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Auteur Ravani, Bahram
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Affiner la rechercheA Stochastic Form of a Human Driver Steering Dynamics Model / Gabibulayev, Magomed in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 129 N° 3 (Mai 2007)
[article]
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 129 N° 3 (Mai 2007) . - 322-336 p.
Titre : A Stochastic Form of a Human Driver Steering Dynamics Model Titre original : Une forme stochastique d'un modèle humain de dynamique de direction de conducteur Type de document : texte imprimé Auteurs : Gabibulayev, Magomed, Auteur ; Ravani, Bahram, Auteur Article en page(s) : 322-336 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Conducteur Modèle humain Moteur-commande Modèle stochastique Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : This work develops a stochastic form of a human driver model which can be used for simulating vehicle guidance and control. The human motor-control function is complex and can be affected by factors such as driver's training and experience, fatigue, road conditions, and attention. The variations in these effects become more pronounced in hazardous driving conditions such as in snow and ice. One example of such driving conditions is snow removal operation in highway maintenance, where the use of a stochastic driver model seems to be more desirable. This work evaluates and extends existing models of a human driver including stochastic or statistical considerations related to differences in drivers' experiences and their conditions as well as variations in the effect of disturbances such as plowing forces. The aim is to develop a simulation environment that can be used in design and evaluation of driver assistance systems for snow removal operation in an Intelligent Transportation System environment.
Ce travail développe une forme stochastique d'un modèle humain de conducteur qui peut être employé pour simuler des conseils et la commande de véhicule. La fonction humaine de moteur-commande est complexe et peut être affectée par des facteurs tels que la formation et l'expérience du conducteur, la fatigue, les états de route, et l'attention. Les variations de ces effets deviennent plus prononcées en conditions dangereuses d'entraînement comme dans la neige et la glace. Un exemple de tels états d'entraînement est opération d'enlèvement de neige dans l'entretien de route, où l'utilisation d'un modèle stochastique de conducteur semble être plus souhaitable. Ce travail évalue et prolonge les modèles existants d'un conducteur humain comprenant des considérations stochastiques ou statistiques liées aux différences dans les expériences des conducteurs et leurs conditions aussi bien que des variations de l'effet des perturbations telles que labourer des forces. Le but est de développer un environnement de simulation qui peut être employé dans la conception et l'évaluation des systèmes d'aide de conducteur pour l'opération d'enlèvement de neige dans un environnement système intelligent de transport.DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 RAMEAU : Ordres stochastiques En ligne : gabibulayev@ucdavis.edu, bravani@ucdavis.edu [article] A Stochastic Form of a Human Driver Steering Dynamics Model = Une forme stochastique d'un modèle humain de dynamique de direction de conducteur [texte imprimé] / Gabibulayev, Magomed, Auteur ; Ravani, Bahram, Auteur . - 322-336 p.
Génie Mécanique
Langues : Anglais (eng)
in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 129 N° 3 (Mai 2007) . - 322-336 p.
Mots-clés : Conducteur Modèle humain Moteur-commande Modèle stochastique Index. décimale : 620.1 Essais des matériaux. Défauts des matériaux. Protection des matériaux Résumé : This work develops a stochastic form of a human driver model which can be used for simulating vehicle guidance and control. The human motor-control function is complex and can be affected by factors such as driver's training and experience, fatigue, road conditions, and attention. The variations in these effects become more pronounced in hazardous driving conditions such as in snow and ice. One example of such driving conditions is snow removal operation in highway maintenance, where the use of a stochastic driver model seems to be more desirable. This work evaluates and extends existing models of a human driver including stochastic or statistical considerations related to differences in drivers' experiences and their conditions as well as variations in the effect of disturbances such as plowing forces. The aim is to develop a simulation environment that can be used in design and evaluation of driver assistance systems for snow removal operation in an Intelligent Transportation System environment.
Ce travail développe une forme stochastique d'un modèle humain de conducteur qui peut être employé pour simuler des conseils et la commande de véhicule. La fonction humaine de moteur-commande est complexe et peut être affectée par des facteurs tels que la formation et l'expérience du conducteur, la fatigue, les états de route, et l'attention. Les variations de ces effets deviennent plus prononcées en conditions dangereuses d'entraînement comme dans la neige et la glace. Un exemple de tels états d'entraînement est opération d'enlèvement de neige dans l'entretien de route, où l'utilisation d'un modèle stochastique de conducteur semble être plus souhaitable. Ce travail évalue et prolonge les modèles existants d'un conducteur humain comprenant des considérations stochastiques ou statistiques liées aux différences dans les expériences des conducteurs et leurs conditions aussi bien que des variations de l'effet des perturbations telles que labourer des forces. Le but est de développer un environnement de simulation qui peut être employé dans la conception et l'évaluation des systèmes d'aide de conducteur pour l'opération d'enlèvement de neige dans un environnement système intelligent de transport.DEWEY : 629.8 ISSN : 0022-0434 RAMEAU : Ordres stochastiques En ligne : gabibulayev@ucdavis.edu, bravani@ucdavis.edu