This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and a sliding mode control is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances of AUV's dynamics. The presented controller is consist of three parallel schemes; linear feedback control, sliding mode control and neural network. Lyapunov theory is used to guarantee the asymptotic convergence of trajectory tracking errors and the neural network's weights errors. Numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate to effectiveness of the proposed techniques.
Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
A functional suspension model is proposed as a kinematic describing function of the suspension, that represents the relative wheel displacement in polynomial form in terms of the vertical displacement of the wheel center and steering rack displacement. The relative velocity and acceleration of the wheel is represented in terms of first and second derivatives of the kinematic describing function. The system equations of motion for the full vehicle dynamic model are systematically derived by using velocity transformation method of multi-body dynamics. The comparison of test and simulation results demonstrates the validity of the proposed functional suspension modeling method. The model is computationally very efficient to achieve real-time simulation on TMS 320C6711 150 MHz DSP board of HILS (hardware-in-the-loop simulation) system for ECU (electronic control unit) evaluation of semi-active suspension.
This work verifies the chaotic motion of a steer-by-wire vehicle dynamic system, and then elucidates an application of dither smoothing to control the chaos of a vehicle model. The largest Lyapunov exponent is estimated from the synchronization to identify periodic and chaotic motions. Then, a bifurcation diagram reveals complex nonlinear behaviors over a range of parameter values. Finally, a method for controlling a chaotic vehicle dynamic system is proposed. This method involves applying another external input, called a dither signal, to the system. The designed controller is demonstrated to work quite well for nonlinear systems in achieving robust stability and protecting the vehicle from slip or spin. Some simulation results are presented to establish the feasibility of the proposed method.
The actuator's response delay, disturbance and measurement noise can often cause a significant error in the target tracking of an underwater vehicle. The first purpose of this paper is error analysis about motion of an underwater vehicle when the closed loop system has actuator and disturbance and noise. The underwater vehicle is simulated for cases of various disturbances. The second purpose is robust controller design for the underwater vehicle with parameter uncertainty. So, two robust control methods are applied for the underwater vehicle. One is standard $H_{\infty}$ control, and the other is time-varying sliding mode control with modified saturation function. Suboptimal design parameters for $H_{\infty}$ control, and design parameters for time-varying switching surfaces are provided Simulations for the two controllers are carried out and their performances are analyzed.lyzed.
In this study, vehicle directional stability is investigated for limit driving for crash avoidance maneuver using a full vehicle dynamic model. The model was analytically validated using typical step steering and lane change simulation. Limit driving condition for the vehicle model was quoted from research results of references. It was demonstrated that instable vehicle motion was caused by not only road conditions but also driving conditions. Also, the simulation showed that braking combined with steering caused very hazardous situation in crash avoidance maneuver. Finally, phase plane plot approach was used to evaluate the dynamic instability.
In this paper, we propose the mathematical model for the vehicle system including running characteristics. The well defined model for a system is necessary to study and to enhance system performance. To model the dynamic properties of vehicle system, we have considered two fundamental parts. The first part is the motion equations for vehicle based on Newton's second law. The second part is the torque dynamics of the traction motor. These parts are affected by outer conditions such as adhesive coefficient, running resistance and gradient resistance. The each parts are presented by the numerical formula. To test the driving characteristics of the developed model, we performed the simulations by dynamic system simulation software, "SIMULINK" and the results are given for several conditions.
We propose a novel HMI UI/UX for an in-vehicle infotainment system. Our proposed HMI UI comprises multimodal interfaces that allow a driver to safely and intuitively manipulate an infotainment system while driving. Our analysis of a touchscreen interface-based HMI UI/UX reveals that a driver's use of such an interface while driving can cause the driver to be seriously distracted. Our proposed HMI UI/UX is a novel manipulation mechanism for a vehicle infotainment service. It consists of several interfaces that incorporate a variety of modalities, such as speech recognition, a manipulating device, and hand gesture recognition. In addition, we provide an HMI UI framework designed to be manipulated using a simple method based on four directions and one selection motion. Extensive quantitative and qualitative in-vehicle experiments demonstrate that the proposed HMI UI/UX is an efficient mechanism through which to manipulate an infotainment system while driving.
The topic on today is dynamic response analysis of curved bridge-AGT(Automated Guide-way Transit) vehicle interaction system. Rubber wheel type AGT vehicle is adopted in this study, and the vehicle is idealized as three dimensional eleven DOF model. Three types of composited steel box girder bridges are modelized with F.E. method. And three types of artificially generated surface roughnesses are adopted for analysis. The dynamic equations of curved bridge, AGT vehicle and surface roughness are derived by using Lagrange's equation of motion. And the equations are solved by Newmark-${\beta}$ method. As a result, The dynamic increasement factor is inverse proportional to radius curvature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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