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Soon-Woong Cha (Sungkyunkwan University) Sungsik Jo (Sungkyunkwan University) Elango Rakeshwar (Sungkyunkwan University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
471 - 477 (7page)

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The primary motive of this research is to recover permanent sensor fault. In Lane Keeping Assistant Systems, sensors play a necessary role in control. So, the robustness of sensors is very important. An Artificial Neural Network was developed and trained to completely recover the sensor fault. Steering Angle Sensor and Torque sensors were used for this research. If one sensor is failed another sensor is used to recover the failed sensor data. Finally, Hardware in Loop testing was done in a commercial heavy-duty vehicle system to verify the recovered sensor performance.

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System model
Ⅲ. TAS Sensor
Ⅳ. Deep Neural Network-based fault-tolerant
Ⅴ. TAS Sensor fault tolerant experiment result
Ⅵ. Conclusion
References

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