Two yaw motion control systems that improve a vehicle lateral stability are proposed in this study: a rear wheel steering yaw motion controller (SESP) and an enhanced rear wheel steering yaw motion controller (ESESP). A SESP controls the rear wheels, while an ESESP steers the rear wheels and front outer wheel to allow the yaw rate to track the reference yaw rate. A 15 degree-of-freedom vehicle model, simplified steering system model, and driver model are used to evaluate the proposed SESP and ESESP. A robust anti-lock braking system (ABS) controller is also designed and developed. The performance of the SESP and ESESP are evaluated under various road conditions and driving inputs. They reduce the slip angle when braking and steering inputs are applied simultaneously, thereby increasing the controllability and stability of the vehicle on slippery roads.
A non-linear vehicle model and an observer are designed to observe the yaw rate and the body side slip angle when a vehicle is turning maneuver in this study. The developed vehicle model is a full car model and has fourteen degree of freedom. A Luenberg observer is applied to develop the observer. The vehicle model is validated with a reference result and shows good accordance. The observer is tested on dry asphalt, wet asphalt and snow paved road. The results prove the performance of observer is robust and reliable.
This paper develops a 3 DOF vehicle model which includes lateral, roll and yaw motion to study a 4WS vehicle. The model is used for the simulation of a 4WS vehicle behavior, and to derive a control algorithm for rear wheel steering. This paper uses a feedforward plus feedback control scheme to compute a rear wheel steering angle. The feedforward control scheme for computing the first rear wheel steering angle uses a gain which is acquired by multiplying a proper value on a gain to maintain a zero sideslip angle. The feedback control scheme for computing the second rear wheel steering angle uses fuzzy logic and model following control scheme. A linear 2 DOF model is used as a reference model for model following control, and is derived from the developed 3 DOF model by neglecting sprung mass roll motion. A reference state variable is yaw rate, and is computed using the linear 2 DOF model. J-turn and lane change maneuver simulation are performed to show the effectiveness of the developed control scheme. The simulation results show that the 4WS vehicle with the developed control scheme has much better performance in yaw rate, lateral acceleration, roll angle, and sideslip angle than the 2WS vehicle. Also, the results show that the performance of the developed control is close to the one of an optimal control which assumes all states are perfect.
A discrete model reference control scheme for a vehicle four wheel steering system(4WS) is proposed and evaluated for a class of discrete time nonlinar dynamics. The schmen employs a neural network to identify the plan systems, wher the neural network estimates the nonlinear dynamics of the plant. The algorithm is proven to be globally stable, with tracking errors converging to the neighborhood of zero. The merits of this scheme is that the global system stability is guaranteed. Whith thd resulting identification model which contains the neural networks, the parameters of controller are adjusted. The proposed scheme is applied to the vehicle active four wheel system and shows the validity and effectiveness through simulation. The three-degree-of freedom vehicle handling model is used to investigate vehicle handing performances. In simulation of the J-turn maneuver, the yaw rate overshoot reduction of a typical mid-size car is improved by 30% compared to a two wheel steering system(2WS) case, resulting that the proposed scheme gives faster yaw rate response andl smaller side slip angle than the 2WS case.
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.
This study proposes a two-layer hierarchical control system that integrates active front wheel steering and four wheel braking torque control to improve vehicle handling performance and stability. The first layer is a robust model matching controller (R-MMC) based on linear matrix inequalities (LMIs), which optimizes an active front steering angle compensation and a desired yaw moment control, and calculates reference wheel slip for the target wheel according to the desired yaw moment. The second layer is a moving sliding mode controller (MSMC) that can track the reference wheel slip in a predetermined time by commanding proper braking torque on the target wheel to achieve the desired yaw moment. Since vehicle sideslip angle measurement is difficult to achieve in practice, a sliding mode observer (SMO) that requires only vehicle yaw rate as the measured input is also developed in this study. The performance and robustness of the SMO and the integrated control system are demonstrated through comprehensive computer simulations. Simulation results reveal the satisfactory tracking ability of the SMO, and the superior improved vehicle handling performance, stability and robustness of the integrated control vehicle.
Kim, Hoyong;Park, Yong-Kuk;Lee, Jae-Kon;Lee, Dong-Ryul;Kim, Gi-Dae
한국자동차공학회논문집
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제8권6호
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pp.142-155
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2000
A MIMO model reference control scheme incorporating the variable structure theory for a vehicle four wheel steering system(4WS) is proposed and evaluated for a class of continuous-time nonlinear dynamics with known or unknown uncertainties. The scheme employs an neural network to identify the plant systems, where the neural network estimates the nonlinear dynamics of the plant. By the Lyapunov direct method, the algorithm is proven to be globally stable, with tracking errors converging to the neighborhood of zero. The merits of this scheme is that the global system stability is guaranteed and it is not necessary to know the exact structure of the system. With the resulting identification model which contains the neural networks, it does not need higher degrees of freedom vehicle model than 3 degree of freedom model. Th proposed scheme is applied to the active four wheel system and shows the validity is used to investigate vehicle handing performances. In simulation of the J-turn maneuver, the reduction of yaw rate overshoot of a typical mid-size car improved by 30% compared to a two wheel steering system(2WS) case, resulting that the proposed scheme gives faster yaw rate response and smaller side angle than the 2WS case.
In order to evaluate rolling characteristics of high speed container carrier the author developed yaw-sway-rudder coupled rool equation, which is likely to be 5th order differential equation. The free rolling time history with particular reference to automatic steering, was computed upon the base of the yaw-sway-rudder coupled roll equation. The computed result explained effects of $C_1$ and $C_2$ on rolling behaviors and furthermore the effect of $C_2$ proved to be very effective where $C_1$ and $C_2$ are yaw gin constant and yaw-rate gain constant of auto-pilot respectively. Computation was carried out using Matsumoto's data of hydrodynamic force derivatives of 5 meter long container model.
In order to improve stability and controllability of SUV vehicle, Integrated Dynamics Control system with Steering system (IDCS) was developed. Eight degree of freedom vehicle model and front and rear steering system model were used to design IDCS system. It also employs Fuzzy logic control method to design integrate control system. The performance of IDCS was evaluated with two road conditions and several driving conditions. The result shows that SUV vehicle with IDCS tracked the reference yaw rate under all tested conditions. IDCS reduced the body slip angle also. It represents IDCS improves vehicle stability and steerability.
본 연구에서는 횡가속도 센서 계측 신호 기반의 기준 차량 요레이트 모델을 활용하여 횡경사 유무에 관계 없이 견실한 성능을 보장하는 제동기반 요 모멘트 제어시스템을 개발하였다. 2자유도 single track 모델과 횡가속도 센서 계측 신호를 융합하여 새로운 기준 요레이트 모델을 설계하였고 이를 기반으로 요 모멘트 제어기를 설계하였다. 또한 외란 관측기를 적용하여 요레이트 동역학에 존재하는 차량 파라미터 오차를 보상하고 제어기의 성능을 개선하였다. 다자유도 차량동역학 해석 SW인 CARSIM을 이용하여 평지 및 횡경사 노면을 반영한 다양한 검증 시나리오 조건에서 제안된 제어기를 검증하였다. 그 결과 기준 차량모델에 횡가속도 계측 신호를 반영하고 외란 관측기를 통해 모델 파라미터 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 새롭게 제안된 횡안정성 제어기가 도로 횡경사에 관계없이 다양한 주행상황에서 차량의 횡안정성을 견실하게 유지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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