The absolute longitudinal speed of a vehicle is estimated by using vehicle acceleration data from an accelerometer and wheel speed data from standard 50-tooth antiknock braking system wheel speed sensors. An intuitive solution to this problem is, "When wheel slip is low, calculate absolute velocities from the wheel speeds; when wheel slip is high, calculate absolute velocity by integrating the accelerometer." Fuzzy logic is introduced to implement the above idea and a new algorithm of "modified velocities with step integration" is proposed. This algorithm is verified experimentally to estimate speed of a vehicle, and is also shown to estimate absolute longitudinal vehicle speed with a 6% worst-case error during a hard braking maneuver lasting three seconds.
This paper presents a stochastic model predictive control (SMPC) for stop maneuver of autonomous vehicles considering perception uncertainty of stopped vehicle. The vehicle longitudinal motion should achieve both driving comfortability and safety. The comfortable stop maneuver can be performed by mimicking acceleration profile of human driving pattern. In order to implement human-like stop motion, we propose a reference safe inter-distance and velocity model for the longitudinal control system. The SMPC is used to track the reference model which contains the position uncertainty of preceding vehicle as a chance constraint. We conduct simulation studies of deceleration scenarios against stopped vehicle in urban environment. The test results show that proposed SMPC can execute comfortable stop maneuver and guarantee safety simultaneously.
Accurate state estimation is important for autonomous driving. However, the estimation error increases in situations that a lot of longitudinal slip occurs. Therefore, this paper presents a vehicle state estimation method using an Extended Kalman Filter. The filter estimates the states of the host vehicle robust to wheel slip. It utilizes the measurements of the four-wheel rotational speeds, longitudinal acceleration, yaw-rate, and steering wheel angle. Nonlinear measurement model is represented by Ackermann Model. The main advantage of this approach is the accurate estimation of yaw rate due to the measurement of the steering wheel angle. The proposed algorithm is verified in scenarios of autonomous emergency braking (AEB), lane change (LC), lane keeping (LK) using an automated vehicle. The results show that the proposed algorithm guarantees accurate estimation in such scenarios.
In this paper, the model-matching control in the longitudinal autonomous driving system is investigated by vehicle dynamics simulation, which contains nonlinear subcomponents and simplified subcomponents. The design of the robust model-matching controller is performed by the characteristics of the 2 degrees of freedom controller, which is composed of the feedforward compensator and the feedback compensator. It makes the characteristics of tractive and brake force to be equivalent to the specific transfer function, which is suggested as the reference model. Mathematical models of vehicle dynamic analysis including the model-matching control are constructed for computer simulation. Then, simple examples on open-loop simulation without any controller and closed loop simulation with the model-matching controller are applied to check the validity of the robust controller. As the practical example, the autonomous driving system in the longitudinal direction is adopted. It is proved that the model-matching control is effective and adequate to the disturbances and the perturbations, which are shown in the responses of the change of a vehicle mass and a road gradient.
This study presents a viscoelastic characterization of flexible pavement subjected to moving loads. A series of field tests have been conducted on three pavement sections (A2, A5, and A8) at the Korea Expressway Corporation (KEC) test road. The effect of vehicle speed on the responses of each test section was investigated at three speeds: 25km/hr, 50km/hr, and 80km/hr. During the test, both longitudinal and lateral strains were measured at the bottom of asphalt layers and in-situ measurements were compared with the results of finite element (FE) analyses. A commercial FE package was used to model each test section and a step loading approximation has been adopted to simulate the effect a moving vehicle. Field responses reveal the strain anisotropy (i.e., discrepancy between longitudinal and lateral strains) and the amplitude of strain normally decreases as the vehicle speed increases. In most cases, lateral strain was smaller than the longitudinal strain, and strain reduction was more significant in lateral direction.
This paper presents a RLS based adaptive sliding mode observer (A-SMO) for unknown fault reconstruction in longitudinal autonomous driving. Securing the functional safety of autonomous vehicles from unexpected faults of sensors is essential for avoidance of fatal accidents. Because the magnitude and type of the faults cannot be known exactly, the RLS based A-SMO for unknown acceleration fault reconstruction has been designed with relationship function in this study. It is assumed that longitudinal acceleration of preceding vehicle can be obtained by using the V2V (Vehicle to Vehicle) communication. The kinematic model that represents relative relation between subject and preceding vehicles has been used for fault reconstruction. In order to reconstruct fault signal in acceleration, the magnitude of the injection term has been adjusted by adaptation rule designed based on MIT rule. The proposed A-SMO in this study was developed in Matlab/Simulink environment. Performance evaluation has been conducted using the commercial software (CarMaker) with car-following scenario and evaluation results show that maximum reconstruction error ratios exist within range of ±10%.
An integrated analytical model which should have essential dynamics on the longitudinal railway vehicle is developed. The model consists of translational movement, rotational movement, brake actuator, adhesion force between rail and wheel, and brake friction force between wheel and pad. Thus, during the deceleration for stopping, a feedback controller controlling the brake cylinder pressure is designed to improve ride quality and to release friction problems. Through the developed model, the feasibility of controlling the cylinder pressure is verified for the better performances during braking.
In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method will be used to estimate the vehicle parameters, mass, time constant, etc. The nonlinear model between the driving force and the vehicle acceleration will be chosen to design the state observer for the vehicle velocity and acceleration. It will be shown that the proposed observer is exponentially stable, and that the adaptive controller proposed on this paper is stable. It will be proved that the errors of the relative distance, velocity and acceleration converge to zero asymptotically fast, and that the overall system is also asymptotically stable. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.
Effective shear modulus of continuous fiber reinforced polymeric composites is measured using a modified Iosipescu Shear Test(IST) and compared with data obtained by finite element analyses that a concept of unit cell is. It is found that the numerical results of the longitudinal shear modulus give a good agreement with experimental data at lower fiber volume fraction. In this paper, both the distance and stress transfer between the fibers are discussed as the major factors.
The longitudinal velocity (forward speed) having significant importance in proper running of railway wheelset on track, depends greatly upon the adhesion ratio and creep analysis by implementation of suitable dynamic system on contamination. The wet track condition causes slip and slide of vehicle on railway tracking, whereas high speed may also increase slip and skidding to severe wear and deterioration of mechanical parts. The basic aim of this research is to design appropriate model aimed estimator that can be used to control railway vehicle forward velocity to avoid slip. For the filtration of disturbance procured during running of vehicle, the kalman filter is applied to estimate the actual signal on preferered samples of creep co-efficient for observing the applied attitude of noise. Thus error level is detected on higher and lower co-efficient of creep to analyze adhesion to avoid slip and sliding. The skidding is usually occurred due to higher forward speed owing to procured disturbance. This paper guides to minimize the noise and error based upon creep coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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