An Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is a powered pilotless aircraft, which is controlled remotely or autonomously. UAVs are an attractive alternative for many scientific and military organizations. UAVs can perform operations that are considered to be risky or uninhabitable for humans. UAVs are currently employed in many military missions and a number of civilian applications. For accomplishing the UAV's missions, guarantee of survivability should be preceded. The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a $A^*PS$_PGA (A-star with Post Smoothing_Parallel Genetic Algorithm) for Multiple UAVs's path planning to maximize survivability. A mathematical programming model is composed by using MRPP (Most Reliable Path Problem) and MTSP (Multiple Traveling Salesman Problem). After transforming MRPP into Shortest Path Problem (SPP),$A^*PS$_PGA applies a path planning for multiple UAVs.
After Dantzig and Rasmer introduced Vehicle Routing Problem in 1959, this field has been studied with numerous approaches so far. Classical Vehicle Routing Problem can be described as a problem of multiple number of homogeneous vehicles sharing a same starting node and having their own routes to meet the needs of demand nodes. After satisfying all the needs, they go back to the starting node. In order to apply the real world problem, this problem had been developed with additional constraints and pick up & delivery model is one of them. To enhance the effectiveness of pick up & delivery, hub became a popular concept, which often helps reducing the overall cost and improving the quality of service. Lots of studies have suggested heuristic methods to realize this problem because it often becomes a NP-hard problem. However, because of this characteristic, there are not many studies solving this problem optimally. If the problem can be solved in polynomial time, optimal solution is the best option. Therefore, this study proposes a new mathematical model to solve this problem optimally, verified by a real world problem. The main improvements of this study compared to real world case are firstly, make drivers visit every nodes once except hub, secondly, make drivers visit every nodes at the right time, and thirdly, make drivers start and end their journey at their own homes.
Fuel-consumption and catalyst-out emissions of a parallel hybrid electric vehicle are affected by operating region of an engine. In many researches, It is generally known that it is profitable in fuel- consumption to operate engine in OOL(Optimal Operating Line). We established the mathematical model of a parallel hybrid electric vehicle, which is linear time-invariant. To operate an engine in OOL, we applied RHC(Receding Horizon Control) to the driving control of a parallel hybrid electric vehicle. And it is known that the RHC has advantages such as good tracking performance under state and control constraints. This RHC is obtained by using linear matrix inequality (LMI) optimization. In this paper, there are three main topics. First, without state and control constraints, the optimal tracking of OOL was simulated. Second, with state and control constraints by engine and motor performances, the optimal tracking of OOL was simulated. In the last, we studied on the optimal gear ratio. That is to say, we combined the RHC and the iterative simulation to extract the optimal gear ratio. In this simulation, the vehicle is commanded to track the reference vehicle trajectory and the engine is operated in the optimal operating region which is made by the state constraints.
This paper presents steering system requirements to ensure the stabilized lateral control of autonomous driving vehicles. The two main objectives of a lateral controller in autonomous vehicles are maintenance of vehicle stability and tracking of the desired path. Even if the desired steering angle is immediately determined by the upper level controller, the overall controller performance is greatly influenced by the specification of steering system actuators. Since one of the major inescapable traits that affects controller performance is the time delay of the steering actuator, our work is mainly focused on finding adequate parameters of high level control algorithm to compensate these response characteristics and guarantee vehicle stability. Actual vehicle steering angle response was obtained with Electric Power Steering (EPS) actuator test subject to various longitudinal velocity. Steering input and output response analysis was performed via MATLAB system identification toolbox. The use of system identification is advantageous since the transfer function of the system is conveniently obtained compared with methods that require actual mathematical modeling of the system. Simulation results of full vehicle model suggest that the obtained tuning parameter yields reduced oscillation and lateral error compared with other cases, thus enhancing path tracking performance.
