To design an automatic steering controller with high performance for autonomous vehicle, it is necessary to have a precise model of the lateral dynamics with respect to the steering command input. This paper presents an empirical modeling of the steering system for an autonomous vehicle. The steering system here is represented by three individual transfer function models: a steering wheel actuator model from the steering command input to the steering angle of the shaft, a dynamic model between the steering angle and the yaw rate of the vehicle, and a dynamic model between the steering command and the lateral deviation of vehicle. These models are identified using frequency response data. Experiments were performed using a real vehicle. It is shown that the resulting identified models have been well fitted to the experimental data.
Military vehicle equipped with an antenna and a shelter for operating radar has a vibration exposure during driving time. This vibration would have influence on structure of military vehicle critically. In this paper, driving stability of the military vehicle is obtained through the vibration response analysis. And, vibration level of the military vehicle satisfied the military vibration specification through analysis and comparing the MIL-STD-810G. PSD and Grms data obtained by road test can be used for vibration test specification of cabinets and electronic equipment in shelter.
Currently the problem of air pollution caused by the motor vehicle emission is of the most serious problems to be solved. Life Cycle Assessment is a process to evaluate the environmental burdens associated with a product or process by identifying and quantifying energy and materials used and wasters to the environment. This paper establishes a Life Cycle Assessment Systems which satisfies the criteria motor vehicle emission for the automobile producers who are currently producing the automobiles with catalytic convert. This plan also considered the constraint of the effective motor vehicle emission by way of the exhaust gas recirculation, electronic fuel injection, closed loop carburetor. In order to develope the performance of the LCA systems, the recent emissions test data have also been applied. The result of the development LCA systems has proved that the LCA plans presented in this paper satisfies the criteria motor vehicle emission and will be contributed to constrain the motor vehicle emission most effectively.
In this research the Co-simulation technique for an electric power steering system with MATLAB/SIMULINK and a full vehicle model with ADAMS has been developed. The dynamic responses of vehicle chassis and steering system are evaluated. Then, a full vehicle model interacted with EPS control is concurrently simulated with an impulsive steering wheel torque input to analyze the stability of 'free control' or hands free motion for Sports Utility Vehicle. This integrated method allows engineers to reduce the prototype testing cost and to shorten the developing period.
In this paper, a roll and pitch estimation algorithm using a set of accelerometers and wireless sensor networks(S/N) is presented for use in a passenger vehicle. While an inertial measurement unit(IMU) is generally used for roll/pitch estimation, performance may be degraded in the presence of longitudinal acceleration and yaw motion. To compensate for this performance degradation, a new roll and pitch estimation algorithm is proposed that uses an accelerometer array, global positioning system(GPS) and in-vehicle networks to get information from yaw rate and roll rate sensors. Angular acceleration and roll and pitch approximation are first calculated based on vehicle kinematics. A discrete Kalman filter is then applied to estimate both roll and pitch more precisely by reducing noise from the running engine and from road disturbance. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is shown by comparing its performance experimentally with that of an IMU in the framework of an indoor test platform as well as a test vehicle.
This paper proposes a framework of superpixel-based vehicle detection method using plane normal vector in disparity space. We utilize two common factors for detecting vehicles: Hypothesis Generation (HG) and Hypothesis Verification (HV). At the stage of HG, we set the regions of interest (ROI) by estimating the lane, and track them to reduce computational cost of the overall processes. The image is then divided into compact superpixels, each of which is viewed as a plane composed of the normal vector in disparity space. After that, the representative normal vector is computed at a superpixel-level, which alleviates the well-known problems of conventional color-based and depth-based approaches. Based on the assumption that the central-bottom of the input image is always on the navigable region, the road and obstacle candidates are simultaneously extracted by the plane normal vectors obtained from K-means algorithm. At the stage of HV, the separated obstacle candidates are verified by employing HOG and SVM as for a feature and classifying function, respectively. To achieve this, we trained SVM classifier by HOG features of KITTI training dataset. The experimental results demonstrate that the proposed vehicle detection system outperforms the conventional HOG-based methods qualitatively and quantitatively.
