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J-GLOBAL ID：202002223615200473   整理番号：20A1943428

自動車高レベル運動制御のためのゲインスケジュールH_∞【JST・京大機械翻訳】

Gain-Scheduled H∞ for Vehicle High-Level Motion Control

著者 (5件)： Kissai Moad (ENSTA ParisTech, Palaiseau, France) ,  Monsuez Bruno (ENSTA ParisTech, Palaiseau, France) ,  Tapus Adriana (ENSTA ParisTech, Palaiseau, France) ,  Mouton Xavier (Group Renault, Guyancourt, France) ,  Martinez Didier (Group Renault, Guyancourt, France)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICCMA 2018  ページ： 97-104  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 車両運動制御は,克服する多くの課題を持っている。主な問題の1つは,環境変化だけでなく,車両自体に関する不確実性に対するロバスト性である。本論文では,制御アーキテクチャの高レベルにおけるロバスト制御設計を用いたこの問題に焦点を当てた。研究は,別々に縦方向および横方向動力学を処理するために,制御を分散する傾向がある。ここでは,全体車両モデルを最初に提案し,高レベル制御器がエンブレースしなければならない構造を検証するために研究した。異なる組合せの共同シミュレーションの結果は,不確実性と結合に直面する有望な性能を示した。したがって,制御配分技術と組み合わせたロバスト技術は,自律車両信頼性を強化するかもしれない。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *自動車 ,  信頼性 ,  制御装置 ,  不確実性 ,  ロバスト性 ,  ロバスト制御 ,  運動制御
準シソーラス用語： 自律性 ,  環境変化 ,  車両モデル ,  車両運動制御 ,  車両力学 ,  制御アーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 共シミュレーション ,  制御割当 ,  ゲインスケジューリング ,  H_∞制御 ,  ロバスト性 ,  車両動力学

分類 (1件)： 走行性能  (QG02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動車 ,  高レベル ,  運動制御