基于贝叶斯优化的半主动悬架控制器实验自动标定
系统与控制
2020-10-22 v1 系统与控制
摘要
道路车辆半主动悬架系统的产线末端 (EoL) 标定通常是一项关键且昂贵的任务，需要车辆与控制专家团队以及大量专业驾驶时间。在本文中，我们提出一种纯基于数据的调参方法，依靠少量实验时间并利用贝叶斯优化工具，实现专有悬架控制器参数的自动标定。我们还提供了关于如何选择算法最关键自由度的详细方法。所提方法的有效性在商用多体仿真器以及实车上进行了评估。
引用
@article{arxiv.2010.10831,
title = {Experimental Automatic Calibration of a Semi-Active Suspension Controller via Bayesian Optimization},
author = {Gianluca Savaia and Youngil Sohn and Simone Formentin and Giulio Panzani and Matteo Corno and Sergio M. Savaresi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10831},
year = {2020}
}