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Enregistrement W4391216153 · doi:10.1109/tte.2024.3358566

Integrated Combined-Slip-Based Vehicle and Wheel Dynamic Control for Electric Vehicles

2024· article· en· W4391216153 sur OpenAlexafffund
Ehsan Hashemi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Transportation Electrification · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSlip (aerodynamics)Control theory (sociology)Vehicle dynamicsAutomotive engineeringTire balanceBrakeEngineeringSlip angleElectronic stability controlStability (learning theory)Electric vehicleComputer scienceControl (management)Aerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A vehicle stabilization control system that integrates vehicle lateral and wheel dynamics and considers a tire combined-slip model for automated driving systems in electric vehicles, is presented. This paper introduces a new prediction model that not only considers lateral force drop by the longitudinal slip, but also takes into account the variation of longitudinal forces due to slip angles during cornering. As confirmed by road experiments as well as high-fidelity simulations, this novel model derivation improves the lateral stability of the autonomous driving significantly through more feasible control actuation satisfying safety and stability constraints. The control system monitors cornering and brake force capacities without having road surface friction information and adjusts slips to minimize tracking error, satisfying stability requirements through a constrained optimization program. The stability of the proposed receding horizon is proved, and the performance of the controller is evaluated in road experiments, in real-time, in various maneuvers on different road surfaces.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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