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Vol.80 No.5

カテゴリ	ホットトピックス
カテゴリ（英）	Hot Topics 翻訳
著者	1) 菊田陸, 2) 田口伸, 3) 本山惠一
著者（英）	1) Riku Kikuta, 2) Shin Taguchi, 3) Keiichi Motoyama
勤務先	1) Mississippi State University, 2) ASI Consulting Group, 3) Mississippi State University
抄録	自動車制御において、予測困難な事象(ノイズ)は制御の堅牢性を損なう大きな課題である。本研究ではタグチメソッドを用いた頑健なパラメータ最適化手法を提案し、操舵制御に適用した。実験の結果、S/N比の向上を確認し、外乱下でも高い堅牢性と安定した制御性能を維持できることを示した。
抄録（英）	This study addresses the challenge of robustness in autonomous driving systems, specifically focusing on PID-based path following. While various optimization techniques exist, unpredictable deadtime remains a major obstacle to maintaining stable performance. To overcome this, we propose a robust parameter optimization approach based on the Taguchi method applied to steering control. By utilizing orthogonal arrays and signal-to-noise (S/N) ratios, the method systematically identifies parameters less sensitive to variations. Experimental results demonstrate that the proposed approach effectively enhances system robustness against deadtime disturbances, achieving superior performance stability compared to traditional tuning methods. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。

例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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