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J-GLOBAL ID：201802242366262907   整理番号：18A0963082

自律的ドリフトに対する車両の教育:ニューラルネットワークを用いたデータベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Teaching a vehicle to autonomously drift: A data-based approach using Neural Networks

著者 (2件)： Acosta Manuel (School of Mechanical, Aerospace and Automotive Engineering, Coventry University, Coventry, United Kingdom) ,  Kanarachos Stratis (School of Mechanical, Aerospace and Automotive Engineering, Coventry University, Coventry, United Kingdom)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 153  ページ： 12-28  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,専門的運転者が行う類似の方法で,車両をドリフトさせるための新しいアプローチを提案した。具体的には,モデル予測制御器とフィードフォワードニューラルネットワークにより形成されたハイブリッド構造をこの目的のために用いた。本研究の新規性は,a)現在の摩擦特性に依存するシステム作動を調整するための道路地形分類器の実施において,広範囲の道路半径と体滑り角に沿った自律的なドリフトを達成するためのデータベースのアプローチの採用である。提示したドリフト制御システムを,アクティブフロントステアリングと車輪内電動機を装備したマルチ作動地上車両に実装し,ドライバインザループセットアップを用いて,実際の試験ドライバによりドリフトさせるために訓練した。その性能を,シミュレーション環境IPG-CarMakerにおいて,異なる開ループと経路を通して,ドリフト操作に従って検証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データベース ,  制御系 ,  複合構造 ,  道路 ,  電動機 ,  *教育 ,  シミュレーション ,  開ループ系 ,  *ドリフト ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 滑り角 ,  摩擦特性 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  モデル予測制御 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク ,  自律ドリフト制御 ,  自律車両 ,  マルチ駆動地上車両 ,  モデル予測制御

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： ドリフト ,  教育 ,  ニューラルネットワーク ,  データベース