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Physics-Informed Multimodal Learning for Wheel-Force Prediction and Grip Utilization Optimization Using Image Detection and Chassis Sensors in Electric Vehicles
Cet article propose un cadre d'apprentissage multimodal léger et informé par la physique qui fusionne l'imagerie de la surface de la route avec les données des capteurs du châssis pour prédire avec précision les forces de pneus par roue et optimiser l'utilisation de l'adhérence dans les véhicules électriques, réduisant de manière significative les erreurs d'estimation et les taux de violation de friction par rapport aux méthodes conventionnelles tout en garantissant un déploiement en temps réel.