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J-GLOBAL ID：202102274243601536   整理番号：21A0011391

高効率な自動車両制御装置設計のための連続時間有限水平ADP【JST・京大機械翻訳】

Continuous-time finite-horizon ADP for automated vehicle controller design with high efficiency

著者 (6件)： Lin Ziyu (Tsinghua University,School of Vehicle and Mobility,Beijing,China) ,  Duan Jingliang (Tsinghua University,School of Vehicle and Mobility,Beijing,China) ,  Li Shengbo Eben (Tsinghua University,School of Vehicle and Mobility,Beijing,China) ,  Ma Haitong (Tsinghua University,School of Vehicle and Mobility,Beijing,China) ,  Yin Yuming (Tsinghua University,School of Vehicle and Mobility,Beijing,China) ,  Cheng Bo (Tsinghua University,School of Vehicle and Mobility,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICUS  ページ： 978-984  発行年： 2020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： 自動車両制御装置の設計を一般的な最適制御問題に定式化できる。既存の制御方式は,特に非アフィンと飽和制御装置による非線形動特性のために,オンボード標準制御装置のミリ秒レベル時間要求に適合できなかった。本論文は,連続時間(CT)有限水平近似動的計画法(ADP)法を提示して,それは,解析車両動力学によって最適制御対策をオフラインで合成することができた。最初に,CTHamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程式の有限水平バリアントを開発した。有限水平HJB,すなわち,ほぼ最適政策のほぼ最適解を見つけるために,価値関数と政策の両方をニューラルネットワークによって近似し,システム状態をコスト対goと制御入力にそれぞれ写像した。次に,CT有限水平ADPアルゴリズムを,有限水平HJBの最適解に徐々にアプローチするために,一般化政策反復フレームワークに基づいて提案した。提案したアルゴリズムは,ほぼ最適政策と価値関数に収束できる。最後に,提案アルゴリズムを,線形および非線形の両ケースにおける自動車両軌道追跡制御に適用した。シミュレーション結果は,提案した有限水平ADPアルゴリズムが,ほぼ最適な制御方策と高いオンライン操作効率(非線形ipoptソルバより500倍高速)を得ることができることを証明した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  写像 ,  最適制御 ,  *自動車 ,  評価関数 ,  ニューラルネットワーク ,  制御方式 ,  非線形力学 ,  定式化 ,  *連続時間系
準シソーラス用語： *高効率 ,  最適解 ,  ソルバ ,  *車両制御 , 【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 (5件)： 高効率 ,  自動車 ,  設計 ,  連続時間 ,  ADP