The purpose of this paper is to construct a control algorithm for improving the driving efficiency of 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles. The main parts of the vehicle were modeled and the input-output relations of signals were summarized using MATLAB/Simulink. A performance simulator for 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles was developed based on the co-simulation environment with a commercial dynamic behavior analysis program called Carsim. Moreover, for improving the driving efficiency of vehicles, a torque distribution algorithm, which distributes the torque to the front and rear wheels, was included in the performance simulator. The effectiveness of the torque distribution algorithm was validated by the SOC simulation using the FTP-75 driving cycle.
The demands for vehicle safety systems such as ABS and ESC have been increased. Accurate vehicle state estimation is required to realized the abovementioned systems and tire-friction coefficient is crucial information. Estimation of lateral tire-road friction coefficient using pneumatic trail information is mainly dealt in this paper. Pneumatic trail shows unique characteristics according to the wheel side slip angle and these property is highly sensitive to vehicle lateral motion. The proposed algorithm minimizes the use of conventional tire models such as magic formula, brushed tire model and Dugoff tire model. The pure side slip maneuver, which means no longitudinal dynamics, is assumed to achieve the ultimate goal of this paper. A simulation verification using Carsim and Simulink is performed and the results show the feasibility of the proposed algorithms.
Lane keeping assistant system (LKAS) could save thousands of lives each year by maintaining lane position and is regarded as a promising active safety system. The LKAS is expected to reduce the driver workload and to assist the driver during driving. This paper proposes a model based predictive controller for the LKAS which requires cooperative driving between the driver and the assistance system. A Hardware-In-the-Loop-Simulator (HILS) is constructed for its evaluation and includes Carsim, Matlab Simulink and a lane detection algorithm. The single camera is mounted with the HILS to acquire the monitor images and to detect the lane markers. The simulation is conducted to validate the LKAS control performance in various road scenario.
The vehicle attitude and sideslip is critical information to control the vehicle to prevent from unintended motion. Many of estimation strategy use bicycle model or IMU integration, but both of them have limits on application. The main purpose of this paper is development of vehicle orientation estimator which is robust to various vehicle state and road shape. The suggested estimator use 3-axis magnetometer, yaw rate sensor and lateral acceleration sensor to estimate three Euler angles of vehicle. The estimator is composed of two individual observers: First, comparing the known magnetic field and gravity with measured value, the TRIAD algorithm calculates optimal rotational matrix when vehicle is in static or quasi-static condition. Next, merging 3-axis magnetometer with inertial sensors, the extended Kalman filter is used to estimate vehicle orientation under dynamic condition. A validation through simulation tools, Carsim and Simulink, is performed and the results show the feasibility of the suggested estimation method.
Lane Keeping Assistant Systems (LKAS) require the cooperative operation between drivers and active steering angle/torque controllers. An LKAS is proposed in this study such that the desired reference path generation (DRPG) system generates the desired path to minimize the trajectory overshoot. Based on the reference path from the DRPG system, an optimal controller is designed to minimize the cost function. A HIL (Hardware In the Loop) simulator is constructed to evaluate the proposed LKAS system. The single camera is mounted on the simulator and acquires the monitor images to detect lane markers. The performance of the proposed system is evaluated by HIL system using the Carsim and the Matlab Simulink.
융설액 분사 시스템은 강설이 예상되거나 진행 중인 상황에서 즉시 대응이 가능하며, 강설 초기에 효율적인 처리로 강설로 인해 발생 가능한 교통사고와 교통 지정체를 감소시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 시스템의 설치비용이 고가이고, 설치되는 장비의 종류에 따라 운영 및 유지관리 비용이 지속적으로 소요되기 때문에 모든 도로 구간에 설치하는 것은 현실적으로 불가능하다. 최근 국내에서는 결빙 위험 구간을 파악할 수 있는 프로그램들이 개발되어 턴키 및 대안 설계에 활용되고 있다. 그러나 프로그램 개발 업체들마다 분석 방식이 상이하고 객관적인 기준이 없는 실정이다. 이에 따라 융설시스템 적용구간에 대한 기준 마련도 시급하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 선형, 기상조건, 일조조건 등을 다양한 도로 조건을 정량화하여 어떤 구간에 우선적으로 융설시스템을 적용하여야 하는지 판단할 수 있는 기준을 제시한다. 이를 위해 국내 지역별 기상 조사, 지형지물에 의해 음지 발생 여부 분석, 선형과 미끄럼 저항성을 고려한 차량 시뮬레이션 등을 수행하고 이론적 검토를 통해 설치 기준 방법론을 정립하는데 중점을 둔다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 시간에 따라 방향 속도와 위치가 변하는 무인자동차의 궤적 추적 제어시스템에 대해 논한다. 무인자동차는 운전자의 도움이 없어도 스스로 주위환경을 인식하여 지정된 도로를 주행할 수 있는 자동차로 올바른 주행을 위해 고려해야 할 변수가 다양하다. 무인자동차의 궤적 추적 시스템에서 인식한 정보는 이산적인 값을 가지므로 센스 간의 간격으로 인하여 비연속성 및 비선형성을 가지고 있다. 이로 인하여 목표 궤적을 정확하게 추적하는 것 어렵다. 본 논문은 차량의 운동학 모델링을 통하여 선형오차, 제약 조건, 제어 목표함수의 세 가지 조건을 갖는 무인자동차 궤적 추적시스템을 제안한다. 제안된 궤적 추적시스템을 기반으로 동적 시뮬레이션 소프트웨어-카심(Dynamic Simulation Software-CarSim)의 결합시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하였고, 그 결과로 더욱 정밀하게 목표 궤적을 추적할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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