APPARATUS AND METHOD FOR REAL-TIME IDENTIFICATING VEHICLE STEERING-YAWRATE MODEL USING DATA-DRIVEN ONLINE MACHINE LEARNING

• Main Authors: YOUNGIL KOH, YI ZOOHYEON, KYONGSU YI
• Format: Patent
• Language: English; Korean
• Published: 29.07.2021
• Subjects: CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE ORDIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS; MOTOR VEHICLES; PERFORMING OPERATIONS; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TOTHE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT; TRAILERS; TRANSPORTING; VEHICLES IN GENERAL

Disclosed is a method for identifying the yaw rate of a vehicle at each of successive time points in real time by using incremental sparse spectrum Gaussian process regression (I-SSGPR), comprising the steps of: defining a regressor at the current time point on the basis of the initial yaw rate or the yaw rate at the previous time point, the vehicle speed at the previous time point, and the steering angle at the previous time point; extracting nonlinear features from the regressor by performing nonlinear feature mapping on the regressor on the basis of randomly extracted frequency components; and estimating the yaw rate at the current time point by performing a dot product operation on weight vectors and nonlinear features updated at each time point on the basis of the real-time driving data of the vehicle. I-SSGPR(incremental sparse spectrum Gaussian process regression)을 활용하여 연속하는 시점들 각각에서의 차량의 요 레이트(yaw rate)를 실시간으로 규명하는 방법에 있어서, 요 레이트 초기값 또는 이전 시점의 요 레이트, 이전 시점의 차속 및 이전 시점의 조향각에 기초하여 현재 시점의 리그레서(regressor)를 정의하는 단계, 무작위로 추출되는 주파수 성분들에 기초하여 리그레서에 대한 비선형 피쳐 매핑(nonlinear feature mapping)을 수행함으로써 리그레서로부터 비선형 피쳐를 추출하는 단계, 및 차량의 실시간 주행 데이터에 기초하여 각 시점마다 업데이트되는 가중치 벡터 및 비선형 피쳐에 대한 내적 연산을 수행함으로써 현재 시점의 요 레이트를 추정하는 단계를 포함하는 방법이 개시된다.