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J-GLOBAL ID：201802237673649335   整理番号：18A1943658

BPニューラルネットワークPIDコントローラの開発と自律緊急制動システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

Development of BP Neural Network PID Controller and Its Application on Autonomous Emergency Braking System

著者 (7件)： Wang Liuhui (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China) ,  Zhan Zhenfei (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China) ,  Yang Xin (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China) ,  Wang Qingmiao (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China) ,  Zhang Yufeng (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China) ,  Zheng Ling (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China) ,  Guo Gang (State Key Lab of Mechanical Transmission, Chongqing University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IV  ページ： 1711-1716  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 追突衝突は中国における最も一般的な衝突モードの一つであり,しばしば重大な事故結果をもたらす。追突事故を回避または緩和することができる自律的緊急ブレーキ(AEB)システムは,先進的な河川支援システム(ADAS)技術の1つである。従来のPID制御装置は,強い非線形特性を有するAEBシステムを効果的に制御することができなかった。そこで,本論文では,逆伝搬(BP)ニューラルネットワークPID制御装置を提案した。PIDパラメータはBPニューラルネットワークの自己学習特性と自己適応特性に基づいて実時間で調整できる。動力学モデルをCarSimで構築し,逆動力学モデルをSimulinkで構築した。スロットル角度とブレーキ圧力の協調制御を通して,ホスト車両は,緊急の場合に衝突を避けるために,自動的にブレーキすることができた。さらに,目標車,静止,軽度制動,緊急制動の3種類の試験シナリオを,中国の複雑な環境に基づいて設定した。最後に,これらのシナリオでシミュレーションを行った。そして,シミュレーション結果は,AEBシステムにおけるBPニューラルネットワークPID制御装置の実現可能性と有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 協調制御 ,  ブレーキ ,  河川 ,  シミュレーション ,  追突 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： Simulink ,  逆動力学 ,  動力学モデル ,  自己適応 ,  自己学習 ,  PID制御 ,  支援システム ,  *緊急ブレーキ ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： BPニューラルネットワーク ,  PIDコントローラ ,  開発 ,  自律 ,  緊急制動 ,  応用