車速依存型HEVモデルを利用したモデル予測制御のための車速予測モデル設計

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-2-4

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): Vehicle speed prediction model design for model predictive control using a vehicle speed dependent HEV model

著者名: 石橋 凌（東京電機大学）,日高 浩一（東京電機大学）

著者名(英語): Ryo Ishibashi (Tokyo Denki University),Koichi Hidaka (Tokyo Denki University)

キーワード: モデル予測制御|ニューラルネットワーク|速度予測速度予測|Model Predict Control|Neural Networks|Speed Prediction

要約(日本語): 我々はモデル予測制御を利用してハイブリット自動車の燃費を向上させる研究を行っており、そこでは最適なトルクを算出するために未来の速度情報が必要となっている。そこで未来の速度を既知にするために車速予測モデルを設計することにした。車速予測モデルには機械学習の一種であるニューラルネットワークを利用する。学習には自動車のアクセル、ブレーキの踏み込み、ステアリング角の情報を利用し車速予測を行う。各情報はドライビングシミュレータと実際の運転から取得した2つの時系列データを利用するが、実際の運転から取得したデータには速度情報しかないためドライビングシミュレータから取得したデータをもとにその他の情報作成をし学習に利用します。この二つのデータを用いて車速予測を行う。本発表ではモデルの評価を予測の正解率と損失で示し性能評価を行う。