최근 이산화탄소에 따른 지구온난화 문제와 배기가스의 저감을 위하여 하이브리드 자동차가 각광을 받고 있다. 하이브리드 자동차는 기계적인 엔진과 전기적인 모터시스템이 결합된 동력구조를 갖는다. 차량의 주행조건에 따라 하이브리드 자동차의 구동을 위해 필요로 하는 에너지의 흐름은 달라진다. 본 논문에서는 실시간 모니터링 시스템을 이용한 하이브리드 자동차 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 하드웨어와 버추얼 프로그램으로 구성된 실시간 모니터링 시스템을 이용하여 하이브리드 자동차의 전체적인 운행을 주행조건별로 시뮬레이션을 통해 모사하고, 하드웨어를 통해 학습할 수 있는 방법에 대해 기술한다.
This paper proposed an optimal operation strategy for a hybrid energy storage system (HESS) with a lithium-ion battery and lead-acid battery for mild hybrid electric vehicles (mild HEVs). The proposed mild HEV system is targeted to mount the electric motor and the battery to a conventional internal combustion engine vehicle. Because the proposed mild HEV includes the motor and energy storage device of small capacity, the system focuses on low system cost and small size. To overcome these limitations, it is necessary to use a lead acid battery which is used for a vehicle. Thus, it is possible to use more energy using HESS with a lithium battery and a lead storage battery. The HESS, which combines the lithium-ion battery and the secondary battery in parallel, can achieve better performance by using the two types of energy storage systems with different characteristics. However, the system requires an operation strategy because accurate and selective control of the batteries for each situation is necessary. In this paper, an optimal operation strategy is proposed considering characteristics of each energy storage system, state-of-charge (SOC), bidirectional converters, the desired output power, and driving conditions in the mild HEV system. The performance of the proposed system is evaluated through several case studies with respect to energy capacity, SOC, battery characteristic, and system efficiency.
차량통신은 IT기술과 차량산업을 결합한 대표적인 융합기술이다. WAVE 기술은 전 세계적으로 널리 채택되어 사용되어지고 있는 차량통신 표준이다. 본 논문에서는 WAVE 시스템 이용하여 실제 테스트베드상에서 구현한 서비스에 대해 소개한다. 먼저 전체적인 WAVE 시스템에 대해 간략히 살펴본 후 서비스를 구현하기 위한 테트스베드에 대해 소개하고, 테스트베드상에서 구현된 차량간통신 및 차량 기지국간통신을 이용한 다양한 응용 서비스에 대해 알아본다. 실제 응용 서비스의 구현을 바탕으로 하여 실제 시스템 구현에 필요한 사항 및 다른 분야와의 융합분야에 대해서도 논의한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3025-3047
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2021
This paper presents the latest Ethernet standardization of in-vehicle network and the future trends of automotive Ethernet technology. The proposed system provides design and optimization algorithms for automotive networking technology related to AVB (Audio Video Bridge) technology. We present a design of in-vehicle network system as well as the optimization of AVB for automotive. A proposal of Reduced Latency of Machine to Machine (RLMM) plays an outstanding role in reducing the latency among devices. RLMM's approach to real-world experimental cases indicates a reduction in latency of around 41.2%. The setup optimized for the automotive network environment is expected to significantly reduce the time in the development and design process. The results obtained in the study of image transmission latency are trustworthy because average values were collected over a long period of time. It is necessary to analyze a latency between multimedia devices within limited time which will be of considerable benefit to the industry. Furthermore, the proposed reliable camera and video streaming through optimized AVB device settings would provide a high level of support in the real-time comprehension and analysis of images with AI (Artificial Intelligence) algorithms in autonomous driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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