This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
In this paper a platoon merging control system is considered as a remotely located system with state represented by a stochastic process. in the system it is common to encounter situations where a single decision maker controls a large number of subsystems and observation and control signals are sent over a communication channel with finite capacity and significant transmission delays. Unlike a classical estimation problem where the observation is a continuous process corrupted by additive noise there is a constraint that the observation must be coded and transmitted over a digital communication channel with fintie capacity. A recursive coder-estimator sequence is a state estimation scheme based on observations transmitted with finite communication capacity constraint. in this paper we introduce a stochastic model for the lead vehicle in a platoon of vehicles in a lane considering the angle between the road surface and a horizontal plane as a stochastic process. In order to merge two platoons the lead vehicle of the following platoon is controlled by a remote control station. Using the observation transmitted over communication channel the remote control station designs the feedback controller. The simulation results show that the intervehicle spacings and the deviations from the desired intervehicle spacing are well regulated.
Many physical systems can be modeled by incorporating continuous and discrete event nature together. Such hybrid systems contain both continuous and discrete states that influence the dynamic be-havior of the systems. There has been an increasing interest in thers types of systems during the last dec-ade, mostly due to the growing usage of computers in the control of physical plants but also as a result of the hybrid nature of physical processes. The stability theory for hybrid systems is considered as extension of Lyapunov theory where the existence of an abstract energy function satisfying certain properties verifies stability, called multiple Lyapunov theory. In this paper, a hybrid stabilizing controller is proposed using the control Lyapunov function method and multiple Lyapunov theory, and the proposed method is applied to lon-gitudinal spacing control in a vehicle platoon for intelligent transportation systems(ITS).
차량제어의 고도화에 의해, 자동 대열 주행 제어와 같은 정밀한 제어의 필요성이 더욱 높아지고 있다. 정밀 제어를 수행하기 위해서는 차량제어에 필요한 차량 파라미터를 항상 파악하는 것이 중요하다. 특히 화물 운송용 트럭의 경우, 화물 적재 상태에 따라 차량 질량과 차량 관성모멘트 등의 차량 파라미터가 크게 변화한다. 따라서 미지의 파라미터가 있을 경우, 실시간으로 파라미터 추정하여 제어시스템에의 반영이 요구된다. 본 연구에서는 차량이 곡선 주행할 때에 차량의 조향제어에 중요한 차량 파라미터 중 하나인 요관성모멘트에 대하여 Dual Kalman filter알고리즘과 GPS센서를 이용하여 차량이 주행 중에 미지의 요관성모멘트 값을 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제안하고, 차량동역학 상용 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 추정방법의 타당성을 검토한다.
자율주행차량에서 전기자동차의 등장까지 자동차 산업은 급속도로 변화하고 있다. 이러한 변화 속에서 운전자가 자동차를 어떻게 제어하고 안전과 편의를 얻을 것인가에 대한 HMI 연구는 더욱 중요해지고 있다. 본 연구는 차량 제조사들이 어떠한 관점으로 주행상황을 이해하고 있으며, 운전자의 인터랙션을 어떻게 정의하고 한계 짓는가에 대해 이해하고자 하였다. 이를 위해 HMI에 대한 선행 연구를 리뷰하였으며, 15인의 참가자가 직접 5개 제조사의 차량을 실제 도로에서 운전하고 인터페이스를 사용해보는 온로드 연구를 수행하였다. 연구 결과를 통해 본 연구는 주행 중 운전자가 쉽게 제어할 수 있는 버튼과 스위치 류가 제조사별로 상이했으며, 주행 중 보다 집중적으로 제어할 수 있는 버튼과 제어하기에 어려운 버튼이 존재함을 확인하였다. Audi 차량은 '컨트롤러의 선택과 집중', BMW 차량은 '드라이빙 중심의 최적화', Benz의 차량은 '단순화와 최소화', Lexus의 차량은 '조작분산의 제거', KIA의 차량은 '시각적 안정감'을 HMI의 특징적 키워드로 도출할 수 있었다. 이것은 각 제조사들이 운전자의 드라이빙 제어 영역에 대한 정의와 해석이 다름을 보여준다. 본 연구는 외관으로 드러나지 않는 차량별 HMI의 특성을 실제 주행상황에서 파악해보았다는 점에서 기존의 연구와 차별적인 의미를 갖는다. 군집주행, 자율주행과 같은 주행환경의 변화와 HMI의 변화에서도 실제 주행을 통해 인터랙션의 차이를 확인해보는 본 연구의 접근이 유용하게 활용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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