This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.
This paper presents a yaw moment control based on estimated mass for manual-shift commercial vehicles. In yaw moment controller, parameter uncertantiy of vehicle mass is important because the desired yaw moment depends on vehicle parameter. However, in the case of commercial vehicle, the weight of the loaded vehicle is more than twice as much as compared to the unloaded vehicle. The proposed algorithm estimates the vehicle mass by using the longitudinal dynamic and gear shifting characteristics. The estimated mass is used to adaptively modify the vehicle parameters. In addition, this paper estimates the chamber pressure of a pneumatic brake and generates the target yaw moment through on/off valve control. MATLAB/Simulink and Trucksim were performed under sine with dwell test. The results demonstrate that the proposed algorithm improves the lateral and rollover stability.
In this paper, a real-time multibody vehicle dynamics and control model has been developed for a virtual reality intelligent vehicle simulator. The simulator consists of low PCs for a virtual reality visualization system, vehicle dynamics and control analysis system a control loading system, and a network monitoring system. Virtual environment is created by 3D Studio Max graphic tool and OpenGVS real-time rendering library. A real-time vehicle dynamics and control model consists of a control module based on the sliding mode control for adaptive cruise control and a real-time multibody vehicle dynamics module based on the subsystem synthesis method. To verify the real-time capability of the model, cut-in, cut-out simulations have been carried out.
This paper describes the NANDO VDC (Vehicle Dynamics Control) system for the vehicle stability enhancement and consists of the control strategies , computer simulation and tests on the various road surface. This VDC system controls the dynamic vehicle motion in the emergency situation such as the final oversteer/understeer andallows the vehicle to follow the course as desired by the driver. The system is based on an active yaw control and its performance verified by the test is shown. Also the comparison between the MANDO VDC System and a competitor is carried out.
This paper presents an vulnerable road user (VRU) classification and tracking algorithm using vision and LiDAR sensor fusion method for urban autonomous driving. The classification and tracking for vulnerable road users such as pedestrian, bicycle, and motorcycle are essential for autonomous driving in complex urban environments. In this paper, a real-time object image detection algorithm called Yolo and object tracking algorithm from LiDAR point cloud are fused in the high level. The proposed algorithm consists of four parts. First, the object bounding boxes on the pixel coordinate, which is obtained from YOLO, are transformed into the local coordinate of subject vehicle using the homography matrix. Second, a LiDAR point cloud is clustered based on Euclidean distance and the clusters are associated using GNN. In addition, the states of clusters including position, heading angle, velocity and acceleration information are estimated using geometric model free approach (GMFA) in real-time. Finally, the each LiDAR track is matched with a vision track using angle information of transformed vision track and assigned a classification id. The proposed fusion algorithm is evaluated via real vehicle test in the urban environment.
차량제어의 고도화에 의해, 자동 대열 주행 제어와 같은 정밀한 제어의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 정밀 제어를 수행하기 위해서는 차량제어에 필요한 차량 파라미터를 항상 파악하는 것이 중요하다. 특히 화물 운송용 트럭의 경우, 화물 적재 상태에 따라 차량 질량과 차량 관성모멘트 등의 차량 파라미터가 크게 변화한다. 따라서 미지의 파라미터가 있을 경우, 실시간으로 파라미터 추정하여 제어시스템에의 반영이 요구된다. 본 연구에서는 차량이 곡선 주행할 때에 차량의 조향제어에 중요한 차량 파라미터 중 하나인 요관성모멘트에 대하여 Dual Kalman filter알고리즘과 GPS센서를 이용하여 차량이 주행 중에 미지의 요관성모멘트 값을 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 차량동역학 상용 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 추정방법의 타당성을 검토한다.
전자제어식 미끄럼방지 제동장치 (ABS, Antilock Brake System)는 차량의 급제동시 발생할 수 있는 바퀴의 슬립을 방지하여 차량의 제동거리를 단축시키고 주행 성능을 향상시키는 차량 내 안전장치이다. 지난 몇 년 동안 공압식 제동시스템을 사용하는 대형차량에 적합한 미끄럼방지 제동 제어기를 연구해 왔다. 이 제어기는 바퀴의 슬립율과 그 변화량을 이용한 제어 법칙을 유도하여, 제어 파라미터로 사용하고 있다. 이러한 제어 파라미터의 튜닝에는 맡은 반복적인 실험이 요구된다. 이러한 요구에 부응하기 위하여 차량의 제동을 실시간으로 모사 할 수 있는 HILS (Hardware In-the Loop Simulation) 시스템을 개발, 구축하였다. 개발 HILS는 공압식 브레이크 시스템 및 14 자유도를 가지는 차량 동역학 모델 및 타이어-바퀴 동역학을 소프트웨어 모델로 사용하고, 개발 중인 전자제어식 미끄럼 방지 제동 제어기를 하드웨어로 사용하여, 바퀴속도 센서 신호 모의 장치 및 공압 엑추에이터 모의 신호등의 인터페이스 장치를 사용하여 제동중인 차량의 상태를 실시간으로 시뮬레이션 및 감시할 수 있다. 이 개발 HILS를 이용하여 제동 제어기의 제어 파라미터의 튜닝을 짧은 시간에 성공적으로 끝낼 수 있었을 뿐만 아니라, HILS 실험을 마친 제어기는 미끄럼 방지 제동 시험장에서 실차 주행 시험을 무사히 마침으로써, 개발 기간과 비용을 절감할 수 있는 하드웨어를 이용하는 시뮬레이션의 효용성을 간접적으로 증명하였다.
본 연구에서는 횡가속도 센서 계측 신호 기반의 기준 차량 요레이트 모델을 활용하여 횡경사 유무에 관계 없이 견실한 성능을 보장하는 제동기반 요 모멘트 제어시스템을 개발하였다. 2자유도 single track 모델과 횡가속도 센서 계측 신호를 융합하여 새로운 기준 요레이트 모델을 설계하였고 이를 기반으로 요 모멘트 제어기를 설계하였다. 또한 외란 관측기를 적용하여 요레이트 동역학에 존재하는 차량 파라미터 오차를 보상하고 제어기의 성능을 개선하였다. 다자유도 차량동역학 해석 SW인 CARSIM을 이용하여 평지 및 횡경사 노면을 반영한 다양한 검증 시나리오 조건에서 제안된 제어기를 검증하였다. 그 결과 기준 차량모델에 횡가속도 계측 신호를 반영하고 외란 관측기를 통해 모델 파라미터 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 새롭게 제안된 횡안정성 제어기가 도로 횡경사에 관계없이 다양한 주행상황에서 차량의 횡안정성을 견실하게 유지할 수 있음을 확인하였다.
The VDC(Vehicle Dynamics Control) is a control system whose target is to improve vehicle stability under critical motion. The system has a good potential of becoming a standard active safety unit in passenger vehicles since it can be implemented on top of the ABS/TCS system with little extra cost. This, however, is possible only when the signals that the VDC system demands can be obtained with sufficient accuracy. In this research, estimators for the road friction coefficient and body sideslip angle have been designed. The two variables have great influence upon performance of the VDC system but not directly measurable. For the estimator design, the Newton method and the nonlinear observer theory have been exploited. The performance of the estimator have been verified via simulations on critical driving conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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