車両の非線形特性を考慮した車両モデルを用いた修正前輪操舵角の導出

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS5-7

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Derivation of a Correction Front-Wheel Steering Angle Using The Car Model in Consideration of The Nonlinear Characteristics of Vehicles

著者名: 三浦 大輝(広島市立大学),齊藤 充行(広島市立大学),脇田 航(広島市立大学),小林 康秀(広島市立大学)

著者名(英語): Daiki Miura|Mitsuyuki Saito|Wataru Wakita|Yasuhide Kobayashi

キーワード: 自動運転|車両モデル|ニューラルネットワークニューラルネットワーク|Automated Driving|Car model|Neural Network

要約(日本語): 自動運転の研究の多くは，道路の中央を走行するように目標走行経路を設定し，この経路上を走行するために必要な前輪操舵角を，アッカーマンジオメトリを想定した二輪車両モデルを使って導出している．しかし大きな操舵が必要な場合，導出した前輪操舵角を実際の自動運転車両に適用すると，目標走行経路通りに走行できず，ズレが生じる．このズレは，前輪操舵角導出時に用いた車両モデルに，タイヤやサスペンション等の非線形特性が考慮されていないことが原因だと考えられる．そこで，我々はこれまでに大きな操舵が必要な場合において，このアッカーマンジオメトリを想定した二輪車両モデルに，タイヤやサスペンション等の非線形特性を考慮した車両モデルを提案している．本発表の目的は，大きな操舵が必要な場合に目標走行経路通りに走行するために，目標走行経路からのズレを修正するために必要な修正前輪操舵角を導出することである．

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