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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 696 - 702 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0082
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To control the lateral motion of autonomous vehicles, their precise lateral dynamics models are required. However, vehicles inherently exhibit nonlinear characteristics, and the model of a vehicle changes according to the driving conditions, which indicates that using a linearly approximated vehicle dynamics model may potentially degrade the control performance of the vehicle. Therefore, this study trains a neural network using driving logging data that contains the nonlinear characteristics and driving features of the vehicle and uses this neural network to estimate the lateral dynamics model of the vehicle. A highly trained neural network can effectively capture the nonlinear characteristics of the vehicle and effectively represent the model of the vehicle that changes according to the driving conditions.
목차
I. 서론
II. 차량 횡방향 동역학 모델
III. 동역학 추정을 위한 Neural Network 모델
IV. 모델 검증
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
B. McLoughlin, HERE360 news, https://www.here.com/learn/blog/automated-driving-trends-2024
R. Rajamani, Vehicle dynamics and control. Springer Science & Business Media, 2011
C. M. Kang, S. H. Lee, and C. C. Chung, “Discrete-time LPV H2 observer with nonlinear bounded varying parameter and its application to the vehicle state observer,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 65, no. 11, pp. 8768-8777, 2018.
J. S. Wang and Y. P. Chen, “A fully automated recurrent neural network for unknown dynamic system identification and control,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Regular Papers, vol. 53, no. 6, pp. 1363-1372, 2006.
M. H. Choi, B. Shirinzadeh, and R. Porter, “System identification-based sliding mode control for small-scaled autonomous aerial vehicles with unknown aerodynamics derivatives,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 21, no. 6, pp. 2944-2952, Dec. 2016.
R. Rajamani, Vehicle dynamics and control. Springer Science & Business Media, 2011
C. M. Kang, S. H. Lee, and C. C. Chung, “Discrete-time LPV H2 observer with nonlinear bounded varying parameter and its application to the vehicle state observer,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 65, no. 11, pp. 8768-8777, 2018.
J. S. Wang and Y. P. Chen, “A fully automated recurrent neural network for unknown dynamic system identification and control,” IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Regular Papers, vol. 53, no. 6, pp. 1363-1372, 2006.
M. H. Choi, B. Shirinzadeh, and R. Porter, “System identification-based sliding mode control for small-scaled autonomous aerial vehicles with unknown aerodynamics derivatives,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 21, no. 6, pp. 2944-2952, Dec. 2016.
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