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학술저널
저자정보
이택규 (국민대학교) 강연식 (국민대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
302 - 311 (10page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0013

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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)

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