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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 302 - 311 (10page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0013
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2020
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In this paper, a vehicle control method was developed based on a deep artificial neural network using the closed-loop simulation results of a nonlinear model predictive controller for its training set. The nonlinear model predictive controller had the potential for real-time application due to its unpredictable computation time. Therefore, we developed an artificial neural network controller that showed a performance similar to the nonlinear model predictive control method, but had better real-time capability. The performance of the developed control method was verified through simulations with complex reference trajectories, including obstacles. Although thetrajectory tracking performance of the developed method was similar with nonlinear model predictive control, the computation time was improved significantly, which showed the feasibility of this method in real-time applications.
목차
Abstract
I. 서론
II. 인공신경망 제어기 학습을 위한 비선형 모델예측제어기 설계
III. 인공신경망 기반 제어기법
IV. 비선형모델예측제어 데이터 기반 인공신경망 제어기
V. 모델예측제어기법 기반 장애물 회피 심층 인공신경망 제어기
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
“Autonomy is driving a surge of auto tech investment,” CBI NSIGHTS Research Report, https://www.cbinsights.com/research/auto-tech-startup-investment-trends.
M. Chtourou, M. Djemel, and A. Zribi, “A new PID neural network controller design for nonlinear processes,” Journal of Circuits, Systems and Computers, vol. 27, no. 04, Aug. 2017.
U. Rosolia and F. Borrelli, “Learning model predictive control for iterative tasks, A data-driven control framework,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 63, no. 7, pp. 1883-1896, Jul. 2018.
E. Pulgarin, T. Irmak, J. Paul, A. Meekul, G. Herrmann, and U. Leonards, “Comparing model-based and data-driven controllers for an autonomous vehicle task,” Towards Autonomous Robotic Systems, TOROS 2018, pp. 170-182, Jul. 2018.
M. Bujarbaruah, X. Zhang, U. Rosolia, and F. Borrelli, “Adaptive MPC for iterative tasks,” 2018 IEEE Conference on Decision and Control, pp. 6322-6327, 2018.
U. Rosolia and F. Borrelli, “Learning model predictive control for iterative tasks, A data-driven control framework,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 63, no. 7, pp. 1883-1896, Jul. 2018.
E. Pulgarin, T. Irmak, J. Paul, A. Meekul, G. Herrmann, and U. Leonards, “Comparing model-based and data-driven controllers for an autonomous vehicle task,” Towards Autonomous Robotic Systems, TOROS 2018, pp. 170-182, Jul. 2018.
M. Bujarbaruah, X. Zhang, U. Rosolia, and F. Borrelli, “Adaptive MPC for iterative tasks,” 2018 IEEE Conference on Decision and Control, pp. 6322-6327, 2018.
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