können, um die Stabilität, Anpassungsfähigkeit und Effizienz von Elektrofahrzeugen zu verbessern, die unter rauen realen Bedingungen betrieben werden. Es schlägt eine Brücke zwischen klassischen und modernen Ansätzen - von PID- und robuster H-Regelung bis hin zu neuronalen Netzen und verstärktem Lernen - und bietet einen einheitlichen Rahmen für den Umgang mit Nichtlinearitäten, Unsicherheiten und starken Einschränkungen wie Luftwiderstand, Reifenschlupf und...