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저자정보
Ying Shuai Quan (Hanyang University) Woo Young Choi (Hanyang University) Seung-Hi Lee (Hanyang University) Chung Choo Chung (Hanyang University)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2019 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2019.5
수록면
799 - 802 (4page)

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This paper presents an recurrent neural network-based model predictive control for an autonomous driving vehicle. Model predictive control is effective in vehicle lateral control but too computationally expensive to be applied in real-time control. To resolve this problem, we propose a recurrent neural network-based approximate model predictive control. The offline-trained neural network exhibits the ability to model the waypoint tracking system and provided the closed-loop performance. The performance of the approximate recurrent neural network-model predictive control (RNN-MPC) is validated by computational experiments of waypoints tracking control scheme.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PATH GENERATION FOR WAYPOINT TRACKING
3. Recurrent Neural Network-Based Predictive Control
4. NUMERICAL APPLICATION RESULT
5. CONCLUSION
References

참고문헌 (0)

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