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J-GLOBAL ID：202202256157013504   整理番号：22A1040960

ルールとメカニズムに基づくインテリジェント自動車の方向と速度のための包括的プレビュー意思決定法【JST・京大機械翻訳】

Comprehensive preview decision-making method for direction and speed of intelligent vehicle based on rules and mechanisms

著者 (4件)： Hsin Guan (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, Jilin, China) ,  Fei He (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, Jilin, China) ,  Li-zeng Zhang (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, Jilin, China) ,  Xin Jia (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun, Jilin, China)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering)
巻： 236  号： 5  ページ： 780-793  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0947A  ISSN： 0954-4070  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： 既存のドライバモデルに従って,目的関数を連続性因子および不連続性因子と結合して,それは多目的最適化における重み付け係数を決定するのを困難にし,それは道路境界からの車両突入のような危険な状況を引き起こすであろう。この問題に対応して,本論文は,連続性因子の機構モデリングと不連続性因子の規則モデリングに基づいて,複雑な交通環境に適応したドライバモデルを提案した。効率と精度のバランスを見つけるための従来の最適化アルゴリズムの困難さを考慮して,本論文は効率と精度の両方を考慮したグリッド最適化アルゴリズムを提案する。プレビュー意思決定プロセスにおける計算量を減らすために,本論文は,衝突が発生するかどうかを判断するために,車両の位置を予測するために,車両運動学の法則に基づく曲線積分法を提案した。ドライバモデルをSimulinkシミュレーション環境で確立して,車両動力学シミュレーションソフトウェアCarSimにおけるCレベルプロトタイプモデルを制御対象として選択して,結果は,提案したプレビュー決定モデルが最適化解法における発散の問題を効果的に解決して,また,複雑な交通環境における安全性とトラフィック規則を確実に解決して,モデルの品質を改良することができることを示した。Copyright IMechE 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *意思決定 ,  最適化手法 ,  道路 ,  計算量 ,  モデル ,  目的関数 ,  不連続性 ,  重みづけ
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  Simulink ,  ドライバモデル ,  交通環境 ,  *インテリジェント・ビークル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： インテリジェント車両 ,  定常状態プレビュー ,  相分離決定 ,  軌道予測 ,  最適加速

分類 (3件)： 走行装置  (QG03040V) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： ルール ,  メカニズム ,  自動車 ,  プレビュー ,  意思決定