본 논문은 장단기 메모리(LSTM) 모델을 사용하여 자동차 차량에서 미지의 노면 요철 입력과 타이어 수직항력(정상력)을 동시에 추정하는 초기 연구를 보고한다. 능동 안전 시스템과 차량 정보를 통한 승차감 향상에 대한 관심이 자동차 산업에서 점차 증가하고 있다. 특히, 능동 안전 시스템은 노면 요철 데이터와 타이어의 수직항력에 크게 의존한다. 만약 이러한 요인들을 주행 중인 차량에서 실시간으로 측정할 수 있다면, 측정된 데이터는 반능동 및 능동 현가제어, 구름(rolling) 운동 제어, 토크 벡터링과 같은 작업을 위한 자동차 제어 시스템에 활용될 수 있다. 그러나 통상적으로는 차량에 물리적 센서를 장착하여 노면 요철과 타이어 수직항력을 직접적으로 실시간 측정하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 차량 차체의 시계열 데이터만을 필요로 하는 LSTM 모델을 이용하여 이들 요인의 동시 추정을 탐구한다. LSTM 모델은 MATLAB/Simulink를 사용하여 구현되었으며 데이터 전처리, 학습, 검증 단계를 포함한다. LSTM 모델의 추정 성능을 평가하기 위해, 칼만 필터와 비교하였고 차량의 동적 거동을 시뮬레이션하고 해석하기 위해 CarSim 차량 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하였다.

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