論文の概要: Estimating friction coefficient using generative modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05927v1
- Date: Fri, 10 Mar 2023 13:58:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 14:53:00.770619
- Title: Estimating friction coefficient using generative modelling
- Title(参考訳): 生成モデルを用いた摩擦係数の推定
- Authors: Mohammad Otoofi, William J.B. Midgley, Leo Laine, Henderson Leon,
Laura Justham, James Fleming
- Abstract要約: 本研究は,視覚的知覚学習課題として,摩擦推定の問題を定式化することを目的とする。
意味的セグメンテーションを適用し、抽出した特徴を用いて摩擦力を予測して表面特性を検出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7503129292751939
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is common to utilise dynamic models to measure the tyre-road friction in
real-time. Alternatively, predictive approaches estimate the tyre-road friction
by identifying the environmental factors affecting it. This work aims to
formulate the problem of friction estimation as a visual perceptual learning
task. The problem is broken down into detecting surface characteristics by
applying semantic segmentation and using the extracted features to predict the
frictional force. This work for the first time formulates the friction
estimation problem as a regression from the latent space of a semantic
segmentation model. The preliminary results indicate that this approach can
estimate frictional force.
- Abstract(参考訳): 動的モデルを用いてリアルタイムにタイヤ・ロード摩擦を測定することは一般的である。
あるいは、予測的アプローチは、その影響する環境要因を特定することによって、タイヤ・ロード摩擦を推定する。
本研究は,視覚知覚学習タスクとしての摩擦推定の問題を定式化することを目的としている。
また, 抽出した特徴を用いて摩擦力を予測することにより, 表面特性の検出に分割した。
本研究は, 意味的セグメンテーションモデルの潜在空間からの回帰として, 摩擦推定問題を初めて定式化したものである。
予備的な結果は、このアプローチが摩擦力を推定できることを示している。
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