The electric power wheelchair needs to control motor torque and speed for responding to variable actions given by handling a joystick. In this paper a DSP-based BLDC motor controller using a single dc-link current sensor is presented for electric power wheelchair. It is composed by a DSP processor and three-phase inverter module. To control torque, high speed current control is achieved by the PI controller and pulse width modulation (PWM) signals with 25 kHz carrier frequency, which is performed by 200 ${\mu}sec$ cycle. The speed controller computes the new direct current reference from the speed error and the PI control equation. The displacement value by handling the joystick is converted to reference speeds of right and left wheel motors using nonholonomic wheelchair kinematics. Experimental results show that the presented control system is enough to implement a speed servo in wheelchair driving.
This paper proposes an angle estimation of Segway robot for the slop driving. Most of Segway robot was controlled by pose control of keeping robot's balance and motor control of driving. In motor control, we analyzed Segway robot kinetically and estimated an angle of inclination using the velocity that depends on input force. In pose control, also, we used PD controller and evaluated a stability of controller through MATLAB simulation. Assuming the robot keeps its balance stably using controller, we could linearize dynamics. We could obtain the result through the experiment which estimates an angle using the velocity of Segway robot that is derived from linearized dynamics.
In this paper, an energy regeneration algorithm is proposed to make the maximum use of the regenerative braking energy for a parallel hybrid electric vehicle(HEV) equipped with a continuous variable transmission(CVT). The regenerative algorithm is developed by considering the battery state of charge(SOC), vehicle velocity and motor capacity. The hydraulic module consists of a reducing valve and a power unit to supply the front wheel brake pressure according to the control algorithm. In order to evaluate the performance of the regenerative braking algorithm and the hydraulic module, a hardware-in-the-loop simulation (HILS) is performed. In the HILS system, the brake system consists of four wheel brakes and the hydraulic module. Dynamic characteristics of the HEV are simulated using an HEV simulator. In the HEV simulator, each element of the HEV powertrain such as internal combustion engine, motor, battery and CVT is modelled using MATLAB/$Simulink^{(R)}$. In the HILS, a driver operates the brake pedal with his or her foot while the vehicle speed is displayed on the monitor in real time. It is found from the HILS that the regenerative braking algorithm and the hydraulic module suggested in this paper provide a satisfactory braking performance in tracking the driving schedule and maintaining the battery state of charge.
Disabled people have benefited greatly from the developments in technology over the last twenty years. Systems have been developed and refined to help them overcome, or cope with, difficulties they experience as a result of their disabilities. As technology has become cheaper, more powerful and easier to use, disabled people have taken to using them to an ever increasing degree. In this paper, we propose novel hybrid mobility devices which use a combination of human power and electric power. This paper deals with the design of a direct-drive wheel Axial-flux permanent magnet motor. This type motor prove to be the best candidate for application in electric vehicles, as in comparison with conventional motors they allow design with higher compactness, lightness. A prototype vehicle for an application as a hybrid wheelchair is designed, built, and tested.
For the robust design of Motor Driven Power Steering (MDPS) systems, it is important to consider energy efficiency from every aspect such as system configuration and current flow, etc. If design optimization is not considered, it has many problems on a vehicle. For example, when evaluating steering test, particularly the Catch-up test which turning the steering wheel left or right quickly, steering effort should be increased rapidly. Also a vehicle might have poor fuel efficiency. In this study, it is calculated energy consumption for each component of the steering system and analyzed factors of energy consumption. As a result, this paper redefines a method to estimate steering input torque using characteristics of vehicle electric components and then conducts an analysis of contribution for the Catch-up.
