This paper presents a stochastic model predictive control (SMPC) for stop maneuver of autonomous vehicles considering perception uncertainty of stopped vehicle. The vehicle longitudinal motion should achieve both driving comfortability and safety. The comfortable stop maneuver can be performed by mimicking acceleration profile of human driving pattern. In order to implement human-like stop motion, we propose a reference safe inter-distance and velocity model for the longitudinal control system. The SMPC is used to track the reference model which contains the position uncertainty of preceding vehicle as a chance constraint. We conduct simulation studies of deceleration scenarios against stopped vehicle in urban environment. The test results show that proposed SMPC can execute comfortable stop maneuver and guarantee safety simultaneously.
The re-entry problem consists of guidance design and trajectory control. This paper summarizes the detailed relationships between the velocity, drag acceleration and altitude in determining reference trajectories. The computational issues are also addressed, and the performance of the proposed simple nonlinear control of a bank angle for the longitudinal/ lateral trajectory is demonstrated. In particular, the fixed bank angle methods that can reduce the drag acceleration errors at low-speeds are proposed. The importance of bank reversals with respect to the azimuth errors Is also elucidated.
In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method is used to estimate the vehicle parameters, mass, time constant, etc. The inter-vehicle spacing and its derivatives are estimated by using the sliding mode cascade observer introduced in this paper. It is shown that the proposed adaptive controller is uniformly ultimately bounded. It is also shown that the errors of the relative distance, the relative velocity and the relative acceleration asymptotically converge to zero. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.
Objectives: This study was aimed to investigate the effect of Bojungikgitang-gagambang (BJIG) on longitudinal bone growth in rats. Methods: The BJIG treated group (300 mg/kg) and the control group (vehicle) were administered orally twice daily for 4 days. To investigate the effects of BJIG we measured body weight gain. The bone growth effect was analyzed by measuring between fluorescent lines marked with tetracycline, which plays the role of fluorescent dye on the surface of the tibia. Tetracycline was intraperitoneally injected. The height of growth plates in the epiphyseal plate was measured. The expression of bone morphogenetic protein-2 (BMP-2) and insuline-like growth factor-1 (IGF-1) was investigated by immunohistochemistry. Results: BJIG caused a significant acceleration of longitudinal bone growth of $349.7{\pm}15.9{\mu}m/day$ compared to control ($319.8{\pm}21.4{\mu}m/day$). The height of overall growth plate was not significantly more compared to the control, but the size of cells in the proliferative zone and hypertrophic zone were. In the immunohistochemistry, BMP-2 and IGF-1 were expressed markedly in the proliferative or hypertrophic zone, respectively. Conclusions: BJIG stimulated the chondrocyte hypertrophy and chondrogenesis in the growth plate and directly increased the longitudinal tibia length of rats.
본 논문은 자율주행 개인화를 위한 역 충돌시간 및 차두시간 융합 기반 인간중심 제어 알고리즘 개발에 관한 것이다. 운전자 및 탑승자의 자율주행에 대한 이질감 최소화를 위해 인간중심적 주행제어 기술이 필요하다. 운전자가 선행차량과 함께 주행하는 조건에서 운전자의 주행특성을 분석하고, 분석된 결과를 종방향 자율주행 제어에 반영하였다. 주행특성으로 가속도, 역 충돌시간, 차두시간 분포가 분석되었고, 운전자의 주행특성이 반영된 제어기 구성을 위해 역 충돌시간 및 차두시간을 이용한 종방향 제어기를 구성하였다. 본 연구에서 제안된 제어 알고리즘은 Matlab/Simulink 환경에서 구성되었으며 실 주행데이터 기반 성능평가가 수행되었다.
자율주행 시스템의 수용성 보장은 중요하다. 시스템 수용성 요소 중 하나인 자율주행 종방향 제어기는 상위 제어기와 하위 제어기로 구성된다. 상위 제어기는 Cruise 제어와 Space 제어를 상황에 맞는 제어를 결정하고 필요한 목표 속도를 만든다. 하위 제어기에서는 목표 속도를 추종하기 위한 가속도 신호를 만들어서 제어를 수행한다. 본 논문에서는 상위 제어기에서 Cruise 제어와 Space 제어전환 문제에서 발생하는 차간거리 변동을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 Cruise 제어에서 Space 제어로 전환되는 시점에 Cruise 제어에 Approach 알고리즘을 추가하여 전환 거리에서 Space 제어로 전환되도록 하는 것이다. 이를 통해서 ± 12m 초기 오차에서 ±4m까지 오차를 개선했으며 실차검증을 수행하였다.
2경간 연속 철도교의 종방향 거동에 영향을 미치는 여러 인자들에 대해서 연구하였다. 그 인자들로는 교각 강성의 크기, 교각의 높이, 교각기초의 크기와 교각받침의 강성을 변화시켜 그에 따른 변화양상을 살펴보았다. 그 결과 고정단 교각에서의 여러 인자들의 변화에 따른 종방향 거동의 변화가 가동단 교각에서의 변화에 따른 영향보다 크다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한, 받침강성을 변화시켜서 종방향 거동을 제어하는 것이 다른 인자들을 변화시키는 것보다 더 경제적이라 할 수 있다.
A vehicle longitudinal control strategy with guaranteed string stability for vehicle stop-and-go(SG) cruise control is presented in this paper. The SG cruise control systems should be designed such that string stability can be guaranteed in addition to that every vehicle in a string of SG cruise control vehicles must track any bounded acceleration and velocity profile of its preceding vehicle with a bounded spacing and velocity error. An optimal vehicle following control law based on the information of the 1311owing distance (clearance) and its velocity relative to the vehicle ahead (relative velocity) has been used and string stability analysis has been done based on the control law and constant time gap spacing policy, A validated multi-vehicle simulation package has been shown that the string stability analysis using the approximate model of the vehicle servo-loop which includes vehicle powertrain and brake control system dynamics is valid in the design of the SG cruise control law with guaranteed string stability.
현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화 개념을 채택하고 있다. 항공기는 비행제어법칙에 필요한 피치, 롤, 요우각속도, 수직가속도와 같은 항공기 상태정보를 각속도(RSA: Rate Sensor Assembly)와 가속도센서(ASA: Acceleration Sensor Assembly)로부터 획득한다. 항공기에 적용되는 센서는 항공기의 안전을 보장하는 최소한의 허용 가능한 측정 오차를 갖지만, 잡음, 오프셋 등과 같은 허용 범위내의 오차로 인하여 원하지 않는 항공기 운동을 발생시킨다. 비행시험 결과, ASA의 허용 범위내의 측정 오차는 1g 수평비행시에 원하지 않는 기수 숙임 현상을 일으켰다. 본 논문에서는 이러한 오차로 인하여 발생하는 기수 숙임 현상을 개선하기 위해 1g 수평비행 조건에 피치자세각 궤환을 세로축 제어법칙에 적용하였다. 비행시험 결과, 피차자세각 궤환은 1g 수평 비행 시에 기수 숙임현상을 제거하고 항공기의 기본적인 안정성에는 영향을 미치지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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