미래 유통 혁신 및 도심에서의 긴급 차량 운행에 도움을 주고자 차량 이동 정보 등이 포함된 실시간 교통 상황 정보 및 긴급 정보 제공 등을 위하여 무인 쿼드로터의 사용하고자 할 경우 무인 쿼드로터의 사용 안전성을 충분히 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 4개의 모터를 가지고 있고 시스템적으로 구조적 균형이 잘 잡혀있는 무인 쿼드로터 시스템의 안전성 증대를 위하여 도심에서의 안전 착륙 제어에 대한 연구를 무인 쿼드로터 시스템의 비선형 특성을 고려한 운동학 및 동역학적 모델 기반 및 외란이나 시스템 비선형성에 강인한 Fuzzy 제어기를 통하여 진행하고자 하며, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석 하였다.
본 논문에서는 확장형 칼만필터를 적용하여 영상센서 기반 차대도로간 트래킹 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 횡방향 오프셋, 차선대비 상대경로각, 전방도로 곡률은 차선유지지원시스템의 경로추종 횡방향 제어기 구성 또는 차선이탈경보시스템의 경보 로직을 위한 중요 입력값으로 활용되는데 이를 위해 본 연구에서는 영상센서 차선인식 결과값인 이미지 상의 차선 추출점의 좌표값과 더불어 요레이트, 조향각, 차속 센서 측정값, 그리고 차량의 횡방향 운동방정식을 고려한 확장형 칼만필터를 적용하여 차대도로간 트래킹 정보를 추출한다. 제안된 차대도로간 트래킹 알고리즘의 유효성을 증명하기 위해 주행 테스트 도로 상에서 DGPS-RTK 장비를 이용하여 비교 검증하여 그 유효성을 보였다.
이 논문은 MR 댐퍼를 적용한 맥퍼슨 타입의 반 능동 현가장치의 진동제어에 관한 연구를 보여준다. 맥퍼슨 스트럿의 기하학적 분석을 바탕으로 동역학 지배 방정식이 설립되었으며, 제어기 설계를 위해 평형 점 근처의 비선형적 운동이 선형화하였다. 이어서 시스템의 향상된 반응시간을 위해 새로운 적응 움직임 슬라이딩모드 제어기를 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 범프와 랜덤도로에서 차량으로 가해지는 진동에 따른 제어 성능을 기존슬라이딩모드 제어기 및 스카이훅 제어기와의 비교를 통해 우수성을 평가하였다.
최근 전기 철도 시스템에서 높은 속도 제어 성능, 친환경성, 에너지 절약, 탁월한 유지 보수성에 있어서 전기 제동시스템이 주목받고 있다. 전기 제동이라 함은 전기 모터의 힘으로써 차량의 속도를 감속하고, 정지하는 것을 말하는데, 감속을 위해 모터에서 역토크를 발생시킴으로써 모터가 발전기로 동작하게 된다. 이때 감소되는 운동 에너지가 전기 에너지로 변환 되는데, 이 에너지를 회생 에너지라 한다. 특히 전동차에서는 추진시스템이 VVVF 인버터로 바뀌어 가면서 회생 제동이 가능해지게 되었지만, 여전히 몇 가지 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 회생 제동이 기계 제동에 비해서 뛰어난 점을 분석하고 전기 제동법이 안고 있는 문제점을 언급한다. 또한 이를 보완하기 위한 방안으로서 연구되고 있는 방법을 나열하고 각각의 특성에 대해 살펴본다.
전동차의 구동시스템 및 보조 전원장치 등의 제어가 고성능화되고 복잡해지면서 각 기기의 개별 시험이 아닌 조합시험을 통한 신뢰성의 확보가 점점 중요해지고 있다. 특히 구동시스템의 시험을 위해서는 실제 차량부하와 유사한 부하 특성을 조합시험장치가 제공하는 것이 중요하다. 전동차의 부하특성에서 가장 지배적인 역할을 하는 특성은 관성이다. 국내에 운용중인 조합시험장치들은 전동차의 직선 운동에 해당하는 등가 회전관성을 가지는 플라이휠(flywheel)을 이용하여 관성부하를 구현하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관성부하를 기계적 질량이 아닌 서보시스템을 이용하여 구현할 경우의 장단점과 특성에 대해 알아보고, 그 적절한 구현방법을 제안하고자 한다. 또한 실험 및 실험 결과를 통해 그 타당성을 검증하고자 한다.
It is being accelerated to develop environment-friendly vehicles to solve problems on the energy and environment of earth. The electric driving motor commonly installed in these vehicles has the excellent control capability such as fast response and accurate generation to torque control command. Especially, in-wheel motor has the additional merit such as independently driving each wheel in vehicle. Recently, being developed various control algorithm to enhance the safety and stability of vehicle motion using actively the merits of in-wheel motor. In addition to that, being issued the possibility of enhancing the ride comfort and attitude of vehicle motion such as pitching and rolling. In this paper, investigate the theoretical relationship between the braking/driving force and the motion of sprung mass of vehicle and propose the control method to enhance the ride comfort and attitude of vehicle motion. The proposed control method is proved through the simulation with vehicle model provided by TruckSim software which is commercial one and specializes in vehicle dynamics.
In order to develop an active safety system which avoids or mitigates collisions with preceding vehicles such as autonomous emergency braking (AEB), accurate state estimation of the nearby vehicles is very important. In this paper, an algorithm is proposed using 3 dynamic models to better estimate the state of a vehicle which has various dynamic patterns in both longitudinal and lateral direction. In particular, the proposed algorithm is based on the Interacting Multiple Model (IMM) method which employs three different dynamic models, in cruise mode, lateral maneuver mode and longitudinal maneuver mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter (PDAF) is utilized as a data association algorithm which can improve the reliability of the measurement under a clutter environment. In order to verify the performance of the proposed method, it is simulated in comparison with a Kalman filter method which employs a single dynamic model. Finally, the proposed method is validated using radar data obtained from the field test in the proving ground.
This paper presents the motion planning of robotic vehicles for the path tracking and the obstacle avoidance. To follow the given path, the vehicle moves through the turning radius obtained through the pure pursuit method, which is a geometric path tracking method. In this paper, we assume that the vehicle is equipped with a 2D laser scanner, allowing it to avoid obstacles within its sensing range. The turning radius for avoiding the obstacle, which is inversely proportional to the virtual force, is then calculated. Therefore, these two kinds of the turning radius are used to generate the steering angle for the front wheel of the vehicle. And the vehicle reduces the velocity when it meets the obstacle or the large steering angle using the potentials of obstacle points and the steering angle. Thus the motion planning of the vehicle is done by planning the steering angle for the front wheels and the velocity. Finally, the performance of the proposed method is tested through simulation.
In this study, an OTM(on-the-move) antenna which is mounted on ground vehicles and is used for mobile communication between vehicle and satellite while moving was addressed. Since LOS(line-of-sight) of antenna should direct satellite consistently while vehicle moving to guarantee high satellite communication quality, active antenna LOS stabilization is a core technology for OTM antenna. Stabilization of a satellite tracking antenna which consists of 2-DOF gimbals, an elevation gimbal over an azimuth gimbal, was considered in this study. In consideration of driving mechanism which consists of gear train and flexible driving shafts, a two-mass-system dynamic model coupled with vehicle motion was presented. An internal PI-control loop + outer PI-control loop structure has been suggested in order to damp the torsional vibration and stabilize control system. The classical pole-placement method was applied to design control gains. In addition, a vehicle motion compensation control beside of the feedback control loop has been suggested to improve LOS stabilization performances. The feasibility of the proposed control design was verified along with some experimental results.
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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