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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

비선형 모델예측제어 데이터에 기반한 실시간 심층 인공신경망 자율주행 제어기법 개발
이택규 ,  강연식 제어로봇시스템학회 논문지 2020.05 학술저널
한계 주행 상황에서 인공신경망 기반의 실시간 자율주행 차량 거동 제어 기법 개발
이택규 친인간지능형자동차전공 2020 학위논문

2019

자율주행 차량의 급격한 조향 시 속도 감소를 고려한 비선형 모델예측제어 기반 차량 거동제어 전략
이택규 ,  김민규 ,  강연식 한국자동차공학회논문집 2019.02 학술저널

2017

자율주행 차량의 급격한 조향을 고려한 비선형 모델예측제어 기반 차량거동제어 전략
이택규 ,  김민규 ,  강연식 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2017.11 학술대회자료

초록·키워드

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In this paper, a vehicle control method was developed based on a deep artificial neural network using the closed-loop simulation results of a nonlinear model predictive controller for its training set. The nonlinear model predictive controller had the potential for real-time application due to its unpredictable computation time. Therefore, we developed an artificial neural network controller that showed a performance similar to the nonlinear model predictive control method, but had better real-time capability. The performance of the developed control method was verified through simulations with complex reference trajectories, including obstacles. Although thetrajectory tracking performance of the developed method was similar with nonlinear model predictive control, the computation time was improved significantly, which showed the feasibility of this method in real-time applications.
#autonomous vehicle #driving control #model predictive controller #artificial neural network #data-driven control

목차

Abstract
I. 서론
II. 인공신경망 제어기 학습을 위한 비선형 모델예측제어기 설계
III. 인공신경망 기반 제어기법
IV. 비선형모델예측제어 데이터 기반 인공신경망 제어기
V. 모델예측제어기법 기반 장애물 회피 심층 인공신경망 제어기
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
“Autonomy is driving a surge of auto tech investment,” CBI NSIGHTS Research Report, https://www.cbinsights.com/research/auto-tech-startup-investment-trends. M. Chtourou, M. Djemel, and A. Zribi, “A new PID neural network controller design for nonlinear processes,” Journal of Circuits, Systems and Computers, vol. 27, no. 04, Aug. 2017. google schola U. Rosolia and F. Borrelli, “Learning model predictive control for iterative tasks, A data-driven control framework,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 63, no. 7, pp. 1883-1896, Jul. 2018. google schola E. Pulgarin, T. Irmak, J. Paul, A. Meekul, G. Herrmann, and U. Leonards, “Comparing model-based and data-driven controllers for an autonomous vehicle task,” Towards Autonomous Robotic Systems, TOROS 2018, pp. 170-182, Jul. 2018. google schola M. Bujarbaruah, X. Zhang, U. Rosolia, and F. Borrelli, “Adaptive MPC for iterative tasks,” 2018 IEEE Conference on Decision and Control, pp. 6322-6327, 2018. google schola

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