Por favor, use este identificador para citar o enlazar a este item: http://hdl.handle.net/10261/243950
COMPARTIR / EXPORTAR:
logo share SHARE BASE
Visualizar otros formatos: MARC | Dublin Core | RDF | ORE | MODS | METS | DIDL | DATACITE

Invitar a revisión por pares abierta
Título

A Reinforcement Learning Modular Control Architecture for Fully Automated Vehicles

AutorVillagrá, Jorge CSIC ORCID ; Milanés, Vicente CSIC ORCID; Pérez Rastelli, Joshué Manuel CSIC; Godoy, Jorge CSIC ORCID; Onieva, Enrique; Alonso, Javier; González, Carlos CSIC ; Pedro Lucio, Teresa de CSIC ; García Rosa, Ricardo CSIC
Palabras claveActive suspension
Advanced Driving Assistance System
Fault tolerant control
Vehicle System Dynamics
Control Allocation
Fecha de publicación6-feb-2011
EditorSpringer Nature
CitaciónComputer Aided Systems Theory – EUROCAST 2011: 390-397 (2011)
SerieLecture Notes in Artificial Intelligence
6928
ResumenThis paper proposes a modular and generic architecture to deal with Global Chassis Control. Reinforcement learning is coupled with intelligent PID controllers and an optimal tire effort allocation algorithm to obtain a general, robust, adaptable, efficient and safe control architecture for any kind of automated wheeled vehicle.
DescripciónTrabajo presentado en la International Conference on Computer Aided Systems Theory (EUROCAST 2011), celebrada en Las Palmas de Gran Canaria (España), del 6 al 11 de febrero de 2011
Versión del editorhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27579-1_50
URIhttp://hdl.handle.net/10261/243950
DOI10.1007/978-3-642-27579-1_50
Identificadoresdoi: 10.1007/978-3-642-27579-1_50
isbn: 978-364227578-4
issn: 1611-3349
Aparece en las colecciones: (CAR) Libros y partes de libros




Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato
accesoRestringido.pdf15,38 kBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro completo

CORE Recommender

Page view(s)

86
checked on 29-abr-2024

Download(s)

19
checked on 29-abr-2024

Google ScholarTM

Check

Altmetric

Altmetric


NOTA: Los ítems de Digital.CSIC están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.