Grid Search Based Tire-Road Friction Estimation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The tire-road friction coefficient (μ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">max</sub> ) is an important input for vehicle dynamics control system and automated driving modules. However, reliable and accurate measurement of this parameter is difficult and costly in mass-produced vehicles and thus estimation is necessary. In this research, an innovative optimization based framework to estimate μ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">max</sub> is proposed. The observation problem is formulated as a non-convex optimization. A novelty of the framework is that the μmax can be accurately estimated in real time together with side slip angle as a by-product without requiring a good initial guess for the non-convex optimization. A key observation is that the time derivative of μmax and side slip angle can be assumed as zero and computed based on measurement, respectively. This allows the observed variables to be updated at a relatively low frequency w.r.t. the solution of the optimization problem. During the interval between each two neighbouring updating time, the observer estimates the μ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">max</sub> and side slip angle by integrating sensor information based on the last update. To find the global optima approximately, a grid search method is implemented for solving non-convex optimization. The estimation results from the proposed observer and a linearization based observer (lbo) are finally compared under various tire-road conditions with simulations and experiments. The results showed that 1) the proposed observer can always guarantee stability in a wide range of vehicle operations while lbo cannot. 2) w.r.t. root mean square of estimation error, the proposed observer performs overall better than lbo in μmax estimation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle