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장승붕 (강원대학교) 허효영 (강원대학교) 백정열 (강원대학교) 안상우 (강원대학교) 탁태오 (강원대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제29권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2021.29.1.001

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The path tracking of the intelligent vehicle is a complex and key technology research. In the present study, a vehicle path tracking controller was designed by a deep learning auto-tuning PID(proportion integral derivative) controller. The Kp, Ki, and Kd parameters were optimized via deep neural network model in real-time. The yaw angle of the vehicle centroid and the lateral distance between the vehicle centroid and the road lane were used as inputs to the controller. In addition, the performance of the controller was compared and verified with 2-Dof, 7-Dof, and full vehicle models. The proposed controller was operated on a double lane change road and a curved road. Results showed that the proposed path tracking controller has high real-time and robustness.
#Vehicle path control(차량경로제어) #Deep learning(딥러닝) #Neural network(신경망) #Auto-tuning PID(오토 튜닝 PID) #Vehicle dynamics simulation(차량 동적 시뮬레이션)

목차

Abstract
1. 서론
2. 차량 모델
3. 뉴럴 네트워크 PID 오토 튜닝 경로 제어 모델
4. 성능 검증 결과
5. 결론
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
A. N. Ponce / 2004 / Neural Networks for Self-tuning Control Systems / Acta Polytechnica 44(1):49~52 google schola R. Hernández-Alvarado / 2016 / Neural Network-based Self-tuning PID Control for Underwater Vehicles / Sensors 16(9) google schola G. Han / 2017 / The Lateral Tracking Control for the Intelligent Vehicle Based on Adaptive PID Neural Network / Sensors 17(6) google schola R. Rajamani / 2012 / Vehicle Dynamics and Control / Springer google schola L. Li / 2015 / A Novel Vehicle Dynamics Stability Control Algorithm Based on the Hierarchical Strategy with Constrain of Nonlinear Tyre Forces / Vehicle System Dynamics :1093~1116 google schola

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