A gasoline injector rig which can measure cumulative injected fuel mass under a vehicle driving condition was developed. The measurement system consists of an engine control unit (ECU), data acquisition (DAQ) and injected fuel collection system using loadcells. By supplying reconstructed sensor signals which simulate the real vehicle's sensor signals to the ECU, the ECU drives injectors as if they were driven in the vehicle. The vehicle's performance was computer simulated by using $GT-Suite^{(R)}$ software based on both engine part load performance and automatic transmission shift map. Throttle valve position, engine and vehicle speed, air mass flow rate et al. were computer simulated. The used vehicle driving pattern for the simulation was FTP-75 mode. For reconstructing the real vehicle sensor signals which are correspondent to the $GT-Suite^{(R)}$ simulated vehicle's performance, the DAQ systems were used. The injected fuel was collected with mess cylinders. The collected fuel mass in the mess cylinder with elapsed time after starting FTP-75 driving mode was measured using loadcells. The developed method shows highly improved performance in fast timing and accuracy of the cumulative injected fuel mass measurement under the vehicle driven condition.
Recently, due to various environmental problems such as global warming, increasing of international oil prices and exhaustion of resource, a paradigm of world automobile market is rapidly changing from vehicles using internal combustion engine to eco-friendly vehicles using electric power such as EV (Electric Vehicle), HEV (Hybrid Electric Vehicle), PHEV (Plug-in Hybrid electric Vehicle) and FCEV (Fuel Cell Electric Vehicle). There are many driving cycles for performance evaluation of conventional vehicles. However there is a lack of researches on driving cycle for EV. This study is composed of part 1 and part 2. In this paper part 1, in order to develop urban driving cycle for performance evaluation of electric vehicles, Gwacheon-city patrol route of police patrol car was selected. Actual driving test was performed using EV. The driving data such as velocity, time, GPS information etc. were recorded. GUDC-EV (Gwacheon-city Urban Driving Cycle for Electric Vehicles) including road gradient was developed through the results of analyzing recorded data. Reliability of the driving cycle development method was substantiated through comparison of electricity performance. In the second part of this study, the developed driving cycle was compared to simulation result of the existing urban driving cycle. Verification of the developed driving cycle for EV performance evaluation was described.
Regenerative braking performance of an electrically powered vehicle is closely related to driving distance per battery charge. An electric vehicle uses appropriate amounts of mechanical braking force and electromagnetic regenerative braking force to recover energy and increase driving efficiency. In particular, when it drives on a downhill road, energy recovery rate is maximized through regenerative braking during coasting based on the mass inertia of the vehicle. Since an electric two-wheeled vehicle covered in this paper is lighter than an electric four-wheeled vehicle, the improvement of its driving distance per battery charge through regenerative braking is different from an electric four-wheeled vehicle. This study compared the driving characteristics of an electric two-wheeled vehicle based on regenerative braking. Two driving test modes were simulated with a chassis dynamometer system. By analyzing the measurement of a chassis dynamometer, the driving characteristics of a two-wheel electric vehicle, such as driving efficiency, were analyzed. In addition, test results were reviewed to draw the limitations of conventional test methods for regenerative braking performance of an electric two-wheel vehicle.
Recently, the various driving simulator have been used widely to analyze the handling performance of vehicle and to verify the motion control algorithm of vehicle. In this study, a virtual driving simulator based on the 20-DOF vehicle model is realized to estimate the handling performance and stability of a 4WS (Four-wheel-steering) and/or 4n(Four-wheel-driving) vehicle. Especially the DC motor controlled 4WS actuator is modelled in order to reflect the effect of the responsiveness of actuator on the handling performance and stability. And the realized simulator can be applied to develope a real time simulation system for designing and testing the real vehicles.
Objective: The purpose of this study was to develop and evaluate high technology adaptive driving controls, such as mini steering wheel-lever system and joystick system, for the people with physical disabilities in the driving simulator. Background: The drivers with severe physical disabilities have problems in operation of the motor vehicle because of reduced muscle strength and limited range of motion. Therefore, if the remote control system with driver-by-wire technology is used for adaptive driving controls for people with physical limitations, the disabled people can improve their quality of life by driving a motor vehicle. Method: We developed the remotely controlled driving simulator with drive-by-wire technology, e.g., mini steering wheel-lever system and joystick system, in order to evaluate driving performance in a safe environment for people with severe physical disabilities. STISim Drive 3 software was used for driving test and the customized Labview program was used in order to control the servomotors and the adaptive driving devices. Thirty subjects participated in the study to evaluate driving performance associated with three different driving controls: conventional driving control, mini steering wheel-lever controls and joystick controls. We analyzed the driving performance in three different courses: straight lane course for acceleration and braking performance, a curved course for steering performance, and intersections for coupled performance. Results: The mini steering wheel-lever system and joystick system developed in this study showed no significant statistical difference (p>0.05) compared to the conventional driving system in the acceleration performance (specified speed travel time, average speed when passing on the right), steering performance (lane departure at the slow curved road, high-speed curved road and the intersection), and braking performance (brake reaction time). However, conventional driving system showed significant statistical difference (p<0.05) compared to the mini steering wheel-lever system or joystick system in the heading angle of the vehicle at the completion point of intersection and the passing speed of the vehicle at left turning. Characteristics of the subjects were found to give a significant effect (p<0.05) on the driving performance, except for the braking reaction time (p>0.05). The subjects with physical disabilities showed a tendency of relatively slow acceleration (p<0.05) at the straight lane course and intersection. The steering performance and braking performance were confirmed that there was no statistically significant difference (p>0.05) according to the characteristics of the subjects. Conclusion: The driving performance with mini steering wheel-lever system and joystick control system showed no significant statistical difference compared to conventional system in the driving simulator. Application: This study can be used to design primary controls with driver-by-wire technology for adaptive vehicle and to improve their community mobility for people with severe physical disabilities.
