基于机器学习的智能轮胎胎面力估计
系统与控制
2020-12-14 v4 系统与控制
摘要
智能轮胎的概念已引起自动驾驶、先进车辆控制和人工智能领域研究人员的关注。本文关注智能轮胎以及机器学习技术在胎面力估计中的应用。我们提出了一种配备三轴加速度传感器的智能轮胎系统，该传感器安装于轮胎内衬层，并采用神经网络技术对传感器数据进行实时处理。加速度计能够测量 x、y 和 z 方向的加速度。当加速度计进入轮胎接地区域时，开始产生信号直至完全离开。同时，利用 MTS Flat-Trac 测试平台测量轮胎实际受力。加速度计与 MTS Flat-Trac 测试系统产生的信号用于训练三种不同的机器学习技术，以实现轮胎力的在线预测。结果表明，所开发的智能轮胎结合机器学习能够在不同行驶条件下有效准确地预测轮胎力。本工作所呈现的结果将为智能轮胎、车辆系统和轮胎力估计领域开辟新的研究途径。
引用
@article{arxiv.2010.06299,
title = {Tire Force Estimation in Intelligent Tires Using Machine Learning},
author = {Nan Xu and Hassan Askari and Yanjun Huang and Jianfeng Zhou and Amir Khajepour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06299},
year = {2020}
}
备注
10 pages,20 figures, Accepted for publication at IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, the link of this work is https://ieeexplore.ieee.org/document/9284471