Robust Transformer-Enhanced Tire Force Estimation: Combining Model-Based Observer and Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel hybrid framework for estimating longitudinal tire forces by combining a model-based observer and a Transformer neural network architecture. A key advantage of the proposed approach is its independence from wheel torque measurements, which are commonly used in vehicle force estimation methods. The proposed framework first employs a model-based observer using the Pacejka tire model to generate preliminary estimates of longitudinal tire forces. These estimates are then refined by a neural network featuring an encoder-only Transformer architecture augmented with dilated convolutions, which effectively captures long-term temporal dependencies in sensor data while compensating for model inaccuracies. Additionally, our hybrid approach is able to estimate the longitudinal velocity and road friction coefficient, which are crucial for observer's preliminary force estimate in extreme road and driving conditions. Experimental validation on an electric Equinox vehicle under diverse driving scenarios-including highslip maneuvers on dry, wet, and icy roads-demonstrates the framework's superior performance compared to model-based and neural network-only approaches. The proposed method achieves robust estimation accuracy even under sensor faults (e.g., biased acceleration signals) and harsh driving conditions, indicating its potential for enhancing vehicle safety systems such as traction and stability control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».