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J-GLOBAL ID：202202242176700357   整理番号：22A1101442

機械学習を用いたインテリジェントタイヤにおけるタイヤ力推定【JST・京大機械翻訳】

Tire Force Estimation in Intelligent Tires Using Machine Learning

著者 (5件)： Xu Nan (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, China) ,  Askari Hassan (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada) ,  Huang Yanjun (School of Automotive Studies, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhou Jianfeng (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, China) ,  Khajepour Amir (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 23  号： 4  ページ： 3565-3574  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 知的タイヤの概念は,自律運転,高度車両制御,および人工知能の分野における研究者の注意を引いた。本論文の焦点は,インテリジェントタイヤとタイヤ力推定への機械学習技術の適用である。タイヤの内部ライナーに設置された三軸加速度センサを有するインテリジェントタイヤシステムを提示した。ニューラルネットワーク技術をセンサデータの実時間処理に用いた。加速度計は,x,y,z方向の加速度を測定することができる。加速度計がタイヤ接触パッチに入るとき,それは,それが完全に葉を離れるまで信号を発生する。同時に,MTS Flat-Trac試験プラットフォームを用いて,タイヤの実際の力を測定した。加速度計とMTS Flat-Trac試験システムによって発生する信号を用いて,タイヤ力のオンライン予測の目的で3つの異なる機械学習技術を訓練した。機械学習と組み合わせた開発したインテリジェントタイヤは,異なる運転条件下でのタイヤ力の正確な予測に有効であることが示された。本研究で提示した結果は,インテリジェントタイヤ,車両システム,およびタイヤ力推定の分野における研究の新しい道を開くであろう。Copyright 2022 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： *推定 ,  制御 ,  運転 ,  加速度 ,  加速度計 ,  *タイヤ ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  実時間処理 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 自律性 ,  運転条件 ,  オンライン ,  検査システム ,  車両制御 ,  センサデータ ,  力推定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  自動車設計・構造・材料一般  (QG03010O) ,  走行装置  (QG03040V) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  タイヤ ,  力推定