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Autonomous vehicles, that are equipped with an artificial vision system, are considered in this paper. A new space-learning control is proposed for the tracking of planar curves, whose uncertain curvature is L-periodic in the curvilinear abscissa s. Differently from the related results in the literature, the new control does not rely on the time derivative of s. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed approach.
A new spatial learning control for autonomous vehicles: Experimental results / Drambrosio, C.; Sbarra, G.; Tiberti, M.; Verrelli, C. M.; Consolini, L.. - ELETTRONICO. - 1:(2018), pp. 68-73. (Intervento presentato al convegno 13th System of Systems Engineering Conference, SoSE 2018 tenutosi a Sorbonne Universite Campus Pierre et Marie Curie, fra nel 2018) [10.1109/SYSOSE.2018.8428758].
A new spatial learning control for autonomous vehicles: Experimental results
Drambrosio, C.;Sbarra, G.;Tiberti, M.;Verrelli, C. M.;Consolini, L.
2018-01-01
Abstract
Autonomous vehicles, that are equipped with an artificial vision system, are considered in this paper. A new space-learning control is proposed for the tracking of planar curves, whose uncertain curvature is L-periodic in the curvilinear abscissa s. Differently from the related results in the literature, the new control does not rely on the time derivative of s. Experimental results illustrate the effectiveness of the proposed approach.
A new spatial learning control for autonomous vehicles: Experimental results / Drambrosio, C.; Sbarra, G.; Tiberti, M.; Verrelli, C. M.; Consolini, L.. - ELETTRONICO. - 1:(2018), pp. 68-73. (Intervento presentato al convegno 13th System of Systems Engineering Conference, SoSE 2018 tenutosi a Sorbonne Universite Campus Pierre et Marie Curie, fra nel 2018) [10.1109/SYSOSE.2018.8428758].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11381/2913579
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
