A driving load estimation method for intelligent cruise control(ICC) vehicles has been proposed in this paper. Vehicle driving load is one of the most important factors of perturbations in vehicle control and can affect the control performance critically. The effect of the control with driving load estimation on vehicle-to-vehicle distance control has been presented and investigated via computer simulations and vehicle tests. The results show that vehicle-driving-load-adaptive control can provide an ICC system with a good acceleration tracking performance. In addition, the results show that driving load estimation can compensate not only the variation of driving load but also the modeling errors.
A driving load estimation method for intelligent cruise control(ICC) vehicles has been proposed in this paper. The driving load is one of the most important factors of perturbations in vehicle control and can affect the control performance critically. The Effect of the control with driving load estimation on vehicle-to-vehicle distance control has been presented and investigated via computer simulations and vehicle tests. The results show that the control with driving load estimation can provide ICC system with a good acceleration tracking performance. In addition, the results show that driving load estimation can compensate not only variation of driving load but also the modeling errors.
This paper proposes multiple RLS and actuator performance index-based adaptive actuator fault-tolerant control and detection algorithms for longitudinal autonomous driving. The proposed algorithm computes the desired acceleration using feedback law for longitudinal autonomous driving. When actuator fault or performance degradation exists, it is designed that the desired acceleration is adjusted with the calculated feedback gains based on multiple RLS and gradient descent method for fault-tolerant control. In order to define the performance index, the error between the desired and actual accelerations is used. The window-based weighted error standard deviation is computed with the design parameters. Fault level decision algorithm that can represent three fault levels such as normal, warning, emergency levels is proposed in this study. Performance evaluation under various driving scenarios with actuator fault was conducted based on co-simulation of Matlab/Simulink and commercial software (CarMaker).
Objective: The aim of this study was to develop the adaptive device for severe physical disabilities using smart device in the driving simulator and its performance evaluation. Development of appropriate driving adaptive device for the people with serious physical limitation could contribute to maintain their community mobility. Background: There is lack of adaptive driving devices for the people with disabilities in Korea. However, if smart device systems like iPod and iPhone are used for driving a car, the people with serious physical limitations can improve their community mobility. Method: Both gyroscope and accelerometer from iPod were used to measure the tilted angle of the smart device for driving. Customized Labview program was also used to control three axis motors for steering wheel, accelerator and brake pedals. Thirteen subjects were involved in the experiment for performance evaluation of smart device in simulator. Five subjects had driver licenses. Another four subjects did not have driver licenses. Others were people with disabilities. Results: Average driving score of the normal group with driver license in the simulator increased 46.6% compared with the normal group without driver license and increased 30.4% compared with the disabled group(p<0.01). There was no significant difference in the average driving score between normal group without driver license and disabled group(p>0.05). Conclusion: The normal group with driver license showed significantly higher driving score than other groups. The normal group without driver license and disabled group could improve their driving skills with training in simulator. Application: If follow-up studies would be continued and applied in adapted vehicle for on road environment, many people with more severe disabilities could drive and improve the quality of life.
Multi-axle driving vehicles that are used in special environments require high driving performance, steering performance, and stability. Among these vehicles, 6WS/6WD vehicles with middle wheels have structural safety by distributing the load and reducing the pitch angle during rapid acceleration and braking. 6WS/6WD vehicles are favored for military use in off road operations because of their high maneuverability and mobility on extreme terrains and obstacles. 6WD vehicles that using in-wheel motor can generate the independent wheel torque without other mechanical parts. Conventional vehicles, however, cannot generate an opposite driving force at each side wheel. Using an independent steering and driving system, six-wheel vehicles can show better performance than conventional vehicles. Using of independent steering and driving system, the 6 wheel vehicle can improve a performance better than conventional vehicle. This vehicle enhances the maneuverability under low speed and the stability at high speed. This paper describes an independent 6WS/6WD vehicle, consists of three parts; Vehicle Model, Control Algorithm for 6WS/6WD and Simulation. First, vehicle model is application of TruckSim software for 6WS and 6WD. Second, control algorithm describes the optimum tire force distribution method in view of energy saving. Last is simulation and verification.
The aim of this study was to evaluate the effects of the driving performance and workload according to changing driving environment and types of steering wheel. Twelve drivers who participated in this study consisted of two groups; six Japanese as the left-lane drivers who was accustomed to driving on left-hand side of the road, and six Europeans, Americans, and Korean as the right-lane drivers who was accustomed to driving on right-hand side of the road. They were asked to operate a driving simulator while using two different types of steering wheel (for the left-hand side driving and the right-hand side driving). During the experiment, a range of data were measured including driving performance, mental workload, and eye movements which were recorded in order to identify the amount of time looking towards the in-vehicle route guidance. Results indicated that the use of the steering wheel by parallel moving led to increase high attentional demand and worse glance behavior to traffic signs for the left-lane drivers. In the case of the right-lane drivers, the effects by changing driving direction were more effective than the types of steering wheel due to their habit or traits.
This paper describes a vehicle driving-load estimation method for application to vehicle Intelligent Cruise Control (ICC). Vehicle driving-load consists of aerodynamic force, rolling resistance, and gravitational force due to road slope and is unknown disturbance in a vehicle dynamic model. The vehicle driving-load has been estimated from engine and wheel speed measurements using a vehicle dynamic model a least square method. The estimated driving-load has been used in the adaptation of throttle/brake control law. The performance of the control law has been investigated via both simulation and vehicle tests. The simulation and test results show that the proposed control law can provide satisfactory vehicle-to-vehicle distance control performance for various driving situations.
Recently, the various driving simulator have been used widely to analyze the handling performance of vehicle and to verify the motion control algorithm of vehicle. In this study, a virtual driving simulator based on the 20-DOF vehicle model is realized to estimate the handling performance and stability of a 4WS (Four-wheel-steering) and/or 4n(Four-wheel-driving) vehicle. Especially the DC motor controlled 4WS actuator is modelled in order to reflect the effect of the responsiveness of actuator on the handling performance and stability. And the realized simulator can be applied to develope a real time simulation system for designing and testing the real vehicles.
This paper describes development of 4 Wheel Drive (4WD) Electric Vehicle (EV) based driving control algorithm for severe driving situation such as icy road or disturbance. The proposed control algorithm consists three parts : a supervisory controller, an upper-level controller and optimal torque vectoring controller. The supervisory controller determines desired dynamics with cornering stiffness estimator using recursive least square. The upper-level controller determines longitudinal force and yaw moment using sliding mode control. The yaw moment, particularly, is calculated by integration of a side-slip angle and yaw rate for the performance and robustness benefits. The optimal torque vectoring controller determines the optimal torques each wheel using control allocation method. The numerical simulation studies have been conducted to evaluated the proposed driving control algorithm. It has been shown from simulation studies that vehicle maneuverability and lateral stability performance can be significantly improved by the proposed driving controller in severe driving situations.
Recently, the in-wheel motor vehicle is rapidly developed to solve energy exhaustion and environmental problems. Especially, it has the advantage of independently driving the torque control of each wheel in the vehicle. However, due to the weight increase of wheel, the comfort of vehicle riding and performance of road holding become worse. In this paper, to compensate the poor performance, a simultaneous control of the driving torque and semi-active suspension system is investigated. A vehicle model is generated using CarSim Software and validated by field tests. Co-simulation of CarSim and MATLAB/Simulink with control logics is carried out, and it is found that simultaneous control of the driving torque and semi-active suspension system can improve driving stability and durability of the in-wheel motor system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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