The torsion bar, which is a steering torque sensor, is mounted between the steering pinion and the input shaft in the IPA(input pinion assembly). Accurate torque measurement is important to improve the sense of operation, and the straightness of the torsion bar can affect torque measurement. In this study, the amount of bending was measured and the exact shape was analyzed regarding the bending phenomenon in the press-fitting process for torsion bars. The effect of alignment error was analyzed through finite element forming analysis. Process data analysis was conducted for the double-end press fit model. If there is an alignment error of about 10% of the serration tooth height, the indentation load is reduced by about 10%. If there is an alignment error, the torsion bar is rotated.
This paper describes a vision-based line-tracking system for AGV and steering control scheme. For detect the guideline quickly and exactly, We use four line-points which complement and predict each other. This low-cost line-tracking system is efficiently using PC-based real-time vision processing, Steering control is studied through an steering controller with guide-line angle and line-point error. This method is tested via a typical AGV with a single camera in laboratory environment.
본 논문에서는 무선 시스템에서 목표물 도래방향 추정에 대한 다중 빔에 대해서 연구한다. 빔 조향 방법은 고각 방향의 빔 조향 방식 또는 빔 형성 방식, 스택 빔 조향, 주파수 조향, 위상 조향 및 디지털 빔 형성 등으로 구분 된다. 제안된 알고리즘은 효과적인 빔 조향을 하기위해서 위상과 크기를 보정하는 안테나 가중치 오차 보정기법과 특이 행렬을 결합한 방법이다. 본 논문에서는 빔 조향 추정 알고리즘을 제안하여 디지털 빔 형성 레이더에 빔조향 방식을 적용하여 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통해서 본 연구에서 제안된 알고리즘의 성능을 기존 알고리즘과 비교 분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 도래방향 추정 능력이 향상된 것을 입증하였다.
A double-end rod hydraulic cylinder is widely used with a steering valve for the steering control system in large tractors. For the development of automatic steering controller, the feasibility of using a proportional control valve replacing the conventional manual steering valve to control the position of hydraulic steering cylinder was investigated in terms of the max. overshoot, the steady-state error and the rise time. A simulation model for the electrohydraulic steering system with load using AMESim package was developed to be valid so that the proper control algorithm could be chosen through the computer simulation. It could be concluded that the P-control algorithm was sufficient to control the electrohydraulic steering system, where the control frequency should be no greater than 20 Hz at the P-gain of 5. In particular, the performance of the developed steering controller was satisfactory even at the conditions of varying flow rates and loads.
A steering control system based on CAN(Controller Area Network) for autonomous tractor was developed to reduce duty of a central processing computer and to improve performance of steering control in terms of reduced control interval and error. The steering control system consisted of a SCU (Steering Control Unit), an EHPS system, and a potentiometer. The SCU consisted of an MCU (Micro Controller unit), an A/D converter, and a DC-DC converter, and a PID controller was used to control steering angle. The steering control system was communicated with the computer by CAN-bus. Each actuator and implement was connected to a multi-function board interfacing with the computer through a USB cable. Without CAN, control interval of the autonomous tractor was 1.5 seconds. When the CAN-based steering control system was combined with the autonomous tractor, however, control interval of the integrated system was reduced to those less than 0.05 seconds. When the autonomous tractor was operated with 1.5-s and 0.05-s control cycles at a 0.63-m/s travelling speed, the trajectories were close to straight lines for both of the control cycles. For a 1.34-m/s traveling speed, tractor trajectory was close to sine wave with a 1.5-s control cycle, but was straight line with a 0.05-s control cycle.
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 this paper, novel analog duty cycle corrector (DCC) with a digital duty error detector is proposed. The digital duty error detector measures the duty error of the clock and converts it into a digital code. This digital code is then used to accurately correct the duty ratio by adaptively steering the charge-pump current. The proposed duty cycle corrector was implemented using an 80nm DRAM process with 1.8V supply voltage. The simulation result shows that the proposed duty cycle corrector improves the settling time up to $70{\sim}80%$ at 500MHz clock frequency for the same duty correction accuracy as the conventional analog DCC.
We describe a new method for removing non-linear phased array antenna aberration called "squint" problem. To develop a compensation scheme. theoretical antenna and artificial neural networks were used. The purpose of using the artificial neural networks is to develop an antenna system model that represents the steering function of an actual array. The artificial neural networks are also used to implement an inverse model which when concatenated with the antenna or antenna model will correct the "squint" problem. Combining the actual steering function and the inverse model contained in the artificial neural network, alters the steering command to the antenna so that the antenna will point to the desired position instead of squinting. The use of an artificial neural network provides a method of producing a non-linear system that can correct antenna performance. This paper demonstrates the feasibility of generating an inverse steering algorithm with artificial neural networks.
In this study, the optimal synthesis of planar steering mechanisms for vehicles is studied. The author minimized the steering error between two front wheels subject to the constraints of transmission angles. Nonlinear programming methods such as BFGS method and golden section search method are used for this optimization. As numerical examples, Ackermann's steering mechanism, 6-link and 10-link planar mechanism are adopted to check the usefulness of this method. Consequently, among the three optimized mechanisms, 10-link planar one conducts far more accurate performance subject to tight constraints of transmission angles.
In this paper, validation of Driver Steering Model has been conducted. The comparison between the simulation model and vehicle test results shows that the model is very feasible for describing combined human driver and actual vehicle dynamic behaviors. The 3D vehicle model is consisted of 6-DOF sprung mass and 4-quarter car model for vehicle body dynamics. Powertrain model including differential gear and Pacejka tire model are applied. The driver steering model is also validated with vehicle test result. The driver steering model is based on angle and displacement error from the desired path, recognized by driver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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