Due to the environmental considerations and the energy crisis, there has been a revival of electric vehicles since 1960s. Research and development work concerning with electric vehicles (EVs) was becoming more intense in last decade. As compared with conventional internal combustion engine (ICE) cars, EVs have the advantages of clean, quiet, better energy efficiency, less maintenance and improving the load factor of electric power systems. However, EVs usually have a snort running range, bad acceleration performance and high initial cost. The main reason for these shortcomings is the low figure of energy density and the high per energy cost of battery at present technology state. So it is very important to optimize the overall drive system design with respect to the maximum utilization of battery, energy, motor torque and inverter power. This paper describes a demonstration model of electric car which is driven by 4-wheel direct method using the vector control.
This paper presents a mobile of robot (for the blind) commanded by written course route on MAP. Its locomotion module is composed of PWM motor driving unit, wheel's rotation measurement unit and display and keyboard unit. In algorithm, "COMMAND" and "NEXT PREDICTED POSITION" for locomotion are computed from the MAP and the next position is compared with the measured one. Also, locomotion method for the convenience of the blind is discussed and experimentally demonstrated. In the experiment, the average speed of robot is 0.4m/sec and the computation error of the map is negligible.
In this paper, we report the results about the rotational control count on DC motor to drive the mobile vehicle as a first step of the research for the realization of the mobile vehicle with the artificial brain. First of all, we introduce the configuration of the mobile vehicle. This mobile vehicle has one CCD camera driven by a rear wheel. Secondly we show the control methods. This research is adopted the various controls. Finally we report the experimental methods and results and we describe the conclusion of this research.
최근 자동차와 IT기술의 융합으로 차량 내 인포테인먼트 시스템이 운전자에게 편의 및 오락 기능을 제공하며 역할이 중요해지고 있다. 하지만 운전과 인포테인먼트 시스템을 조작하는 것은 동시에 시각 리소스를 요구하는 과제로 과제를 전환하며 수행해야 한다. 따라서 본 연구는 운전 중 인포테인먼트 시스템 조작 상황에서 조작 과제의 난이도와 motor cue가 과제 전환과 운전 주행능력에 미치는 영향과 함께, motor cue의 효과가 조작 과제의 난이도 수준에 따라 차이가 있는지 보고자 하였다. motor cue와 조작 과제 난이도의 효과를 살펴보기 위해 반복되는 숫자가 청크 단위와 일치하는지에 따라 두 종류의 번호를 사용하였으며, 터치 키의 크기로 난이도 수준을 조절했다. 실험에서 참가자들은 모의 주행을 하며 스크린에 번호를 입력하도록 지시받았고, 과제 수행 중 번호 입력시간, 차선 유지능력, 숫자 키 입력 시간 간격과 핸들 움직임을 측정했다. 그 결과, 난이도 수준에 따라 운전 주행 능력과[F(1, 26) = 8.521, p < .001], 번호 입력 시간의 차이가 유의미했고[F(1, 26) = 35.372, p < .0001], 번호 종류에 따른 차이는 나타나지 않았다. 하지만 Incongruent 번호 입력 시, 청크로 구분된 두 숫자를 입력하는 시간의 간격과 핸들 움직임이 크게 증가하였다. 이는 반복된 숫자가 청크로 구분되어도 청크를 무시하고 한 번에 입력하였음을 나타낸다. 종합하면, 다중 과제 상황에서 청크 단위는 motor cue에 의해 상쇄되며 과제 전환 시점을 결정하는 데에 motor cue의 효과가 있음을 시사한다.
This paper describes a methodology using neural network to compensate the nonlinear error of deriving speed for electric differential system included in electric vehicle. An electric differential system which drives each of the left and right wheels of the electric vehicle independently. The electric vehicle driven by induction motor has the nonlinear speed error which depends on a steering angle and speed command. When a vehicle drives along a curved road lane, the speed unblance of inner and outer wheels makes vehicles vibration and speed reduction. To compensate for the speed error, we collected the speed data of the inner wheel and outer wheel in various speed and the steering angle data by using an manufactured electric vehicle and the real system. According to the analysis of the acquisited data, we designed the differential speed control system based on a speed error compensator using neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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