Preview Information(미리보기 정보)란 무엇입니까?
Preview Information 미리보기 정보 - A piecewise robust preview control algorithm is presented for the control module design, which fuses the preview information of the reference signal, control constraint, equality constraint of ASV dynamics, and performance index function. [1] This paper presents a constraint management strategy based on Scalar Reference Governors (SRG) to enforce output, state, and control constraints while taking into account the preview information of the reference and/or disturbances signals. [2] This layer produces the fuel-optimal and feasible speed profiles, which can be followed by all vehicles, for the entire platoon based on the preview information of road conditions (eg. [3] The design parameters are dependent on preview information such as residual time and distance as well as target speed. [4] However, little work has been done for analyzing the value of preview information for safety control for systems with continuous state spaces. [5] The proposed fuel-optimal control strategy utilizes the preview information of the preceding traffic to achieve the fuel-economical speed planning by avoiding energy-inefficient maneuvers, particularly under transient traffic conditions. [6] This paper presents a constraint management strategy based on Scalar Reference Governors (SRG) to enforce control, state, and output constraints while taking into account the preview information of the reference signals. [7] To evaluate the potential of a control using preview information, an integrated control structure is introduced in this work. [8] Depending on the ways of exploiting the preview information and enforcing the OTC constraint, different MPCs are developed based on solving different variations of the general CECO problem. [9] In order to develop a control synthesis technique that can leverage such preview information, we introduce a mathematical construct called Preview Automaton that incorporates system dynamics with the prior knowledge on the structure of the preview. [10] Our motivation is to improve driver experience using preview information from navigation maps. [11]참조 신호의 미리보기 정보, 제어 제약 조건, ASV 역학의 동등 제약 조건 및 성능 지수 기능을 융합하는 제어 모듈 설계를 위한 조각별 강력한 미리보기 제어 알고리즘이 제공됩니다. [1] 이 문서는 참조 및/또는 교란 신호의 미리 보기 정보를 고려하면서 출력, 상태 및 제어 제약을 적용하기 위한 SRG(Scalar Reference Governors)를 기반으로 하는 제약 관리 전략을 제시합니다. [2] 이 레이어는 도로 상태의 미리보기 정보(예: [3] 설계 매개변수는 잔여 시간 및 거리, 목표 속도와 같은 미리보기 정보에 따라 달라집니다. [4] 그러나 연속 상태 공간이 있는 시스템의 안전 제어를 위한 미리 보기 정보의 값을 분석하기 위한 작업은 거의 수행되지 않았습니다. [5] 제안된 연료 최적 제어 전략은 특히 일시적인 교통 상황에서 에너지 비효율적인 기동을 피함으로써 연료 경제적인 속도 계획을 달성하기 위해 선행 교통의 미리보기 정보를 활용합니다. [6] 본 논문에서는 참조 신호의 미리보기 정보를 고려하면서 제어, 상태 및 출력 제약을 적용하기 위한 SRG(Scalar Reference Governors) 기반 제약 관리 전략을 제시합니다. [7] 미리보기 정보를 사용하여 제어의 가능성을 평가하기 위해 통합 제어 구조가 이 작업에서 소개됩니다. [8] 미리보기 정보를 활용하고 OTC 제약을 적용하는 방법에 따라 일반적인 CECO 문제의 다양한 변형을 해결하는 데 기반하여 다른 MPC가 개발됩니다. [9] 이러한 미리보기 정보를 활용할 수 있는 제어 합성 기술을 개발하기 위해 미리보기 구조에 대한 사전 지식과 시스템 역학을 통합하는 미리보기 자동화라는 수학적 구성을 도입합니다. [10] 우리의 동기는 내비게이션 지도의 미리보기 정보를 사용하여 운전자 경험을 개선하는 것입니다. [11]
