Disclosed is a method for identifying the yaw rate of a vehicle at each of successive time points in real time by using incremental sparse spectrum Gaussian process regression (I-SSGPR), comprising the steps of: defining a regressor at the current time point on the basis of the initial yaw rate or the yaw rate at the previous time point, the vehicle speed at the previous time point, and the steering angle at the previous time point; extracting nonlinear features from the regressor by performing nonlinear feature mapping on the regressor on the basis of randomly extracted frequency components; and estimating the yaw rate at the current time point by performing a dot product operation on weight vectors and nonlinear features updated at each time point on the basis of the real-time driving data of the vehicle.

    Est divulgué un procédé d'identification de la vitesse de lacet d'un véhicule à chaque instant parmi des instants successifs en temps réel à l'aide d'une régression incrémentale de processus gaussien à spectre épars (I-SSGPR), comprenant les étapes consistant à : définir un régresseur à l'instant actuel sur la base de la vitesse de lacet initiale ou de la vitesse de lacet à l'instant précédent, de la vitesse du véhicule à l'instant précédent et de l'angle de direction à l'instant précédent ; extraire des caractéristiques non linéaires du régresseur en effectuant une mise en correspondance de caractéristiques non linéaires sur le régresseur sur la base de composantes de fréquence extraites de manière aléatoire ; et estimer la vitesse de lacet à l'instant actuel par réalisation d'une opération de produit scalaire sur des vecteurs de poids et des caractéristiques non linéaires mises à jour à chaque instant sur la base des données de conduite en temps réel du véhicule.

    I-SSGPR(incremental sparse spectrum Gaussian process regression)을 활용하여 연속하는 시점들 각각에서의 차량의 요 레이트(yaw rate)를 실시간으로 규명하는 방법에 있어서, 요 레이트 초기값 또는 이전 시점의 요 레이트, 이전 시점의 차속 및 이전 시점의 조향각에 기초하여 현재 시점의 리그레서(regressor)를 정의하는 단계, 무작위로 추출되는 주파수 성분들에 기초하여 리그레서에 대한 비선형 피쳐 매핑(nonlinear feature mapping)을 수행함으로써 리그레서로부터 비선형 피쳐를 추출하는 단계, 및 차량의 실시간 주행 데이터에 기초하여 각 시점마다 업데이트되는 가중치 벡터 및 비선형 피쳐에 대한 내적 연산을 수행함으로써 현재 시점의 요 레이트를 추정하는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.


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    Title :

    DEVICE AND METHOD FOR IDENTIFYING DATA-DRIVEN MACHINE-LEARNING-BASED VEHICLE STEERING CHARACTERISTIC MODEL IN REAL TIME


    Additional title:

    DISPOSITIF ET PROCÉDÉ D'IDENTIFICATION EN TEMPS RÉEL D'UN MODÈLE DE CARACTÉRISTIQUE DE DIRECTION DE VÉHICULE À BASE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ENTRAÎNÉ PAR DES DONNÉES
    데이터 주도 기계학습 기반 차량 조향 특성 모델 실시간 규명 장치 및 방법


    Contributors:
    YI KYONG SU (author) / KOH YOUNG IL (author) / YI ZOO HYEON (author)

    Publication date :

    2021-12-02


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    Korean


    Classification :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion / B62D MOTOR VEHICLES , Motorfahrzeuge



    APPARATUS AND METHOD FOR REAL-TIME IDENTIFICATING VEHICLE STEERING-YAWRATE MODEL USING DATA-DRIVEN ONLINE MACHINE LEARNING

    KYONGSU YI / YOUNGIL KOH / YI ZOOHYEON | European Patent Office | 2021

    Free access


    STEERING CHARACTERISTIC CONTROL METHOD AND STEERING CHARACTERISTIC CONTROL DEVICE

    YAMAFUJI KATSUHIKO / TAKANO JUNICHI | European Patent Office | 2024

    Free access

    Data-Driven Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Steering

    Zhang, Jiarui / Kong, Aijing / Tang, Yu et al. | IEEE | 2024


    Real-time lateral stability and steering characteristic control using non-linear model predictive control

    Botes, Wian / Botha, Theunis R. / Els, P. Schalk | Taylor & Francis Verlag | 2023