This paper describes development of 4 Wheel Drive (4WD) Electric Vehicle (EV) based driving control algorithm for severe driving situation such as icy road or disturbance. The proposed control algorithm consists three parts : a supervisory controller, an upper-level controller and optimal torque vectoring controller. The supervisory controller determines desired dynamics with cornering stiffness estimator using recursive least square. The upper-level controller determines longitudinal force and yaw moment using sliding mode control. The yaw moment, particularly, is calculated by integration of a side-slip angle and yaw rate for the performance and robustness benefits. The optimal torque vectoring controller determines the optimal torques each wheel using control allocation method. The numerical simulation studies have been conducted to evaluated the proposed driving control algorithm. It has been shown from simulation studies that vehicle maneuverability and lateral stability performance can be significantly improved by the proposed driving controller in severe driving situations.
Recently, the in-wheel motor vehicle is rapidly developed to solve energy exhaustion and environmental problems. Especially, it has the advantage of independently driving the torque control of each wheel in the vehicle. However, due to the weight increase of wheel, the comfort of vehicle riding and performance of road holding become worse. In this paper, to compensate the poor performance, a simultaneous control of the driving torque and semi-active suspension system is investigated. A vehicle model is generated using CarSim Software and validated by field tests. Co-simulation of CarSim and MATLAB/Simulink with control logics is carried out, and it is found that simultaneous control of the driving torque and semi-active suspension system can improve driving stability and durability of the in-wheel motor system.
Kim, Duk-Ho;Shin, Byung-Kwan;Kyongsu Yi;Lee, Kyo-Il
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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pp.185-188
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1999
An estimation algorithm for vehicle driving load has been proposed in this paper. Driving load is an important factor in a vehicle's longitudinal motion control. An approach using an observer is introduced to estimate driving load based on inexpensive RPM sensors currently being used in production vehicles. Also, a torque estimation technique using nonlinear characteristic functions has been incorporated in this estimation algorithm. Using a nonlinear full vehicle simulation model, we study the effect of the driving load on longitudinal vehicle motion, and the performance of the estimation algorithm has been evaluated. The proposed estimation algorithm has good performance and robustness over uncertainties in the system parameters. An accurate estimate of the driving load can be very helpful in the development of advance vehicle control systems such as intelligent cruise control systems, CW/CA systems and smooth shift control systems.
This paper presents an evaluation scenario of safety performance for extraordinary service permission of autonomous vehicle driving on a motorway. Based on advanced driver assistance system (ADAS) which is already mass-production, an autonomous vehicle driving on motorway is tested on the public roads and also getting close to mass-production. Before the autonomous vehicle tested, the safety of autonomous driving system should be evaluated based on a proper test scenario. Prior to develop the test scenario, this paper reviews the licensing standards for an autonomous vehicle in California and Nevada, and the international regulations of each ADAS. To develop the scenario, the driving conditions of motorway are categorized into five modes and fundamental evaluation requirements of elements of autonomous driving system are derived. An evaluation scenario, which represents the real driving conditions, has been developed to assess the safety of autonomous vehicle. This scenario has validated by computer simulation using model predictive control (MPC) based autonomous driving algorithm.
With the recent advancement of control method and battery technology, the electric vehicle have been researched to replace the conventional vehicle with electric vehicle with the view point of the environmental concerns and energy conservation. An electric vehicle which is equipped with the independent front steering system and in-wheel motors has advantage in terms of control. For example, the different torque which generated by left and right wheels directly can make yaw moment and the independent steering using outer wheel control is able to reduce the sideslip angle. Using of independent steering and driving system, the 4 wheel electric vehicle can improve a performance better than conventional vehicle. In this paper, we consider the method for improving the cornering performance of independent front steering system and in-wheel motor used electric vehicle with the compensated outer wheel angle and direct yaw moment control. Simulation results show that the method can improve the cornering performance of 4 wheel electric vehicle. We also apply the steering motor failure to steer the vehicle turned by the torque difference without steering. This paper describes an independent front steering and driving, consist of three parts; Vehicle Model, Control Algorithm for independent steering and driving and simulation. First, vehicle model is application of TruckSim software for independent front steering and 4 wheel driving. Second, control algorithm describes the reduced sideslip and direct yaw moment method in view of cornering performance. Last is simulation and verification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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