ニューラルネットワークを用いた走行抵抗係数推定とそのFPGAによる低消費電力実装
Estimation of Driving Resistance Coefficients with Neural Network and its Low-Power Implementation using Fpga
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20216184
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(秋)
No.121-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
著者 | 1) 花俣 槙一, 2) 穐山 空道, 3) 平田 光男 |
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著者(英) | 1) Shinichi Hanamata, 2) Soramichi Akiyama, 3) Mitsuo Hirata |
勤務先 | 1) 宇都宮大学, 2) 東京大学, 3) 宇都宮大学 |
勤務先(英) | 1) Utsunomiya University, 2) The University of Tokyo, 3) Utsunomiya University |
抄録 | カーボンニュートラル実現のため試験環境のみならず実際の一般路での自動車の状態取得が必要である.しかしこれは必要なセンサー設置の手間・費用から難しい.そこで本研究では一般路走行中の走行抵抗係数を直接計測によらずニューラルネットワークで推定し,提案モデルを FPGA に実装し車載動作を可能にする. |
抄録(英) | It is important to acquire the states of a car not only on test environments but also on real roads to realize a carbon-neutral society. However, it is labor- and cost- inefficient due to the need of many in-car sensors. To alleviate this issue, this research acquires driving resistance coefficients by not directly measuring them but by predicting them using a neural network. In addition, we implement the proposed neural network model on an FPGA to enable its execution within the spare power of a car. 翻訳 |