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J-GLOBAL ID：201702238362570740   整理番号：17A0354667

快適性を考慮した電気自動車の制動意図分類と認識方法【JST・京大機械翻訳】

Braking intention classification and identification considering braking comfort for electric vehicles

著者 (3件)： Pan Ning (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Department of Automotive Engineering,Tsinghua University) ,  Yu Liangyao (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Department of Automotive Engineering,Tsinghua University) ,  Song Jian (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Department of Automotive Engineering,Tsinghua University)
資料名： Qinghua Dexue Xuebao(Zirankexueban)  (Qinghua Dexue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 56  号： 10  ページ： 1097-1103  発行年： 2016年 
JST資料番号： C5019A  ISSN： 1000-0054  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 油圧アクチュエータ(HCU)は電気自動車において電気油圧複合ブレーキシステムの液圧精密調節機構として広く用いられている。ブレーキの快適性を改善するためには,適切なブレーキ意図と分類法を採用する必要がある。ブレーキの意図を分類するための方法を提案し,ブレーキの意図を従来の減速,緊急ブレーキおよび圧力追従に分類し,分類結果に従って油圧アクチュエータを制御した。ブレーキ意図のオンライン同定法を提案し,制動過程におけるブレーキ意図をオンラインで識別するために使用した。この方法はマルチセンサデータ融合を利用し,ニューラルネットワークを用いて制動意図を認識する。シミュレーションと実験結果は,提案した制動意図分類と認識法を使用することによって,ブレーキの安全性と安全性が改善されることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電気自動車 ,  ブレーキ ,  ニューラルネットワーク ,  安全性 ,  油圧 ,  *快適性
準シソーラス用語： マルチセンサデータ融合 ,  オンライン ,  分類法 ,  ブレーキシステム ,  油圧アクチュエータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： braking intention identification ,  electric vehicle ,  hydraulic control unit ,  braking comfort ,  active control

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 快適性 ,  電気自動車 ,  制動 ,  意図 ,  分類