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저자정보
박범혁 (한국기술교육대학교) 최승용 (한국기술교육대학교) 김도현 (한국기술교육대학교) 조완기 (한국기술교육대학교) 유승한 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제10호
발행연도
2023.10
수록면
815 - 825 (11page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.10.815

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In order to advance the commercialization of autonomous vehicles, it is imperative to prepare fallback for sensor and actuator failures. This study focuses on the design of robust virtual sensors to counteract failures in key sensors associated with vehicle motion, namely the yaw rate, lateral acceleration, and steering angle sensors. Analytical redundant models were developed and utilized to create alternative virtual sensors. Each virtual sensor incorporates four analytical redundant models: the left/right speed difference of the front wheel, the left/right speed difference of the rear wheel, the lateral physical model, and the induced signal from other sensors. The determination of the final alternative virtual signal is achieved through weighting the redundant models, employing a combination of vehicle domain knowledge and artificial intelligence techniques. The efficacy of the proposed virtual sensors was validated through extensive testing across various driving scenarios using the CARSIM software.
#Analytical redundancy(해석적 중복) #Autonomous vehicle(자율주행자동차) #Hyper-safe driving platform(초안전 주행 플랫폼) #Recurrent neural network(순환 신경망) #Virtual sensor(가상센서)

목차

Abstract
1. 서론
2. 해석적 중복 모델
3. 가상센서 모델 개발
4. 시뮬레이션 검증
5. 결론
References

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