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저자정보
Tong Duy Son (Siemens PLM Software) Lanh Nguyen (Siemens PLM Software) Herman Van der Auweraer (Siemens PLM Software)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
974 - 979 (6page)

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This work presents the applications of iterative learning control for autonomous vehicle in extreme maneuver scenarios. By exploiting data from previous executions, the proposed learning algorithm that uses a simple kinematic model can generate optimal feedforward control signals to improve vehicle control performance against nonlinearity, model uncertainties and disturbance. The design developments are validated using a co-simulation structure of Siemens Simcenter Amesim and Prescan software. Simcenter Amesim provides an integrated simulation platform to predict the performance of vehicle dynamics, while Simcenter Prescan is a physics-based platform that can simulate traffic scenarios and sensors. We validate and analyze the results with two driving use cases: racing car and drift parking.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUND
III. CO-SIMULATION SETTINGS FOR VALIDATION
IV. EXTREME MANEUVER AUTONOMOUS DRIVING SCENARIOS
V. CONCLUSION
REFERENCES

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