論文の概要: Identification of the nonlinear steering dynamics of an autonomous vehicle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04529v1
• Date: Mon, 10 May 2021 17:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 16:40:30.182657
• Title: Identification of the nonlinear steering dynamics of an autonomous vehicle
• Title（参考訳）: 自動運転車の非線形操舵動力学の同定
• Authors: G. R\"od\"onyi, G. I. Beintema, R. T\'oth, M. Schoukens, D. Pup, \'A. Kisari, Zs. V\'igh, P. K\H{o}r\"os, A. Soumelidis and J. Bokor
• Abstract要約: 現代の車両は、モデリングが難しいデジタルおよびメカトロニクスコンポーネントの広い配列を持っています。 関連する車両のダイナミクスをキャプチャするためにデータ駆動モデリングを使用することは魅力的です。 ニューラルネットワークベースのサブスペースエンコーダが基礎となるダイナミクスをうまくキャプチャできることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated driving applications require accurate vehicle specific models to precisely predict and control the motion dynamics. However, modern vehicles have a wide array of digital and mechatronic components that are difficult to model, manufactures do not disclose all details required for modelling and even existing models of subcomponents require coefficient estimation to match the specific characteristics of each vehicle and their change over time. Hence, it is attractive to use data-driven modelling to capture the relevant vehicle dynamics and synthesise model-based control solutions. In this paper, we address identification of the steering system of an autonomous car based on measured data. We show that the underlying dynamics are highly nonlinear and challenging to be captured, necessitating the use of data-driven methods that fuse the approximation capabilities of learning and the efficiency of dynamic system identification. We demonstrate that such a neural network based subspace-encoder method can successfully capture the underlying dynamics while other methods fall short to provide reliable results.
• Abstract（参考訳）: 自動走行アプリケーションは、運動力学を正確に予測し制御するために正確な車両固有モデルを必要とする。 しかし、現代の車両は、モデル化が困難である幅広いデジタル・メカトロニクス部品を備えており、製造者はモデリングに必要な詳細をすべて開示していない。 したがって、データ駆動モデリングを使用して関連する車両のダイナミクスを捉え、モデルに基づく制御ソリューションを合成することは魅力的である。 本稿では,実測データに基づく自律走行車のステアリングシステムの同定について述べる。 学習の近似能力と動的システム同定の効率を融合させるデータ駆動手法を必要とせず、基礎となる力学は非常に非線形であり、キャプチャが困難であることを示す。 このようなニューラルネットワークに基づくサブスペースエンコーダ法は,基礎となるダイナミックスを捕捉し,他の手法では信頼性の高い結果が得られないことを示す。

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