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| ■論文No. |
ITS24014 |
| ■ページ数 |
7ページ |
■発行日
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2024/09/11 |
| ■タイトル |
車体横すべり角を考慮した予測車両走行モデリング |
| ■タイトル(英語) |
Predictive Vehicle Driving Model Considering Vehicle Side Slip Angle |
| ■著者名 |
齊藤 充行(広島市立大学),松本 宗一郎(広島市立大学),高橋 雄三(広島市立大学),小作 敏晴(広島市立大学),辻 勝弘(広島市立大学) |
| ■著者名(英語) |
Mitsuyuki Saito(Hiroshima City University),Soichiro Matsumoto(Hiroshima City University),Yuzo Takahashi(Hiroshima City University),Toshiharu Kosaku(Hiroshima City University),Katsuhiro Tsuji(Hiroshima City University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会 |
| ■本誌 |
2024年9月14日ＩＴＳ研究会
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| ■本誌掲載ページ |
53-59ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
車両モデル|モデルベース制御|自動運転|横すべり角|モデル化誤差|ニューラルネットワーク|Vehicle model|Model-based control|Autonomous driving|Side slip angle|Modeling error|Neural network |
| ■要約(日本語) |
近年自動運転に関する研究で注目されているモデルベース制御には車両挙動を正確に表現でき，シンプルな車両モデルが必要となる．本研究では積雪路や未舗装路等の走行環境下において高精度に車両挙動を推定するために，幾何学二輪モデルに生じるモデル化誤差(位置誤差，方位角誤差，横すべり角誤差)に着目し，これらを3層型ニューラルネットワークを用いて学習・推定する手法を提案し，シミュレーション実験により有用性を示す． |
| ■要約(英語) |
Model-based control, which has attracted attention in recent years in research on autonomous driving, requires a simple vehicle model that can accurately represent vehicle behavior. In this study, in order to estimate vehicle behavior with high accuracy in driving environments such as snowy roads and unpaved roads, we focus on modeling errors (position error, azimuth angle error, and sideslip angle error) that occur in a geometric two-wheel model, propose a method to learn and estimate these using a three-layer neural network, and demonstrate its usefulness through simulation experiments. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,691Kバイト |
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