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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 539 - 542 (4page)
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In the vehicle driving situation, a road bank angle affects not only to the vehicle roll dynamics but also to the vehicle stability. For more stable and safe driving condition, it is important to estimate vehicle state accurately and reliably. Conventional road bank angle estimation method using a dynamic filter compensation is quite accurate in the steady-state driving condition. However, in unstable driving condition such as at high speeds, it is not reliable much. This paper presents a novel vehicle roll angle and road bank angle estimation method using a deep neural network. In order to estimate the vehicle roll angle and road bank angle, among widely used vehicle onboard sensors, 5 sensors data are used. The proposed deep neural network is trained using input data acquired in a various driving situation. The data acquisition process and verification of estimation algorithm are conducted by simulation using a commercial vehicle model. Simulation results show that in highspeed driving the proposed method is more accurate than an existing model in various situations.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. SYSTEM ARCYHITECTURE
3. DEEP NEURAL NETWORK MODEL
4. SIMULATION
5. CONCLUSION
References
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