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J-GLOBAL ID：202002276615922575   整理番号：20A1716893

多重モデル予測に基づくインテリジェント車両横方向追跡制御【JST・京大機械翻訳】

Intelligent vehicle lateral tracking control based on multiple model prediction

著者 (2件)： Tang Fengmin (Hebei University of Technology School of Mechanical Engineering, Tianjin 300401, China) ,  Li Chunshu (Hebei University of Technology School of Mechanical Engineering, Tianjin 300401, China)
資料名： AIP Advances (Web)  (AIP Advances (Web))
巻： 10  号： 7  ページ： 075107-075107-12  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7121A  ISSN： 2158-3226  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,新しいマルチモデル予測制御(MMPC)アルゴリズムを提案し,知的車両横方向追跡制御システムに適用し,複雑なマルチ条件下でインテリジェント車両横方向トラッキング制御を適応させた。最初に,Gustafson-Kesselアルゴリズムを,クラスタ化中心を得て,各々の典型的ステアリング条件のサンプルデータを訓練するために,車両試験データに基づくクラスタ分析のために使用した。次に,マルチモデル構造を最小二乗法サポートベクトルマシンによって構築し,各カテゴリのサブモデルをMPCの適用のための予測モデルとして採用した。したがって,多目的最適化の目的関数を確立して,多目的最適化問題を,最適制御量を得るために,非支配ソート遺伝的アルゴリズム-IIアルゴリズムによって解決した。最後に,MMPCベースのインテリジェント車両横方向追跡制御システムを用いて,MATLAB/Simulink環境におけるシミュレーション研究を通して,直線,正常右ターン,およびUターンを含む3つのステアリング条件の下で,車両横方向追跡を制御した。車両軌道,ステアリング車輪角度,横方向変位,および横方向角度を比較することによって,提案した制御方式の性能を検証した。実験解析結果は,提案方法が種々の作動条件の下で車両基準軌道のステアリング車輪角度を追跡することができることを示した。車両横方向偏差値は(-1.0m,0.5m)の範囲で制御できた。高精度の横方向追跡制御は,車両のヨーレートが,参照駆動トラックの下でヨー速度を追跡することができて,インテリジェント車両の運転安定性を保証することができることを確実にする。Copyright 2020 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  計算機シミュレーション ,  クラスタ化 ,  制御方式 ,  ソーティング ,  目的関数 ,  クラスタ分析 ,  多目的計画法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  Simulink ,  MATLAB ,  ヨーレート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  走行性能  (QG02020S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重モデル ,  予測 ,  横方向 ,  追跡制御