Wind Preview Information 바람 미리보기 정보
The LIDAR wind preview information is used to obtain a low-order exosystem for modeling wind dynamics. [1] The method assumes that wind preview information from LIDAR measurements is available for the design of the torque and pitch control input signals. [2] The LIDAR wind preview information is used to obtain a low-order exosystem for modeling wind dynamics. [3]LIDAR 바람 미리보기 정보는 바람 역학 모델링을 위한 저차 외계를 얻는 데 사용됩니다. [1] 이 방법은 LIDAR 측정의 바람 미리보기 정보를 토크 및 피치 제어 입력 신호 설계에 사용할 수 있다고 가정합니다. [2] LIDAR 바람 미리보기 정보는 바람 역학 모델링을 위한 저차 외계를 얻는 데 사용됩니다. [3]
Wheelbase Preview Information 휠베이스 미리보기 정보
Firstly, a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy augmented model is established to formulate the half-car active suspension system with consideration of time delay, sprung mass variation and wheelbase preview information. [1] In this research, a multi-objective frequency domain-constrained static output feedback control is developed for the delayed active suspension system with wheelbase preview information. [2] This paper develops a robust state-feedback controller for active suspension system with time-varying input delay and wheelbase preview information in the presence of the parameter uncertainties. [3]먼저 T-S(Takagi-Sugeno) 퍼지 증강 모델을 설정하여 시간 지연, 스프링 질량 변화 및 휠베이스 미리보기 정보를 고려하여 하프카 액티브 서스펜션 시스템을 공식화합니다. [1] 본 연구에서는 휠베이스 미리보기 정보가 포함된 지연된 능동 서스펜션 시스템을 위해 다중 목표 주파수 영역 제한 정적 출력 피드백 제어를 개발했습니다. [2] 이 논문은 매개변수 불확실성이 있는 상태에서 시간에 따라 변하는 입력 지연 및 휠베이스 미리보기 정보가 있는 능동 서스펜션 시스템을 위한 강력한 상태 피드백 컨트롤러를 개발합니다. [3]
Limited Preview Information
In this paper, we develop a methodology to synthesize a lateral control algorithm for a following ACV in a two-vehicle platoon in two steps: 1) From the limited preview information of the trajectory to be tracked via samples of GPS way points, we estimate the radius of curvature of the trajectory using “least-square” estimation and 2) develop a fixed-structure feedback control scheme for following the predecessor by synthesizing the set of stabilizing gains corresponding to lateral position error, heading error and heading rate error. [1] In this paper, we develop a methodology to synthesize lateral control algorithm for autonomous vehicles in two steps: (1) From the limited preview information of the trajectory to be tracked via samples of GPS waypoints, we estimate the radius of curvature of the trajectory using “least-square” estimation and (2) develop a fixed-structure feedback control scheme for following the predecessor by synthesizing the set of stabilizing gains corresponding to lateral position error, heading error and heading rate error. [2]본 논문에서는 두 대의 차량 소대에서 다음 ACV에 대한 측면 제어 알고리즘을 두 단계로 합성하는 방법론을 개발합니다. 1) GPS 웨이 포인트 샘플을 통해 추적할 궤적의 제한된 미리 보기 정보에서 "최소 제곱" 추정을 사용하여 궤적의 곡률 반경 및 2) 측면 위치 오류, 헤딩 오류 및 헤딩 속도 오류에 해당하는 안정화 이득 세트를 합성하여 선행자를 따르기 위한 고정 구조 피드백 제어 방식을 개발합니다. [1] 본 논문에서는 두 단계로 자율주행 차량의 측면 제어 알고리즘을 합성하는 방법론을 개발합니다. (1) GPS 웨이포인트 샘플을 통해 추적할 궤적의 제한된 미리보기 정보에서 "최소 제곱" 추정 및 (2) 측면 위치 오류, 방향 오류 및 방향 속도 오류에 해당하는 안정화 이득 세트를 합성하여 선행자를 따르기 위한 고정 구조 피드백 제어 방식을 개발합니다. [2]