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기계 공학과

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Ph.D. 논문 방어

2025 년 4 월 22 일 화요일 오후 2시 30 분 EDT

엔지니어링 건물실 2408

Abstract

지능형 차량에 대한 협업 감지 및 데이터 중심 제어 개발

작성자 : Mohammad Hajidavalloo

어드바이저 : Zhaojian Li 박사

최근에, 지능형 차량 시스템은 차량 안전, 효율성 및 안정성을 향상시키기위한 협업 추정, 감지 및 데이터 중심 제어 방법의 통합을 통해 크게 발전해 왔습니다. 이 지능형 차량은 데이터 중심 제어 방법론을 통합하는 협업 프레임 워크를 활용하여 과거 및 실시간 데이터의 지속적인 분석을 기반으로 실시간 적응 및 능동적 의사 결정을 가능하게합니다.

먼저 기계 시스템에서 영감을 얻은 우리는 대량 스프링 댐퍼 클러치 비유를 기반으로 새로운 미세한 트래픽 모델을 소개합니다. 이 모델은 트래픽 흐름 내에서 종 방향 차량 상호 작용을 효과적으로 특성화하여 운전자의 자동차를 따르는 행동과 반응 시간 지연을 캡처하는 동시에 차량과 추종 차량 간의 양방향 영향을 명시 적으로 해결합니다.

둘째, 가우스 프로세스 (GP) 모델을 사용하여 도로 정보 발견을 향상시키는 클라우드 보조 협력 추정 프레임 워크를 제안합니다. 측정 오류 및 모델 불확실성에 취약한 전통적인 단일 차량 방법과 달리, 우리의 프레임 워크는 여러 이기종 차량 측정을 클라우드 기반 GP 추정과 통합합니다.

셋째, 우리는 DEPRIC (Data-Agelabled Predictive Control)를 사용하여 모델이없는 차량 롤오버 방지 전략을 제시하여 명시 적 시스템 모델링 문제를 우회합니다. DEEPC는 과거 입력 출력 데이터를 사용하여 차량 동작을 직접 예측하여 도전적인 운전 시나리오에서도 사전 롤오버 예방을 가능하게합니다.

장애가있는 사람은 합리적인 편의를 요청하고받을 권리가 있습니다. 세미나 전에 최소한 하루 전에 기계 공학부에 355-5131로 전화하십시오.