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학술저널
저자정보
강성욱 (한국기술교육대학교) 김민지 (한국기술교육대학교) 이요셉 (한국기술교육대학교) 유승한 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제9호
발행연도
2023.9
수록면
667 - 673 (7page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.9.667

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

인공 신경망 기반 오버스티어 판단 알고리즘 개발
강성욱 ,  김민지 ,  이요셉 외 1명 한국자동차공학회논문집 2023.09 학술저널
인공신경망을 활용한 차량 오버스티어 예측
강성욱 ,  김민지 ,  이요셉 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2023.04 학술대회자료

초록· 키워드

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As the development of control systems used to improve vehicle driving stability becomes more advanced, determining the intervention time of the control logic has become increasingly important. Oversteer is one of the critical factors in determining the lateral stability of a vehicle. Therefore, not only autonomous vehicles, but all vehicles require accurate predictions and judgments for oversteer to ensure driving safety. In this paper, a neural network-based artificial intelligence methodology was used to predict the presence or absence of oversteer. While previous research has been painstakingly conducted with complex judgment conditions and lookup tables, the oversteer decision model based on artificial neural networks of this paper can save time and cost because it can determine whether oversteer occurs without having to consider different individual variables. This model has been validated by using real vehicle experimental data under different driving scenarios.
#Artificial neural network(인공 신경망) #Unbalanced data(불균형 데이터) #Prediction(예측) #Oversteer(오버스티어) #Experimental validation(실험적 검증)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 구성
3. 불균형 데이터의 처리
4. 오버스티어 예측 모델
5. 실차 주행 데이터 기반 모델 검증
6. 결론
References

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