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Enregistrement W3157659619 · doi:10.1109/tits.2021.3074457

A Review on Vehicle-Trailer State and Parameter Estimation

2021· review· en· W3157659619 sur OpenAlexafffund
Amin Habibnejad Korayem, Amir Khajepour, Barış Fi̇dan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Research Foundation
Mots-clésTrailerVehicle dynamicsEngineeringArticulated vehicleStability (learning theory)KinematicsControl engineeringElectronic stability controlComputer scienceAutomotive engineeringControl theory (sociology)Control (management)Artificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicle-trailer systems have various unstable modes including trailer snaking, jack-knifing, and roll-over, which should be considered in their stability control. For stability control design purposes, various techniques have been proposed to estimate vehicle-trailer system states and parameters. Some of these techniques rely on vehicle kinematic/dynamic models while others are data-driven and do not require a model. This review paper provides a comprehensive overview of different model-based and non-model-based techniques/algorithms developed for estimating vehicle-trailer system states and parameters. The main features, limitations, and assumptions for each estimation method are discussed. The trailer parameter estimation feasibility is also investigated for different possible vehicle-trailer on-board sensor settings. This paper can be used as a review and reference resource for engineers working in vehicle with semi-trailer state estimation and safety systems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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