データ駆動予測を用いた車両操舵系に対する操作量飽和を考慮したデータ駆動制御

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS3-1-7

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Data-driven Control with Prediction for Automobile Steering System with Input Saturation

著者名: 山本 龍聖（電気通信大学）,金子 修（電気通信大学）

著者名(英語): Ryusei Yamamoto (The University of Electro-Communications),Osamu Kaneko (The University of Electro-Communications)

キーワード: データ駆動制御|FRIT|データ駆動予測データ駆動予測|Data-driven Control|FRIT|Data-driven Prediction

要約(日本語): データ駆動制御は一組の実験データから制御器を調整する手法である。本発表では入力を前輪角度として，出力を車両回転角度とする自動車操舵系に対してデータ駆動制御の手法の一つであるFRITを適用する。この時，制御器パラメータの更新後に実験をおこなうと入力飽和が発生し制御性能が悪化する問題が存在する.ここでデータ駆動予測を用いてパラメータ獲得時に前輪の回転角度を予測し，予測値が上限を超えた場合に再度パラメータを調整することで制御性能の向上を目的とする。