An autonomous vehicle control algorithm based on Ackerman Geometry is known to be reliable in low tire slip situation. However, vehicles at high speed make lateral errors due to high tire slip. In this paper, considering the tire slip of vehicles, the steering angle is determined based on the Ackerman Geometry and is supplemented tire slip angle by the Stanley steering algorithm. In addition, to prevent the tire slip, the algorithm, which restricts steering if a certain level of slip occurs, is used to reduce the lateral error. While many studies have been extended to include vehicle slip, studies also need to be carried out on the tire slip depending on hardware performance. The control algorithm of autonomous vehicles is compensated considering the sensor noise and the performance of steering actuator. Through the various simulations, it was found that the performance of steering actuator was the key factor affecting the performance of autonomous driving. Also, it was verified that the usefulness of steering algorithm considering the tire slip and performance of steering actuator.
In the turning maneuver of the vehicle, its motion is mainly dependent on the genuine steering characteristics in view of the directional stability for stable turning ability. The under steer vehicle has an ability to maintain its own directonal performance for unknown external disturbances to some extent. From a few years ago, in order to acquire the more enhanced handling performance, some types of four wheel steering vehicle were considered and constructed. And, various rear wheel control logics for external disturbances has not been suggested. For this reason, in this posed rear wheel control logic is based on the yaw rate feed back type and is slightly modified by an yaw rate tuning factor for more stable turning performance. And an external disturbance is defined as a motivation of the additional yaw rate in the center of gravity by an uncertain input. In this study, an external disturbance is applied to the vehicle as a form of the additional yawing moment. Finally, the proposed rear wheel control logic is tested on the multi-body analysis software(ADAMS). J-turn and double lane change test are performed for the validation of the control logic.
This paper describes a lateral guidance system of an unmanned vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in the unmanned vehicle simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the learning pattern, learning itself, and the adequacy of the design controller. A 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. Good results were obtained. Also, the real unmanned electrical vehicle using neural network controller verified good results.
This paper presents the motion planning of robotic vehicles for the path tracking and the obstacle avoidance. To follow the given path, the vehicle moves through the turning radius obtained through the pure pursuit method, which is a geometric path tracking method. In this paper, we assume that the vehicle is equipped with a 2D laser scanner, allowing it to avoid obstacles within its sensing range. The turning radius for avoiding the obstacle, which is inversely proportional to the virtual force, is then calculated. Therefore, these two kinds of the turning radius are used to generate the steering angle for the front wheel of the vehicle. And the vehicle reduces the velocity when it meets the obstacle or the large steering angle using the potentials of obstacle points and the steering angle. Thus the motion planning of the vehicle is done by planning the steering angle for the front wheels and the velocity. Finally, the performance of the proposed method is tested through simulation.
This paper presents a unified control algorithm of independent braking and steering for collision avoidance. The desired motion of the vehicle in the yaw plane is determined using the probabilistic risk assessment method based on target state estimation. For the purpose of coordinating the independent braking and steering, a non-linear vehicle model has been developed, which describes the vehicle dynamics in the yaw plane in both linear and extended non-linear ranges of handling. A control allocation algorithm determines the control inputs that minimize the difference between the desired and actual vehicle motions, while satisfying all actuator constraints. The performance of the proposed control algorithm has been investigated via computer simulations conducted using the vehicle dynamics software CARSIM and Matlab/Simulink.
An analysis of handling characteristics of a vehicle is performed for step and pulse steering input, which may be very useful in suspension design stage. Many developed computer programs for vehicle dynamics require test data of compliance effects for proto type car. Therefore, these programs are not suitable for automobile development stage. Using the raw design data of suspension and steering system, we analyze the vehicle behavior for step and pulse steering input with commercial multibody dynamics program, ADAMS. Simulated results are in good agreement with vehicle test results. Vehicle handling characteristics parameters which are very useful in automobile suspension design are evaluated from the analysis.
Vehicle stability is a very important subject in vehicle design and control, because vehicle safety is closely dependent upon its dynamic stability. The control logic for four-wheel steering(4WS) systems, in which maintaining at least the specified stability region is the control objective, was constructed using the simplified vehicle model of 3 degree-of-freedoms. The improvement of vehicle stability was verified through computer simulations for the slalom and the double lane change maneuver using the multi-body dynamic model in MSC.ADAMS.
This paper presents a lateral driver model with neuromuscular system to evaluate the performance of electric power steering (EPS). Output of most previously developed driver models is steering angle. However, in order to evaluate EPS system, driver model which results in steering torque output is needed. The proposed lateral driver model mainly consists of 2 parts: desired steering angle calculation and conversion of steering angle into steering torque. Desired steering angle calculation part results in steering angle to track desired yaw rate for path tracking. Conversion of steering angle into torque is consideration with neuromuscular system. The proposed driver model is investigated via actual driving data. Compared to other algorithms, the proposed algorithm shows similar pattern of steering angle with human driver. The proposed driver can be utilized to efficiently evaluate EPS system in simulation level.
For high fuel economy, many kinds of unit in vehicle have been developed. In steering system, as a result, HPS(Hydraulic Power Steering) system has been replaced as EHPS and EPS system. But the structures of these systems are totally different, and that causes the uncertainty of fuel economy evaluation. Therefore we undertake to research to find results and tendency of fuel economy and energy in steering system. For accurate evaluation, we modeled different types of steering systems on same vehicle model. The simulation came into action on various driving cycle. The driving condition is designed to show standby power of pump. Results show differences of fuel efficiency and energy consumption.
In the vehicle steering system, we can consider two methods to steer the vehicle. One is a front wheel steering(FWS), the other is a four wheel steering(4WS). The four wheel steering method has been recently introduced to improve the steering performance. In this paper, we present a design of the four wheel steering controller. First, we constructed the neural network two degree of freedom PID controller to control the 4WS system. Then we compared the performance of conventional PID controller with our proposed controller in terms of yaw rate and side slip velocity. The computer simulation results show that 4WS system controlled by the proposed controller has well driving performances than the other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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