Onboard Model-based Prediction of Tram Braking Distance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00342364" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00342364 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2006" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2006</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.2006" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2020.12.2006</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Onboard Model-based Prediction of Tram Braking Distance
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we document a design of a computational method for an onboard prediction of a breaking distance for a city rail vehicle|a tram. The method is based on an onboard simulation of tram braking dynamics. Inputs to this simulation are the data from a digital map and the estimated (current) position and speed, which are, in turn, estimated by combining a mathematical model of dynamics of a tram with the measurements from a GNSS/GPS receiver, an accelerometer and the data from a digital map. Experiments with real trams verify the functionality, but reliable identification of the key physical parameters turns out critically important. The proposed method provides the core functionality for a collision avoidance system based on vehicle-to-vehicle (V2V) communication.
Název v anglickém jazyce
Onboard Model-based Prediction of Tram Braking Distance
Popis výsledku anglicky
In this paper, we document a design of a computational method for an onboard prediction of a breaking distance for a city rail vehicle|a tram. The method is based on an onboard simulation of tram braking dynamics. Inputs to this simulation are the data from a digital map and the estimated (current) position and speed, which are, in turn, estimated by combining a mathematical model of dynamics of a tram with the measurements from a GNSS/GPS receiver, an accelerometer and the data from a digital map. Experiments with real trams verify the functionality, but reliable identification of the key physical parameters turns out critically important. The proposed method provides the core functionality for a collision avoidance system based on vehicle-to-vehicle (V2V) communication.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20205 - Automation and control systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TH03010155" target="_blank" >TH03010155: Inteligentní veřejná doprava s využitím V2X</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the IFAC World Congress 2020
ISBN
—
ISSN
2405-8963
e-ISSN
2405-8963
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
15047-15052
Název nakladatele
IFAC
Místo vydání
Laxenburg
Místo konání akce
Berlín
Datum konání akce
11. 7. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000652593600295