Echtzeit Fahrbahnzustandserkennung mit Fuzzy-Neuronalen Netzen

SK Halgamuge, HJ Herpel, M Glesner�- Fuzzy Logic: Theorie und Praxis, 3�…, 1993 - Springer
SK Halgamuge, HJ Herpel, M Glesner
Fuzzy Logic: Theorie und Praxis, 3. Dortmunder Fuzzy-Tage Dortmund, 7.–9. Juni�…, 1993Springer
In diesem Beitrag wird ein neuartiges Echtzeitsystem zur Bestirrung des aktuellen
Reibwertes und des maximalen Reibpotentials zwischen Reifen und Fahrbahn vorgestellt.
Das System besteht aus einem Hall-Sensor, der die Verformung eines
Reifenprofilelementes beim Abrollen erfa�t, einem digitalen Signalprozessor zur
Signalvorverarbeitung und Merkmalsextraktion sowie einem digitalen Fuzzy-Prozessor zur
Bestimmung des aktuellen Reibwertes und der Zuordnung zu bestimmten Bereichen, zB�…
Kurzfassung
In diesem Beitrag wird ein neuartiges Echtzeitsystem zur Bestirrung des aktuellen Reibwertes und des maximalen Reibpotentials zwischen Reifen und Fahrbahn vorgestellt. Das System besteht aus einem Hall-Sensor, der die Verformung eines Reifenprofilelementes beim Abrollen erfa�t, einem digitalen Signalprozessor zur Signalvorverarbeitung und Merkmalsextraktion sowie einem digitalen Fuzzy-Prozessor zur Bestimmung des aktuellen Reibwertes und der Zuordnung zu bestimmten Bereichen, z.B. Eis, Sand, nasser bzw. trockener Asphalt. Im Gegensatz zu klassischen Fuzzy-L�sungen, bei denen die Regeln und Zugeh�rigkeitsfunktionen durch Befragen eines Experten gewonnen werden, werden in dieser Anwendung die Regeln und Zugeh�rigkeitsfunktionen von einem neuronalen Netz generiert, das zuvor mit entsprechenden Me�daten trainiert wurde.
Springer
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