ニューラルネットワークを用いたドライブロボットの制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-179

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Control for a Robotic Driver Using Neural Networks

著者名: 吉田 健人(明電舎),深井 寛修(明電舎),庭川 誠(明電舎),招 行正(明電舎)

著者名(英語): Kento Yoshida(Meidensha Corporation),Hironobu Fukai(Meidensha Corporation),Makoto Niwakawa(Meidensha Corporation),Yukimasa Maneki(Meidensha Corporation)

キーワード: ニューラルネットワーク,深層学習,自動車試験装置,ドライブロボット

要約(日本語): 自動車の性能試験では、任意の走行指令に合わせてアクセルペダルやブレーキペダルを操作するドライブロボットが使用される。車速制御を行う場合、従来ではアクセルペダル開度、車速、駆動力の特性を記録した、駆動力特性マップを使用して必要となるアクセルペダル操作量を決定していたが、走行状態や動特性の考慮などが不十分であった。そこで提案手法では、駆動力特性マップに代わってニューラルネットワーク用い、走行実績データを用いて走行状態や動特性を考慮した学習を行う。シミュレーション評価の結果、アクセルペダル操作の予測性能と車速追従性の向上を確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 258 Kバイト