Publikációk | Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium

International Journal of Control / 2021. január

Design of LPV control for autonomous vehicles using the contributions of big data analysis

Fényes, D.

Németh, B.

Gáspár, P.

Bővebben

Energies 2021, 14(2), 517 / 2021. január

A novel data-driven modeling and control design method for autonomous vehicles

Fényes, D.

Németh, B.

Gáspár, P.

Bővebben

Sensors, MDPI, Vol. 21(2) / 2021. január

PHD filter for object tracking in road traffic applications considering varying detectability

Törő, O.

Aradi, S.

Bécsi, T.

Gáspár, P.

Bővebben

Sensors 2021, 21(2), 337 / 2021. január

Calibration and improvement of an odometry model with dynamic wheel and lateral dynamics integration

Fazekas M.

Gáspár, P.

Németh, B.

Bővebben

Journal of Energies, 13(23) / 2020. november

Estimation of battery separator area, cell thickness and diffusion coefficient based on non-ideal liquid-phase diffusion modeling

Csomós, B.

Fodor, D.

Vajda, I.

Bővebben

Asian Journal of Control / 2020. november

Tensor product transformation‐based modeling of an induction machine

Németh, Z.

Kuczmann, M.

Bővebben

MDPI Applied Sciences, 10, Paper-id. 7716. / 2020. október

Design of a low-complexity graph-based motion-planning algorithm for autonomous vehicles

Hegedűs, T.

Németh, B.

Gáspár, P.

Bővebben

MDPI Applied Sciences, 10(20), Paper-id. 7171. / 2020. október

Design of a reinforcement learning-based lane keeping planning agent for automated vehicle

Kővári, B.

Hegedüs, F.

Bécsi, T.

Bővebben

IEEE Access, vol. 8, pp. 187470-187482 / 2020. október

Hierarchical evasive path planning using reinforcement learning and model predictive control

Fehér, Á.

Aradi, S.

Bécsi, T.

Bővebben