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Enregistrement W3084397995 · doi:10.32393/csme.2020.1173

A Vehicle Path Following Controller for Coupled Longitudinal and Lateral Motion

2020· article· en· W3084397995 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPath (computing)Motion controlControl theory (sociology)Computer scienceMotion (physics)Controller (irrigation)Computer visionControl (management)Artificial intelligenceRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Path following controllers for automobiles are frequently addressed with two separate control strategies. One of them governs longitudinal vehicle motion and the other handles supervises lateral vehicle motion. Physically, the longitudinal and lateral motions of an automobile are coupled. This coupling implies that a single controller could be designed which simultaneously handles longitudinal and lateral motion. The shared connection between longitudinal and lateral motion of a vehicle becomes critical when a vehicle is driven on slippery road conditions. Without consideration for this connection, vehicle stability controllers may fail to avoid collisions on ice. Although crucial to vehicle stability, the coupling between longitudinal and lateral motion is often ignored because its presence makes vehicle path following problems nonlinear. Given these challenges, we would like to propose a modelbased path following controller that combines a kinematic path following algorithm with an actuator controller for coupled vehicle motion. The kinematic path following algorithm is a vector field -based algorithm that generates a velocity vector field which directs a vehicle to a reference path defined as a contour map. If the vehicle is on the reference path, the velocity vectors become tangential to the reference path to direct the vehicle along the path. The velocity vectors are mapped to velocity states that are fed to the actuator controller to physically influence the vehicle's speed and orientation. Using a combination of feedback linearization and linear quadratic regulation, resultant forces and moments are determined to allow the vehicle's velocity to match the reference velocity states. A nonlinear least squares optimization algorithm is then applied to determine wheel torques to accelerate the vehicle based on the required resultant forces and resultant moments. This algorithm is constrained by the friction circle to ensure that maneuverability of the vehicle is maintained throughout the motion. Moreover, a kinematic steering algorithm determines steering angles at the wheels to maneuver the vehicle. Finally, the wheel torques, and steering angles are then applied to a high -fidelity vehicle model equipped with a combined slip tire force model. Path following results show the highfidelity can smoothly merge onto paths defined as contour maps and follow those paths with small crosstrack errors. We would like to consider extending this algorithm to be applicable on reference paths defined by parametric functions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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