Equipments of passenger cars with modern technologies are gaining their importance. Related with such developments, the four-wheel steering system (4WS) was introduced recently to a few passenger cars in the market. The most important research goal on this new steering system is improvement of active safety, in other words, improvement of handling characteristics of vehicle stability and maneuverability. This paper presents a computer-based study about the effects of 4WS system on the vehicle handling characteristics. A simple bicycle model of 2 d.o.f. is used for the development of four wheel control algorithms of 4WS system, and the rear wheel control strategies are applied to a complex vehicle model of 16 d.o.f. for simulation of selected ISO-driving tests. The 4WS systems, which reduce the sideslip angle at the mass center of vehicle to almost zero, show much improved handling characteristics compared to that of the conventional 2WS system. These 4WS systems, however, result in vehicles with eigen-steer characteristics of extreme understeer behaviour.
This paper presents yaw moment control for modification of steering characteristic in rear-driven vehicle with front in-wheel motors (IWMs). The proposed control algorithm is designed to modify yaw rate response of the test vehicle. General approach for modification of steering characteristic is to define the desired yaw rate and track the yaw rate. This yaw rate tracking method can cause the chattering problem because of the IWM actuator response. Large overshoot and settling time in IWM torque response can amplify the oscillation in control input and yaw rate. To resolve these problems, open-loop IWM controller for cornering agility was designed to modify the understeer gradient of the vehicle. The proposed algorithm has been investigated via the computer simulations and the vehicle tests. The performance evaluation has been conducted on dry asphalt using E-segment test vehicle. The performance of the proposed algorithm has been compared to general yaw rate tracking algorithm in the vehicle tests. It has been shown that the proposed control law improved the cornering agility without chattering problem.
In the midst of accelerating wars around the world, unmanned robot technology that can guarantee the safety of human life is emerging. ERP-42 is a modular platform that can be used according to the application. In the field of defense, it can be used for transporting supplies, reconnaissance and surveillance, and medical evacuation in conflict areas. Due to the nature of the military environment, atypical environments are predominant, and in such environments, the platform's path followability is an important part of mission performance. This paper focuses on reducing the minimum turning radius in terms of improving path followability. The minimum turning radius of the existing 2WS/2WD in-wheel platform was reduced by increasing the torque of the independent driving in-wheel motor on the rear wheel to generate oversteer. To determine the degree of oversteer, two GPS were attached to the center of the front and rear wheelbases and measured. A closed-loop speed control method was used to maintain a constant rotational speed of each wheel despite changes in load or torque.
A numerical model and a controller of Active Front wheel Steer (AFS) system are designed in this study. The AFS model consists of four sub models, and the AFS controller uses sliding mode control and PID control methods. To test this model and controller an Integrated Dynamics Control with Steering (IDCS) system is also designed. The IDCS system integrates an AFS system and an ARS (Active Rear wheel Steering) system. The AFS controller and IDCS controller are compared under several driving and road conditions. An 8 degree of freedom vehicle model is also employed to test the controllers. The results show that the model of AFS system shows good kinematic steering assistance function. Steering ratio varies depends on vehicle velocity between 12 and 24. Kinematic stabilization function also shows good performance because yaw rate of AFS vehicle tracks the reference yaw rate. IDCS shows improved responses compared to AFS because body side slip angle is also reduced. This result also proves that AFS system shows satisfactory result when it is integrated with another chassis system. On a split-m road, two controllers forced the vehicle to proceed straight ahead.
A driver-vehicle model means the integrated dynamic model that is able to estimate the steering wheel angle from the driver's desired path based on the dynamic characteristics of the driver and vehicle. Autonomous driving robot for factory automation has individual four-wheels which are driven by electronic motors. In this paper, the dynamic characteristics of several four-wheel steering systems with the simultaneously steerable front and rear wheels are investigated and compared by means of the driver-vehicle model. A diver-vehicle model is proposed by using the PID control to velocity and trajectory of control autonomous driving robot. To determine the optimum speed of a autonomous driving robot, steady-state circle simulation is carried out with the ADAMS program and MATLAB control model.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
In this study, suspension geometry is controlled to improve vehicle handling performance. The toe and camber of the rear suspension is controlled independently by using a double knuckle structure designed to enhance the vehicle cornering stability. Camber and toe changes in the rear wheel during high speed turning maneuver are important factors that influence the vehicle stability. Toe in the rear outer wheel plays a dominant role in cornering. A control algorithm for the camber and the toe angle input is developed to carry out the control simulation of the vehicle such as single lane change, the steady state cornering, the double lane change and the step steering simulation. Effects of the camber and toe angle control are analyzed from the computer simulations. A double lane change simulation revealed that the suspension mechanism with variable camber angle and variable toe angle decreases the peak body slip angle and peak yaw rate, 50% and 10%, respectively.
This study proposes two ESP systems which are designed to enhance the lateral stability of a vehicle. A BESP uses an inner rear wheel braking pressure controller, while a EBESP employs an inner rear wheel and front outer wheel braking pressure controller. The performances of the BESP and EBESP are evaluated for various road conditions and steering inputs. They reduce the slip angle and eliminate variation in the lateral acceleration, which increase the controllability and stability of the vehicle. However EBESP enhances the lateral stability and comfort. A driver model is also developed to control the steer angle input. It shows good performances because the vehicle tracks the desired lane very well.
Mo A Son;Hyeon Ho Jeon;Seung Yun Baek;Seung Min Baek;Wan Soo Kim;Yeon Soo Kim;Dae Yun Shin;Ryu Gap Lim;Yong Joo Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.773-784
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2023
In this study, we developed a dynamic model and steering controller model for an autonomous tractor and evaluated their performance. The traction force was measured using a 6-component load cell, and the rotational speed of the wheels was monitored using proximity sensors installed on the axles. Torque sensors were employed to measure the axle torque. The PI (proportional integral) controller's coefficients were determined using the trial-error method. The coefficient of the P varied in the range of 0.1 - 0.5 and the I coefficient was determined in 3 increments of 0.01, 0.05, and 0.1. To validate the simulation model, we conducted RMS (root mean square) comparisons between the measured data of axle torque and the simulation results. The performance of the steering controller model was evaluated by analyzing the damping ratio calculated with the first and second overshoots. The average front and rear axle torque ranged from 3.29 - 3.44 and 6.98 - 7.41 kNm, respectively. The average rotational speed of the wheel ranged from 29.21 - 30.55 rpm at the front, and from 21.46 - 21.63 rpm at the rear. The steering controller model exhibited the most stable control performance when the coefficients of P and I were set at 0.5 and 0.01, respectively. The RMS analysis of the axle torque results indicated that the left and right wheel errors were approximately 1.52% and 2.61% (at front) and 7.45% and 7.28% (at rear), respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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