본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.
본 연구는 4륜 독립 구동·제동·조향 차량의 모드 천이 논리 알고리즘에 관한 연구로서, 일반적인 주행 스타일 외에도 다양한 주행 스타일을 가지는 차량에서 주행 모드 전환 간에 고려되어야 하는 조건들을 다룬다. 주행 모드 전환 간에 Static Transition과 Dynamic Transition이 가능하며 Static Transition 방식이 일반적이지만 저속 상태에서 차량이 충분히 정렬되어 있다면 FWS 주행, 동상 주행, 역상 주행 간의 Dynamic Transition도 가능할 것이다.
플러그인 하이브리드 전기자동차는 내연기관과 전기모터를 동력원으로 사용하며 주행 상황에 따라 다양한 주행 모드을 갖는다. 주행 모드에는 전기모터로만 주행하는 EV 모드(전기주행), 내연기관으로 주행하는 엔진 운전 모드, 두 개의 동력원을 이용하는 HEV 모드(하이브리드 주행)가 있다. 특히 병렬형 구조를 갖는 하이브리드 전기자동차는 모드변환에 따라 엔진 클러지가 접합되거나 해제되는데, 클러치 접합 시 나타나는 충격은 차량의 승차감에 영향을 주기 때문에 중요하다. 본 논문에서는 플러그인 하이브리드 전기자동차의 성능 시뮬레이터를 MATLAB/Simulink를 이용하여 개발하고, 시뮬레이션 결과를 통해 엔진 클러치 접합 시 나타나는 충격 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.
This paper describes system definition of the extended range EV and presents cruising strategy of EV mode and ER mode. Also high voltage battery strategic SOC could be indicated and compared depends on various generator working cycles. A C-segment SUV has been produced and carried out cruising test in order to validate on highway, city and hill climbing road. This paper shows advantages and disadvantages of SOC variation on each road environments and presents the strategies as the cruising test results. On the basis of the test result, this paper suggests future works and research directions for strategy of battery management to extended range EV.
대형 화물트럭의 차실 내에 높은 수준의 차바닥 진동을 수반한 높은 소음이 발생하였다. 측정 및 분석결과 문제의 진동 소음은 추진축의 회전 1차 및 2차 성분으로 나타났다. 진동 전달경로상의 구성계 및 구성요소들에 대해 모드해석과 실차 주행 모드 해석시험을 실시한 결과 드라이브라인 및 프레임의 공진주파수가 문제가 되는 소음진동 주파수와 거의 일치하였으며, 또한 캡의 실내음향 공진 모드가 문제되는 주파수에서 존재하였다. 실험결과에 따라 액슬과 액슬간의 축의 장착각도를 변경하여 가진력을 줄이고, 비틀림 동흡진기를 추진축에 장착하여 드라이브라인계 공진을 제어함으로써 문제의 시내진동소음을 현저히 개선하였다.
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 전기이륜차의 1회충전주행거리를 알아보기 위해 도로 주행시험과 차대동력계(Chassis Dynamometer) 주행시험을 하였다. 도로주행시험은 대전시(Daejeon Metropolitan City)의 도로 중 대표적인 3가지 루트에서 주행시험을 하였다. 차대동력계를 이용한 CVS-40모드 주행시험의 경우 도로 부하조건을 다양하게 설정하여 CVS-40 모드주행을 실시하였다. 본 연구를 통하여 도로에서의 전기이륜차의 1회 충전주행거리(Per-Charge Range Testing)를 확인하고, 차대동력계 도로부하 설정방법에 따른 주행거리 및 에너지소비효율을 측정하였다. 이를 통해 실도로 주행시험과 차대동력계 주행시험을 비교하여, 차대동력계 실험에서도 전기이륜차 1회충전주행거리시험이 실도로에서의 주행조건과 근접한 결과를 갖는 도로부하 설정에 대해 연구하였다.
최근 여러 연구에서 다양한 종류의 멀티 모드 하이브리드 동력 전달계가 제안되고 있다. 멀티모드 동력전달계는 두 개 이상의 다른 유성기어식 하이브리드 시스템으로 이루어져 있으며 클러치를 사용하여 각 상황에 유리한 유성기어 시스템을 사용하여 주행한다. 각 유성기어 시스템의 단점들을 보완할 수 있기 때문에 단일 모드를 사용하여 주행했을 때보다 여러 면에서 높은 성능을 보인다. 일반적으로 유성기어식 하이브리드 시스템은 크게 입력, 출력, 복합 분기식의 세 가지 종류로 나눌 수 있는데 이 논문에서는 입력 및 복합 분기식 구조의 특징을 분석해 보았다. 또한 시뮬레이션을 통해 입력, 복합 분기식 구조를 사용하여 듀얼 모드를 구성하였을 때 단일 모드와 비교하여 어느정도의 성능을 보이는지 알아보았다.
Since a diesel vehicle scandal related to the 'A' automobile company was issued in the United States in 2015, many countries have been interested in emission defeat devices. Being embedded in some diesel passenger cars sold in Korea, a defeat device for exhaust gas may have influence on both fuel economy and NOx emissions. In order to examine such effects, we carried out laboratory indoor tests as well as real road driving tests using four models of 'A' automobile company which may employ defeat devices. Those tests were performed observing the test modes of FTP-75, HWFET, and NEDC. Although fuel economy and NOx emissions according to indoor tests comply with the suggested tolerance, the findings in the real road driving tests do not satisfy the tolerance. Along with the results provided in this study, further evaluation may be necessary to investigate the noticeable difference between the indoor and real road tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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