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Dispositivo de bajo coste para la estimación del par de frenado de un vehículo

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dc.contributor.authorGarrosa, María
dc.contributor.authorOlmeda Santamaría, Ester
dc.contributor.authorSanz Sánchez, Susana
dc.contributor.authorFuentes del Toro, Sergio
dc.contributor.authorDíaz López, Vicente
dc.date.accessioned2024-05-21T13:01:22Z
dc.date.available2024-05-21T13:01:22Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEl objetivo de esta investigación se centra en mejorar los sistemas automáticos de asistencia a la frenada de los vehículos, tratando de imitar el comportamiento humano pero minimizando ciertos errores como pueden ser la distracción o el tiempo de reacción. El sistema propuesto es capaz de optimizar la intensidad de la frenada en función de la velocidad del vehículo y la distancia disponible para realizar la maniobra tratando de ser lo menos agresivo posible, primando así el confort de los ocupantes. En este artículo se aporta el diseño de un estimador de la deformación que sufre el vástago de fijación de la mordaza del sistema de frenos cuando el vehículo frena. Mediante un sistema de estimación basado en Redes Neuronales Artificiales, se simulan los valores recogidos en tiempo real por los sensores embarcados en el vehículo durante los experimentos. Las simulaciones han verificado el método propuesto para la estimación del par de frenado en escenarios reales de deceleración.es
dc.description.abstractThe goal of this research focuses on improving automatic braking assistance systems for vehicles, trying to imitate human behavior but minimizing some errors such as distraction or reaction time. The proposed system is capable of optimizing the braking intensity according to the vehicle speed and the distance available to perform the maneuver, trying to be as less aggressive as possible, thus prioritizing the comfort of the occupants. In this article, the design of an estimator of the deformation suffered by the caliper clamp rod of the brake system when the vehicle brakes is provided. By means of an estimation system based on Artificial Neural Networks, the values collected in real time by the sensors on board the vehicle during the experiments are simulated. The simulations have verified the proposed method for braking torque estimation in real deceleration scenarios.en
dc.description.versionversión publicada
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5944/bicim2022.249
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/19695
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
dc.relation.centerE.T.S. de Ingenieros Industriales
dc.relation.congressXV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica. Madrid, España, 22-24 de noviembre de 2022. CIBIM 2022
dc.relation.departmentMecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject.keywordsgalga extensométrica
dc.subject.keywordsRed Neuronal Artificial
dc.subject.keywordspar de frenado
dc.titleDispositivo de bajo coste para la estimación del par de frenado de un vehículoes
dc.typeconference proceedingsen
dc.typeactas de congresoes
dspace.entity.typePublication
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