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第73回自動車技術会賞資料13 - 技術開発賞機械学習を用いた車両ドライバビリティ性能の自動評価法

73rd JSAE Award Poster #13

提供方法: 本サイト上にてダウンロード・閲覧可

形態: PDF

価格: 一般価格(税込)：￥0 会員価格(税込)：￥0

文献・情報種別: 自動車技術会賞

発行年月: 2023年 4月

出版社: (公社)自動車技術会

言語: 日本語

商品詳細

第73回自動車技術会賞資料13 - 技術開発賞

授賞理由

ドライバビリティとは車両のアクセル／ブレーキ操作を行うことで運転者が意図した通りに車両が動くかどうかを主観的な観点から評価する性能である。従来、熟練ドライバーが試作車を使って行ってきた評価技術を、実物のパワートレインと車両モデルを組み合わせたPower-Train Virtual and Real Simulator（PT-VRS）を用いた評価の自動化、そして機械学習モデルが次のサンプリング点を能動的に判断することができるBayesian Active Learning（BAL）を用いた探索の自動化により実現している。本技術では、複数の最悪点を自動探索するだけではなく、制御定数の最適化も可能とする設計手法が提案されており、車両のドライバビリティ性能の開発における有用性が確認されている。ドライバリビティだけでなく、様々な性能評価やモビリティ・機械製品に対しても有効である汎用性の観点からも高く評価される。

摘要

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例）X（スペース）Y →「XかつY（を含む）」

「AND」「OR」プルダウンの使い方

「AND」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“双方を含む”データが検索されます。また、「OR」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“いずれかを含む”データが検索されます。

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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