This paper develops a 3 DOF vehicle model which includes lateral, roll and yaw motion to study a 4WS vehicle. The model is used for the simulation of a 4WS vehicle behavior, and to derive a control algorithm for rear wheel steering. This paper uses a feedforward plus feedback control scheme to compute a rear wheel steering angle. The feedforward control scheme for computing the first rear wheel steering angle uses a gain which is acquired by multiplying a proper value on a gain to maintain a zero sideslip angle. The feedback control scheme for computing the second rear wheel steering angle uses fuzzy logic and model following control scheme. A linear 2 DOF model is used as a reference model for model following control, and is derived from the developed 3 DOF model by neglecting sprung mass roll motion. A reference state variable is yaw rate, and is computed using the linear 2 DOF model. J-turn and lane change maneuver simulation are performed to show the effectiveness of the developed control scheme. The simulation results show that the 4WS vehicle with the developed control scheme has much better performance in yaw rate, lateral acceleration, roll angle, and sideslip angle than the 2WS vehicle. Also, the results show that the performance of the developed control is close to the one of an optimal control which assumes all states are perfect.
This research is conducted to develop an automatic steering system for parallel parking, and the performance of the system was evaluated by parallel parking a conventional vehicle. The automatic steering system consisted of MDPS (motor driven power steering) to control steering, ESC (electronic stability control) to acquire wheel speed, ultrasonic sensors to recognize the parking space, and a controller to communicate and handle data. The parallel parking process using the automatic steering control consisted of parking space recognition, parking path generation, and parking path tracking. The path for parallel parking was generated based on a kinematic model of a conventional vehicle, and a PI controller was used to control the steering angle for path tracking. Parallel parking using the automatic steering control was conducted according to vehicle speed conditions. The results show that the errors on the x-axis and y-axis were below 0.54 m and 0.14 m, respectively, and the error on the steering angle was less than $1^{\circ}$. Therefore, it is possible to implement parallel parking using an automatic steering control system for conventional vehicles.
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.
To design an automatic steering controller with high performance for autonomous vehicle, it is necessary to have a precise model of the lateral dynamics with respect to the steering command input. This paper presents an empirical modeling of the steering system for an autonomous vehicle. The steering system here is represented by three individual transfer function models: a steering wheel actuator model from the steering command input to the steering angle of the shaft, a dynamic model between the steering angle and the yaw rate of the vehicle, and a dynamic model between the steering command and the lateral deviation of vehicle. These models are identified using frequency response data. Experiments were performed using a real vehicle. It is shown that the resulting identified models have been well fitted to the experimental data.
In order to improve stability and controllability of SUV vehicle, Integrated Dynamics Control system with Steering system (IDCS) was developed. Eight degree of freedom vehicle model and front and rear steering system model were used to design IDCS system. It also employs Fuzzy logic control method to design integrate control system. The performance of IDCS was evaluated with two road conditions and several driving conditions. The result shows that SUV vehicle with IDCS tracked the reference yaw rate under all tested conditions. IDCS reduced the body slip angle also. It represents IDCS improves vehicle stability and steerability.
EPS(Electric Power Steering) systems have many advantages over traditional hydraulic power steering systems in space efficiency engine efficiency and environmental compatibility. In this paper an EPS system control logic using a torque map is proposed. The main function of the EPS system is to reduce the steering torque exerted by a driver by assist of an electric motor. Vehcile speed steering torque and steering wheel angle are measured and fed back to the EPS control system where appropriate assist torque is generated to assist the operator's steering effort. Another capability of the EPS system for easy adaptation to different steering feels via simple tuning is demonstrated by the experiments. It will be also verified that the EPS system can also improve damping and return performance of the steering wheel by control of the assist motor.
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.
Multi-axle driving vehicles that are used in special environments require high driving performance, steering performance, and stability. Among these vehicles, 6WS/6WD vehicles with middle wheels have structural safety by distributing the load and reducing the pitch angle during rapid acceleration and braking. 6WS/6WD vehicles are favored for military use in off road operations because of their high maneuverability and mobility on extreme terrains and obstacles. 6WD vehicles that using in-wheel motor can generate the independent wheel torque without other mechanical parts. Conventional vehicles, however, cannot generate an opposite driving force at each side wheel. Using an independent steering and driving system, six-wheel vehicles can show better performance than conventional vehicles. Using of independent steering and driving system, the 6 wheel vehicle can improve a performance better than conventional vehicle. This vehicle enhances the maneuverability under low speed and the stability at high speed. This paper describes an independent 6WS/6WD vehicle, consists of three parts; Vehicle Model, Control Algorithm for 6WS/6WD and Simulation. First, vehicle model is application of TruckSim software for 6WS and 6WD. Second, control algorithm describes the optimum tire force distribution method in view of energy saving. Last is simulation and verification.
In this research, an effective technique was examined to improve the drift running performance. Concretely, the driver model by which the counter steer was done was assumed to the model by which the vehicle body slip angle (and the vehicle body slip angle velocity) was feed back. Next, the effectiveness of the system which added the assist steer angle corresponding to the steering wheel angle velocity to a front wheel steer angle was clarified as a drift running performance improvement technique of the vehicle. As a result, because the phase advances when the differentiation steer assistance is added, it has been understood to be able to cover the delay of the counter steer when the drift running. Therefore, it has been understood that the drift control does considerably easily. Moreover, it has been understood that the differentiation steer assistance acts effectively at the drift cornering by which the drift angle is maintained in cornering and the severe lane change with a drift at a situation. That is, it was understood to be able to settle to the drift angle of the aim quickly at the time of the drift cornering because the delay of the control steer angle of the counter steer was improved. Moreover, it was understood for the transient overshoot of the vehicle tracks to be able to decrease, and to return to the state of stability quickly at the severe lane change.
This paper presents an optimum tire force distribution method for 6WD/6WS(6-Wheel-Drive and 6-Wheel-Steering) electric vehicles. Using an independent steering and driving system, the performance of 6WD/6WS vehicles can be improved, as, for example, with respect to their maneuverability under low speed and their stability at high speed. Therefore, there should be a control strategy for finding the optimum tire forces that satisfy the driver's command and minimize energy consumption. From the driver's commands (steering angle and accelerator/brake pedal stroke), the desired yaw moment, the desired lateral force, and the desired longitudinal force were obtained. These three values were distributed to each wheel as the torque and the steering angle, based on the optimum tire force distribution method. The optimum tire force distribution method finds the longitudinal/lateral tire forces of each wheel that minimize the cost function, which is the sum of the normalized tire forces. Next, the longitudinal/lateral tire forces of each wheel are converted into the reference torque inputs and the steering wheel angle inputs. The proposed method was tested through a simulation, and its effectiveness was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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