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J-GLOBAL ID：202202280406910885   整理番号：22A1041078

閉ループ車両動力学に基づく車線離脱予測【JST・京大機械翻訳】

Lane departure prediction based on closed-loop vehicle dynamics

著者 (3件)： Li Daofei (Institute of Power Machinery and Vehicular Engineering, College of Energy Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Lin Siyuan (Institute of Power Machinery and Vehicular Engineering, College of Energy Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Liu Guanming (Institute of Power Machinery and Vehicular Engineering, College of Energy Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part I. Journal of Systems and Control Engineering  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part I. Journal of Systems and Control Engineering)
巻： 236  号： 5  ページ： 913-926  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1571A  ISSN： 0959-6518  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： 自動運転システムは,それ自身のパフォーマンスを監督する能力を持ち,必要なとき,人間運転者を要求する必要がある。車線保持シナリオにおいて,車両未来軌道の予測は,安全で信頼できる運転自動化を実現するための鍵である。車両軌道予測に関する以前の研究は,主に2つのカテゴリー,すなわち,物理ベースと操作ベースの方法に陥っている。物理ベース方法論を用いて,本論文は閉ループ車両動力学モデルに基づく車線逸脱予測アルゴリズムを提案した。拡張Kalmanフィルタを用いて,センシングモジュール出力に基づく現在の車両状態を推定した。次に,実際の車線保持制御則を有するKalman予測器を用いて,将来におけるステアリング行動と車両状態を予測した。車線逸脱評価モジュールは,車両コーナ位置の確率的分布を評価し,人間の取出し要求を開始するかどうかを決定する。予測アルゴリズムは,将来の車両姿勢の確率的特性を記述することができ,それは,シミュレーション試験において予備的に証明した。最後に,速度15~50km/hの路上試験は,提案方法が車両将来軌道を正確に予測できることを示した。それは,自動車線保持機能のための車線逸脱リスク評価の有望な解決策として働いている。Copyright IMechE 2022 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 ,  自動化 ,  システム ,  自動車 ,  運転 ,  自動運転 ,  装置 ,  Kalmanフィルタ ,  軌道推定 ,  状態 ,  *制御則 ,  リスク評価
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  動力学モデル ,  予測器 ,  予測アルゴリズム ,  車線逸脱 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 軌道予測 ,  Kalman予測器 ,  車線保持支援 ,  自動運転 ,  リスク評価

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 車両動力学 ,  車線 ,  離脱 ,  予測