کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6861344 1439248 2018 45 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Teaching a vehicle to autonomously drift: A data-based approach using Neural Networks
ترجمه فارسی عنوان
آموزش یک وسیله نقلیه به طور مستقل رانش: یک رویکرد مبتنی بر داده ها با استفاده از شبکه های عصبی
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی، کنترل رانش مستقل، وسایل نقلیه مستقل، وسایل نقلیه چند منظوره مدل پیش بینی کنترل
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a novel approach to teach a vehicle how to drift, in a similar manner that professional drivers do. Specifically, a hybrid structure formed by a Model Predictive Controller and feedforward Neural Networks is employed for this purpose. The novelty of this work lies in a) the adoption of a data-based approach to achieve autonomous drifting along a wide range of road radii and body slip angles, and b) in the implementation of a road terrain classifier to adjust the system actuation depending on the current friction characteristics. The presented drift control system is implemented in a multi-actuated ground vehicle equipped with active front steering and in-wheel electric motors and trained to drift by a real test driver using a driver-in-the-loop setup. Its performance is verified in the simulation environment IPG-CarMaker through different open loop and path following drifting manoeuvres.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 153, 1 August 2018, Pages 12-28
نویسندگان
, ,