In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
본 연구에서는 모바일 텔레매틱스와 수송기계 텔레매틱스를 융합한 모바일차량 텔레매틱스 (Mobile In Vehicle: MIV) 를 이용하여 수송기계를 무선으로 제어하고 차량항법이 가능한 범용 통합 제어모듈을 개발하였다. 근거리에 있는 차량을 목적지까지 무인 제어가 가능하도록 제어모듈을 구현하고 이를 하드웨어 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 특히 무선 제어 기술을 위해 Wi-Fi, TCP/IP 및 3G 통신망에서 제어가 가능하도록 범용 통합제어 모듈로 설계되어 원거리에 있는 수송기계의 각종 정보를 수집하고 각종 편의기능 확인 및 제어가 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 수송기계 무선제어 기술은 현재까지 특정 통신망에서만 사용 가능한 단순 제어모듈과 다르게 다양한 통신망에서 사용이 가능하여 범용화를 이룬 효율적인 모듈로서 향후 다양한 수송기계 제어 편의기능 개발에 유용하게 적용이 가능할 것이다.
This paper presents the fault detection and diagnosis(FDD) algorithm to enhance reliability of a longitudinal controller for an autonomous All-Terrain Vehicle(ATV). The FDD is designed to monitor and identify faults which may occur in distributed hardware used for longitudinal control, e.g., DSPs, CAN, sensors, and actuators. The proposed FDD is an integrated approach of decentralized and centralized FDD. While the former is processed in a DSP and suitable to detect faults in a single hardware, it is sensitive to noise and disturbance. On the other hand, the latter is performed via communication and it detects and diagnoses faults through analyzing concurrent performances of multiple hardware modules, but it is limited to isolate faults specifically in terms of components in the single hardware. To compensate for disadvantages of each FDD approach, two layered structure including both decentralized and centralized FDD is proposed and it allows us to make more robust fault detection and more specific fault isolation. The effectiveness of the proposed method will be validated experimentally.
In this paper, analysis of cascaded H-bridge multilevel inverter in DTC-SVM (Direct Torque Control-Space Vector Modulation) based induction motor drive for FCEV (Fuel Cell Electric Vehicle) is presented. Cascaded H-bridge multilevel inverter uses multiple series units of H-bridge power cells to achieve medium-voltage operation and low harmonic distortion. In FCEV, a fuel cell stack is used as the major source of electric power moreover the battery and/or ultra-capacitor is used to assist the fuel cell. These sources are suitable for utilizing in cascaded H-bridge multilevel inverter. The drive control strategy is based on DTC-SVM technique. In this scheme, first, stator voltage vector is calculated and then realized by SVM method. Contribution of multilevel inverter to the DTC-SVM scheme is led to achieve high performance motor drive. Simulations are carried out in Matlab-Simulink. Five-level and nine-level inverters are applied in 3hp FCEV induction motor drive for analysis the multilevel inverter. Each H-bridge is implemented using one fuel cell and battery. Good dynamic control and low ripple in the torque and the flux as well as distortion decrease in voltage and current profiles, demonstrate the great performance of multilevel inverter in DTC-SVM induction motor drive for vehicle application.
Recently, the global automobile industry is aiming for a transition from internal combustion locomotives to zero-emission vehicles. Electric vehicles powered by battery energy can operate at peak performance and improve fuel economy by applying multiple motors or multi-speed transmissions. In order to design a two-speed transmission, it is necessary to evaluate and analyze the application system and performance of electric vehicles. In this study, control performance optimization of a twostage battery electric vehicle equipped with an AMT-based automatic transmission was performed and performance according to control pattern changes was analyzed. In order to improve the operating efficiency of the motor, the shift control that sets the optimal operating point according to the vehicle speed and required torque was derived from the motor efficiency map. The performance of battery energy consumption and transmission loss energy according to the hysteresis interval was analyzed and optimized. The hysteresis interval applied to the optimal shift map acted as a factor in reducing the frequency and loss of shifts. It has been shown that keeping the hysteresis interval at about 4 km/h can reduce energy consumption while reducing the number of shifts.
