This paper describes the steering control and geomagnetism cancellation for an autonomous mobile robotusing MR sensors. The magnetic-resistive (MR) sensor obtains the vector summation of the magnetic fields from embedded magnets and the Earth. The robot is controlled by the magnetic fields from embedded magnets. So, geomagnetism is the disturbance in the steering control system. In this paper, we propose a new method of the sensor arrangement in order to remove the geomagnetism and robotbody interference. The proposed method uses two MR sensors located in a level plane and the steering controller has been developed. The controller has three input variables (dBx, dBy, dBz) using the measured magnetic field difference, and an output variable (the steering angle) ...
In this study, the steering control system for UCT (unmanned container transporter) was developed using MR (Magnetoresistive) sensors. The MR and magnet sensors are used for the lane detecting system. The robust control theory is used for the design of the steering controller to reduce the uncertainties of the road. The performance of the robust steering controller is compared in simulations and tests using the existing PD controller of the UCT.
This paper describes the steering control and geomagnetism cancellation for an autonomous vehicle using an MR sensor. The magneto-resistive (MR) sensor obtains the vector summation of the magnetic fields from embedded magnets and the Earth. The vehicle is controlled by the magnetic fields from embedded magnets. So, geomagnetism is the disturbance in the steering control system. In this paper, we propose a new method of the sensor arrangement in order to remove the geomagnetism and vehicle body interference. The proposed method uses two MR sensors located in a level plane and the steering controller has been developed. The controller has three input variables ($dB_x$, $dB_y$, $dB_z$) using the measured magnetic field difference, and an output variable (the steering angle). A simulation program was developed to acquire the data to teach the neural network, in order to test the ability of a neural network to learn the steering control process. Also, the computer simulation of the vehicle (including vehicle dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the vehicle controller using the neural network. From the simulation and field test, good result was obtained and we confirmed the robustness of the neural network controller in a real autonomous vehicle.
Until now, all of the port goods are transported manually by container transporter in the port. Recently there are a lot of studies about unmanned vehicle driven automatically. In terms of the vehicle automation, the control of steering and velocity on vehicle systems is very important part in container transporter. In common sense, vehicle systems have lots of nonlinear parameters so we have many difficulties in designing the optimal controller of them. In this paper, we present a design of the TDOF PID controller using a hybrid schematic algorithm to control the steering system optimally. We used the single-track model to pre-test the designed controller before appling to AGV. We also used the ES(evolutionary strategy) and SA(simulated annealing) algorithms to construct the hybrid tuning algorithm for parameters of controller. Finally, we had the computer simulation to verify that our designed controller has better performance than the other one.
In this paper, a steering feel simulator is designed and implemented using a steering wheel with a rotation angle sensor, torque sensor, and an ac motor for the generation of the required torque. The controller in the simulator consists of a 16-bit micro-controller, a D/A converter and A/D converters. The main objective of the controller is to perform torque control where the reference torque is calculated from the torque map for both the vehicle velocity and the wheel sensor cutout. It is shown via the experimentation using the proposed simulator that the simulator output performance can be easily understood for the variation of vehicle parameters or controller parameters.
본 논문은 조향구조를 갖는 이동로봇의 조향 제어를 위해 PID 제어기의 이득을 튜닝 방법을 제안한다. PID 이득을 설정하는 다양한 방법들이 제시되고 연구되고 있다. 이득은 지글러-니콜스의 계단형 입력으로부터 이득을 얻는 방법으로 얻어진 이득을 이동로봇에 적용하고 이를 시험하여 다시 2차 전달함수에 의해 새로운 이득을 계산하였다. 얻어진 새로운 이득으로 응답시간 및 유지오차율에 관한 실험을 수행하여 PID 자동 튜닝의 성능을 확인하였다. 유지시간, 응답시간 및 수렴시간에 대한 실험결과로 이동로봇의 조향 시스템에서 사용이 가능하고 응답 시간이 빠르게 도달할 수 있으며 안정하게 제어됨을 확인하였다.
The most important part in automated transport systems is steering control for lane keeping Most of systems developed so far have used the visual information for steering control. In this study, the steering control algorithm based on visual servoing has been developed and tested by applying it on Radio Controlled(R/C) model car equipped with one CCD camera. We also demonstrated the feasibility of using it as a pre-test car before the real car experiment in developing automated vehicles. In order to solve the problem of the limited spave and load of a model car, remote-brained approach has been taken. For steering control of a model car, the PD controller which uses the look ahead offset to generate control input has been implemented and the characteristics of the controller has been explained in view of kinematics. Some experimental results have been also illustrated so as to show the control performance and stability.
As the traffic congestion and parking problems in urban areas are increased the tall and narrow commuter vehicles have interested as a means to increase the utilization of existing freewa- ys and parking facilities. However, in hard cornering those vehicles could reduce stability against overturning compared to conventional vehicles. This tendency can be mitigated by tilting the body toward the inside of the turn. In this paper those tilting vehicles are considered in which at speed at least, the tilt angle is controlled by steering the front wheels. In other word, if the driver turns the steering wheel the tilt controller automatically steers the road wheel to tilt the body inside of the turn. Also, the dynamic tilting vehicle model with tire slip angles is constructed by adding the roll degree of freedom. Finally, through computer simulation the behaviors of the tilting vehicles are investigated.
This paper examines the usefulness of a Brake Steer System (BSS), which uses differential brake forces for steering intervention in the context of Intelligent Transportation Systems (ITS). In order to help the car to turn, a yaw moment can be achieved by altering the left/right and front/rear brake distribution. This resulting yaw moment on the vehicle affects lateral position thereby providing a limited steering function. The steering function achieved through BSS can then be used to control lateral position in an unintended road departure system. A 8-DOF nonlinear vehicle model including STI tire model will be validated using the equations of motion of the vehicle. Then a controller will be developed. This controller, which will be a PID controller tuned by Ziegler-Nichols, will be designed to explore BSS feasibility by modifying the brake distribution through the control of the yaw rate of the vehicle.
Two yaw motion control systems that improve a vehicle lateral stability are proposed in this study: a rear wheel steering yaw motion controller (SESP) and an enhanced rear wheel steering yaw motion controller (ESESP). A SESP controls the rear wheels, while an ESESP steers the rear wheels and front outer wheel to allow the yaw rate to track the reference yaw rate. A 15 degree-of-freedom vehicle model, simplified steering system model, and driver model are used to evaluate the proposed SESP and ESESP. A robust anti-lock braking system (ABS) controller is also designed and developed. The performance of the SESP and ESESP are evaluated under various road conditions and driving inputs. They reduce the slip angle when braking and steering inputs are applied simultaneously, thereby increasing the controllability and stability of the vehicle on slippery roads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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