In electric agricultural machine the gearbox is used to increase torque and lower the output speed of the motor shaft. The gearbox consists of several shafts, helical gears and spur gears works in series. Optimization plays an important role in gear design as reducing the weight or volume of a gear set will increase its service life and improve the bearing capacity. In this paper the basic design parameters for gear like shaft diameter and face width are considered as the input variables. The bending stress and material volume is considered as the objective function. ANSYS was used to investigate the bending stress when the variable was changed. Artificial Neural Network (ANN) was used to obtain the mathematical model of the system based on the bending stress behaviour. The ANN was used since the output system is nonlinear. The Genetic Algorithm (GA) technique of optimization is used to obtain the optimized values of shaft diameter and face width on the pinion based on the ANN mathematical model and the results are compared as that obtained using the traditional method. The ANN and GA were performed using MATLAB. The simulation results were shown that the proposed algorithm was successfully calculated the value of shaft diameter and face width to obtain the minimal bending stress and material volume of the gearbox.
Determination of the local vertical is not trivial for a moving vehicle and in general will require corrections for the Earth geophysical deflection. The vehicle's local vertical can be estimated by INS integration with initial alignment in SDINS(Strap Down INS) system. In general, the INS has drift error and it cause the performance degradation. In order to compensate the drift error, GPS/INS augmented system is widely used. And in the event that GPS is denied or unavailable, celestial navigation using star tracker can be a backup navigation system especially for the military purpose. In this celestial navigation system, the vehicle's position determination can be achieved using more than two star trackers, and the accuracy of position highly depends on accuracy of local vertical direction. Modern tilt sensors or accelerometers are sensitive to the direction of gravity to arc second(or better) precision. The local gravity provides the direction orthogonal to the geoid and, appropriately corrected, toward the center of the Earth. In this paper the relationship between direction of center of the Earth and actual gravity direction caused by geophysical deflection was analyzed by using precision orbit simulation program embedded the JGM-3 geoid model. And the result was verified and evaluated with mathematical gravity vector model derived from gravitational potential of the Earth. And also for application purpose, the performance variation of pure INS navigation system was analyzed by applying precise gravity model.
커넥티드 기반 자율주행 시스템에서 차량의 군집주행은 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽 로드를 크게 감소시켜 줄 뿐만 아니라 교통흐름을 개선하는 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 효율적인 군집주행집단 관리를 위해서는 군집의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하며 이를 위한 신규차량 및 타 군집 소속 차량의 효율적인 병합 제어가 필수적이다. 본 연구에서는 군집의 현재 규모와 차량의 우선순위에 따라 병합 요청을 수락 또는 거절하는 병합 제어 방안을 제시한다. 제안하는 방안은 마코프 체인 기반의 수학적 분석모델을 이용해 분석하고 검증하었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 중앙 시스템의 부하를 적절하게 잘 관리하는 것을 확인할 수 있었다.
This paper deals with the attitude control of a self-made VTOL vehicle which is round shape and has four fans and motors. Although hovering mechanisms are suitable for field work at a mountainous region or a building site etc., it is known that modeling the structure of the plant is quite difficult due to its unstable or uncertain characteristics. So, a robust controller is requried in order to cope with these uncertainties. WE first model the structure of the plant under the actual hovering setting and then determine the uncertainty of the acquired mathematical model by using system identification method as exactly as possible. We adopt the $H^{\infty}$ theory as a control algorithm because of its availability, and the structure of two-degree-of-freedom is used as a basic feedback control system to improve the transient response of the plant. Finally, we show the appropriateness of the designed controller through simulations and experiments. That is, the proposed VTOL system is able to maintain its roubust performance in spite of parameter variations and existing disturbances..
The performance of shock absorber is directly related to the car behaviour and performance, both for handling and ride comfort. The displacement sensitive shock absorber has two modes of damping force (i.e. soft and hard) according to the position of piston. In this study, a mathematical nonlinear dynamic model is introduced to predict the performance of displacement sensitive shock absorber. Especially in this paper, the transient zone is considered and the simulation result is well fit with experimental data. And the vehicle dynamic characteristic of displacement sensitive shock absorber is presented using quarter car simulation model. The simulation results of frequency response are compared with passive shock absorber.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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