A realtime simulator using an explicit integration method is introduced to improve the solving performance for the dynamic analysis of a wheeled vehicle. Because a full vehicle system has many parts, the development of a numerical technique for multiple d.o.f. and ground contacts has been required to achieve a realtime dynamics analysis. This study proposes an efficient realtime solving technique that considers the wheeled vehicle dynamics behavior with full degrees of freedom and wheel contact with soft ground such as sand or undersea ground. A combat vehicle was developed to verify this method, and its dynamics results are compared with commercial programs using implicit integration methods. The combat vehicle consists of a chassis, double wishbone type front and rear suspension, and drive train. Some cases of vehicle dynamics analysis are carried out to verify the realtime ratio.
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.
In these days, a vehicle simulator is developed by using a VR(Virtual Reality) system. A VR system must provide a vehicle simulator with a natural interaction, a sufficient immersion and realistic images. To achieve this, it is important to provide a fast and uniform rendering performance regardless of the complexity of virtual worlds or the level of simulation. In this paper, modeling methods which offer an improved rendering performance for complex VR applications as 3D road model have been implemented and verified. The key idea of the methods is to reduce a load of VR system by means of LOD(Level of Detail), alpha blending texture mapping, texture mip-mapping and bilboard. Hence, in 3D road model where a simulation is complex or a scene is very large, the methods can provide uniform and acceptable frame rates. The VR system which is constructed with the methods has been experimented under the various application environments. It is confirmed that the proposed methods are effective and adequate to the VR system which associates with a vehicle simulator.
자율 주행 차량은 주변 환경의 정보를 수집하는 센서, 측정된 데이터를 판단하는 제어 모듈로 구성된 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)을 기반하고 있다. 최근에 자율주행 기술에 대한 관심이 증가함에 따라 ADAS 입문 개발자들 및 학습자들을 위한 손쉬운 개발프레임워크가 필요하다. 그러나, 기존 개발 및 검증 방식은 고성능 자동차 시뮬레이터를 기반하기 때문에 검증 방법의 복잡성 및 고비용 등의 단점이 있다. 또한, 대부분의 방식은 시뮬레이터로부터 ADAS에서 필요로 하는 센싱 데이터를 직접 제공하지 않으므로 검증 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 문제점들을 극복하는 3D 자동차 시뮬레이터를 활용한 상호작용형 ADAS 개발 및 검증 프레임워크를 제시한다. 영상인지 기반의 인공지능을 적용한 ADAS를 3D 자동차 시뮬레이터에서의 가상센서로 구현하고, 실제 시나리오에 자율주행 검증을 진행하였다.
Chassis system has a large influence on ride quality, stability and NVH performance of a car. To improve the performance and reduce cost, the development of chassis modular assemblies is emphasized. To develop chassis corner modules, it is necessary to predict the performance of full vehicle motion such as ride, handling performance, NVH characteristics and durability of modules. In this paper, full vehicle test is performed to acquire the road load data of chassis corner module of passenger car. 3-axis simulator modeling are carried out to simulate reaction force analysis and fatigue analysis of new developed modules. Also, real simulator tests to validate performance of new developed modules are performed. We had developed the accelerated durability test procedure of KATECH PG and it is used to test chassis corner modules at laboratory and simulate durability performance. All these results have been provided to module and parts company and make an important role to develop chassis corner modules.
독립 구동형 전동 통합 샤시 시스템은 시스템 내구 성능 관련 신뢰성 확보, 구동 전동기 고장 시 차량 안정성 확보, 차륜 중량 증가에 따른 Ride & Handling 성능 저하 등의 문제로 실제 차량에 적용이 지연되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들 중 Ride & Handling 문제를 해결하기 위해 차량의 주행성능 평가가 가능한 시뮬레이터를 개발하였다. MATLAB/Simulink를 이용하여 독립구동형 전동 샤시 시스템이 적용된 소형 전기 자동차를 모델링 하였으며, 27자유도의 차량 거동 해석이 가능한 CarSim을 이용하여 차량동역학을 모델링 하였다. 개발된 시뮬레이터를 활용하여 차량의 주행 안정성을 향상을 위한 알고리즘을 개발/검증함으로써 차량의 Ride & Handling 성능 저하 문제를 해결하고자 하였다.
This paper is on designing an indoor driving simulator to evaluate the performance of in-car speech recognizer when influenced by the elements, which lower the success rate of speech recognition. The proposed simulator simulates vehicle noise which was pre-recorded in diverse driving environments and driver's speech. Additionally, the proposed Lombard effect conversion module in this simulator enables the speech recorded in a studio environment to convert into various possible driving scenarios. The relevant experimental results have confirmed that the proposed simulator is a feasible approach for realizing an effective method as it achieved similar speech recognition results to the real driving environment.
In conventional Vehicle Stability Control (VSC) System, a control threshold is designed by average driver characteristics. Despite the stabilizing effort, VSC causes redundancy to an expert driver. An advanced VSC which has flexibility on its control property is proposed in this study. By using lateral velocity estimator, a control threshold is determined on side slip angle and angular velocity phase plane. Vehicle planar motion model based sliding controller is modified with respect to various control thresholds. The performance of the proposed VSC algorithm has been investigated by human-in-the-loop simulation using a vehicle simulator. The simulation results show that the control threshold has to be determined with respect to the driver steering characteristics. A VSC with variable control thresholds would provide an improvement compared to a VSC with a constant threshold.
A roller rig has been widely used in the study about dynamic stability and railway safety. However, the cost for constructing the roller rig and the difficulty in adjusting the design parameters for vehicle systems lead to the development of a small scale simulator which is cheaper than the large scale test systems and easy to control the parameters affecting dynamic characteristics of the railway vehicle. For the operation of the small scale test system called a small scale simulator, it is required to investigate the performance and characteristics of the system. This could be achieved by a comparative study between an analysis and an experiment. This paper presented the analytical model which could be used for verifying of the test results and understanding of the physical behavior of the dynamic system comprising the small scale bogie and the simulator.
In this research, we present a path planning method for an autonomous flight of unmanned aerial vehicles (UAVs) through reinforcement learning under simulated environment. We design the simulator for reinforcement learning of uav. Also we implement interface for compatibility of Deep Q-Network(DQN) and simulator. In this paper, we perform reinforcement learning through the simulator and DQN, and use Q-learning algorithm, which is a kind of reinforcement learning algorithms. Through experimentation, we verify performance of DQN-simulator. Finally, we evaluated the learning results and suggest path planning strategy using reinforcement learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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