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J-GLOBAL ID：201902299652592859   整理番号：19A0527798

主成分分析とニューラルネットワークに基づく回帰による車両横滑り角の実時間推定【JST・京大機械翻訳】

Real-time estimation of the vehicle sideslip angle through regression based on principal component analysis and neural networks

著者 (5件)： De Martino Massimiliano ,  Farroni Flavio ,  Pasquino Nicola ,  Sakhnevych Aleksandr ,  Timpone Francesco
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISSE  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 車両の横滑り角の正確な推定は,車両の動力学制御と安定性において基本的である。本論文において,主成分分析(PCA)とニューラルネットワーク(NN)に基づく車両横滑り推定のための2つの異なる方法を提示し,実物大車両取得試験データとの手順応答を比較した。この推定アルゴリズムは,運転者のステアリング角度,横方向および縦方向加速度,車輪角速度および試験車両内に集積したセンサから測定したヨー速度を使用し,縦方向および横方向車両動力学の滑りフリー測定の精度に関する参照システムとして役立つ,板上に適切に取り付けられた光学的Correcttセンサによって提供される横滑り角の測定との比較によって検証された。元の(RAW)と減少した(PCA)データセットの両方に基づく手順結果を得られた横滑り角と比較し,その結果の精度とタイヤ相互作用曲線による推定プロセスの可能性を評価するために,トリックツールの入力として推定チャネルを用いた。Copyright 2019 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： *スキッド ,  *ニューラルネットワーク ,  チャネル ,  *主成分分析 ,  角速度 ,  加速度 ,  センサ ,  タイヤ ,  相互作用 ,  試験車
準シソーラス用語： 車両力学 ,  操舵角 ,  推定アルゴリズム ,  試験データ ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 主成分分析 ,  ニューラルネットワーク ,  横滑り角 ,  実時間 ,  推定