T his paper presents the lateral and longitudinal control algorithm for the driving of a 4WS AGV(Automated Guided Vehicle). The control law to the lateral and longitudinal control of the AGV includes adaptive agin tuning ability, that is the controller gain of the gravity compensated PD controller can be changed on a real-time. The gain tuning law is derived from the Lyapunov direct method using the output error of the reference model and the actual model, And to show the performance of the presented lateral and longitudinal control algorithm, we simulate toe nonlinear AGV equations of the motion by deriving the Newton-Euler Method, The read path is from quay yard area to docking position in loading yard area. The quay yard area is where the quay crane loads the container to the AGV and the docking position is where the container is transferred to the gantry crane. The road types are constructed in a straight line and J-turn. When driving the straight line, the driving velocity is 6㎧ and the J-turn is 3㎧.
This paper proposes an autolanding guidance and control algorithm with the lateral guidance law. This algorithm is basically formulated and designed in feedback linearization based on singular perturbation. Main features of this algorithm are two facts. One of those is that when a certain situation happens that airplane must realign to the runway suddenly assigned due to unexpected environment change around the landing site, the heading guidance in this algorithm is very valuable, and the other is the fact that the inner loop control of this algorithm is able to be designed directly based on the Handling Quality Requirements that most flight control systems must be satisfied with. To illustrate the potential of this algorithm, 6-DOF nonlinear simulation based on the nonlinear airplane model shown in Ref.[11] is carried out. The simulation results showed that the altitude response to the given landing trajectory is accurate, and the airplane heading alignment to the assigned runway from the lateral deviation is successful. It is noted that this algorithm is also applicable to unmanned aerial vehicle, which can be retrieved in autolanding technique, where the runway far retrieving the vehicle is in any direction for example at war field.
An Integrated Dynamics Control system with four wheel Steering (IDCS) is proposed and analysed in this study. It integrates and controls steer angle of front and rear wheel simultaneously to enhance lateral stability and steerability. An active front steer (AFS) system and an active rear steer (ARS) system are also developed to compare their performances. The systems are evaluated during brake maneuver and several road conditions are used to test the performances. The results showed that IDCS vehicle follows the reference yaw rate and reduces side slip angle very well. AFS and ARS vehicles track the reference yaw rate but they can not reduce side slip angle. On split-${\mu}$ road, IDCS controller forces the vehicle to go straight ahead but AFS and ARS vehicles show lateral deviation from centerline.
This paper presents a control strategy of 4 wheel drive (4WD) vehicles. Proposed control strategy has simple structure and can easily apply to various vehicles with low cost and time. It is consist of feedforward control for traction ability, fedback control for minimizing the wheel speed difference and yaw control for lateral stability. In addition, to integrate the traction and stability control, a blending function is applied. To evaluate the feasibility of the proposed control strategy, actual vehicle experiment is conducted after deciding the tuning parameter through the simulation. The simulation is accomplished by CarSim and Matlab/Simulink and the actual vehicle test is conducted using full size Sports Utility Vehicle (SUV) equipped rear wheel based solenoid type 4WD device.
This paper addresses an algorithm of path planning for autonomous driving of a ground vehicle in waypoint navigation. The proposed algorithm is flexible in utilization under a large GPS positioning error and generates collision-free multiple paths while pursuing minimum traveling time. An optimal path reduces inefficient steering by minimizing lateral changes in generated waypoints along a path. Simulation results compare the proposed algorithm with the A* algorithm by manipulation of the steering wheel and traveling time, and show that the proposed algorithm realizes real-time obstacle avoidance by quick processing of path generation, and minimum time traveling by producing paths with small lateral changes while overcoming the very irregular positioning error from the GPS.
This paper presents the feasibility for improving the ride quality of railway vehicle equipped with semi-active suspension system using magnetorheological(MR) fluid damper. In order to achieve this goal, a fifteen degree of freedom of railway vehicle model, which includes a car body, bogie frame and wheel-set is proposed to represent lateral, yaw and roll motions. The MR damper system is incorporated with the governing equation of motion of the railway vehicle which includes secondary suspension. To illustrate the effectiveness of the controlled MR dampers on railway vehicle secondary suspension system, the sky-hook control law using the velocity feedback is adopted. Computer simulation for performance evaluation is performed using Matlab. Various control performances are demonstrated under external excitation which is the creep force between wheel and rail.
This paper describes a development of traction control algorithm to investigate dynamic behavior of 2-motor driven electric vehicle. A electric vehicle is represented by a nonlinear seven degree of freedom including accelerations of wheels, longitudinal, lateral, and yaw motions. A nonlinear control algorithm is proposed in order to enhance the driveability of the electric vehicle with torque split control system. With the proposed control algorithm, numerical simulations are performed to analyze the dynamic behavior of the electric vehicle.
본 논문에서는 보다 빠른 속도의 무인주행과 이를 가능케하는 안전한 항법구현에 주력하여 시스템을 개발하고 알고리즘을 적용한 결과를 보이고 있다. 또한 본 논문에서는 9개의 초음파 센서를 사용하여 가상역장 알고리즘을 적용한 험로주행용 차량의 무인주행에 적용한 시스템의 구성과 적용방법을 기술하고 실차실험을 통한 시스템의 성능과 향후 연구방향을 제시하였다.
Rollover accidents are a common occurrence on the highway ramp section. At highway ramp section, unexpected situations might occur due to demand on complex steering control unlike routine driving maneuver in the main streamline. Commercial vehicles have higher risk of rollover due to their high center of gravity. In this study, the lateral acceleration causing rollover would be found. In addition, sections would be classified as dangerous and safe ones by confirming the maximum lateral acceleration for various speed and curvature.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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