This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권3호
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pp.310-318
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2004
In this paper, an unscented Kalman filter (UKF) for curvilinear motions in an interacting multiple model (IMM) algorithm to track a maneuvering vehicle on a road is investigated. Driving patterns of vehicles on a road are modeled as stochastic hybrid systems. In order to track the maneuvering vehicles, two kinematic models are derived: A constant velocity model for linear motions and a constant-speed turn model for curvilinear motions. For the constant-speed turn model, an UKF is used because of the drawbacks of the extended Kalman filter in nonlinear systems. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions and rapidly detects possible turning motions.
GPS(Global Positioning System) location tracking is a method for taking the precise coordinates after the coordinates are obtained by a GPS receiver, and displaying them on the map. In this paper with WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) simulation, we show that various services such as vehicle tracking service, real-time road conditions service and logistics can go tracking service, control and operation services according to the vehicle position and the traveling direction by using the GPS position data. A vehicle tracking system using GPS is automatically able to manage multiple RCP when exchanging data between RMA and the RCP, and it provides rapid requests and responses. To verify that multiple sessions between RMA and RM, as well as multiple sessions between RMA and RCP are able to be implemented, we take RMA as a RCP application on an OBU, until the RMA is receiving data response from corresponding RM. As a result of this experiment, we show that the response speeds of single session between RMA and RM using 1, 2, 3, and 4 kbyte unit data are similar, 62.32ms, 62.65ms, 63.02ms, and 63.48ms, respectively. Likewise, those of 128 muliple sessions using 1, 2, 3, and 4 kbyte unit data are not much more time difference, 298.08ms, 302.21ms, 322.85ms, and 329.62ms, respectively.
본 논문에서는 다양한 전장 상황에서 무인지상로봇의 효율적인 운용을 위한 통제장치와 지상로봇의 개발 방법을 제안 한다. 제안하는 통제장치의 활용을 통해 지상로봇을 운용자가 원하는 장소로의 이동 또는 지상로봇에 탑재된 다양한 임무장비의 활용을 통해 부여된 임무를 수행하는 것이 가능하다. 제안하는 통제장치는 햅틱 장치를 이용하여 입력된 운용자의 지상로봇 플랫폼 및 임무장비 제어신호를 전송하여 원격에서 무인지상로봇의 동작을 정밀하게 제어하기 위한 시스템이다. 통제장치는 운용자의 입력을 받는 햅틱 장치, 무인지상로봇의 운용 상태를 확인할 수 있는 전시장치, 내/외부 데이터를 처리하는 정보처리장치 등으로 구성된다. 또한 통제장치를 통해 부여받은 임무를 수행하는 지상로봇은 항법처리 컴퓨터, 차량 플랫폼, 장애물 회피 컴퓨터, 통합주행 컴퓨터로 구성한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 실 개발된 통제장치를 통해 다수의 지상로봇을 운용하였으며 이를 통해 지상로봇과 통제장치의 효율성을 검증하였다.
FlexRay는 차량 내 네트워크(In-Vehicle Network)로 최대 2개의 채널로 각 채널당 최대 10Mbps 전송 속도를 가진다. FlexRay는 TDMA(Time Division Multiple Access)와 FTDMA(Flexible Time division Multiple Access) 방식을 사용하여 효율적으로 데이터를 전송하면서도 실시간 통신을 보장하기 때문에 파워트레인 등 안전성이 필수적인 차량 모듈의 실시간 전자 제어에 사용된다. 본 논문에서는 ISO 17458 표준과 FlexRay 컨소시엄 문서를 바탕으로 FlexRay의 프로토콜(Protocol), 시간 계층(Time Hierarchy), 메시지 프레임(Message Frame), 커뮤니케이션 컨트롤러(Communication Controller), 적합성 시험(Conformance Test)에 대해 자세히 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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