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학술저널
저자정보
김진성 (한양대학교) 정정주 (한양대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제11호
발행연도
2022.11
수록면
1,038 - 1,044 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0159

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This paper presents a data-driven modeling method with the Koopman operator for automated vehicles. The lateral motion of a vehicle can be calculated using a linear motion model; however, owing to the complex interactions between the tires and road, a vehicle"s lateral dynamics may have underlying nonlinear behaviors. Hence, it is necessary to model the full vehicle dynamics effectively as a linear framework. To this end, we adopt the Koopman operator to express the vehicle"s nonlinear dynamics as a linear structure. The Koopman operator exists in the infinite-dimensional space, so we apply the extended dynamic mode decomposition approach to approximate the Koopman operator as a finite-dimensional operator. We used the CarSim simulator to calculate the complex vehicle motion, which has 27 degrees of freedom. The experimental results with the simulator show that the vehicle model based on the Koopman operator has a 0.07% model fitting error for a given dataset.

목차

Abstract
I. 서론
II. 자율주행 차량의 횡 방향 모델
III. Koopman 연산자를 이용한 차량 모델링
IV. 시뮬레이션 결과
V. 결론
REFERENCES

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