In this paper, a real-time multibody vehicle dynamics and control model has been developed for a virtual reality intelligent vehicle simulator. The simulator consists of low PCs for a virtual reality visualization system, vehicle dynamics and control analysis system a control loading system, and a network monitoring system. Virtual environment is created by 3D Studio Max graphic tool and OpenGVS real-time rendering library. A real-time vehicle dynamics and control model consists of a control module based on the sliding mode control for adaptive cruise control and a real-time multibody vehicle dynamics module based on the subsystem synthesis method. To verify the real-time capability of the model, cut-in, cut-out simulations have been carried out.
Steering characteristics is an important factor in the evaluation of vehicle quality. To estimate steering characteristics in the vehicle conceptual design stage, vehicle dynamics simulation methods are very efficient. However, it is often difficult to simulate vehicle dynamics for the specific driving scenarios in open-loop driving environment. An efficient driver-in-the-loop vehicle model will be efficient for this job. A good tire model is also very important for the accurate vehicle dynamics simulation. In this research, a driver model is used to simulate vehicle steering dynamics for a 8-dof vehicle model with STI(Systems Technology, Inc.) tire model. For the demonstration of this model, a SUV(sports utility vehicle) and a sedan were simulated.
Nowadays, with the advancement of computational mechanics, and vehicle dynamics simulation linked up with virtual testing laboratory(VTL) and virtual proving ground(VPG) technologies has become a useful method for analyzing numerous driving performances and diverse noise/vibration characteristics. In this paper, the analytical vehicle model based on multi-body dynamics theory was developed to investigate the vibration characteristics according to various road conditions. For the purpose, the whole vehicle parameters, each vehicle's part parameter, and part connecting elements such as spring, damper, and bush were measured by an experiment. Also, the vehicle dynamics model, which includes the front suspension, rear suspension, steering, front wheel, rear wheel, and body subsystems has been constructed for computer simulation. With the developed vehicle dynamics model, three forces and three moments measured at each wheel center were applied to evaluate and analyze dynamics and vibration characteristics for miscellaneous road conditions.
Advanced driving assist system can support safety of driver and passengers which may require vehicle dynamics states as well as road geometry. It is essential to have in real-time estimation of related variables and parameters. Among the road geometry parameters, road slope angle which can not be measured is essential parameter in pose estimation, adaptive cruise control and others on sag road. In this paper, Kalman filter based method for the estimation of the vehicle dynamics and road slope angle using a nonlinear vehicle model is proposed. It uses a combination of Kalman filter as Cascade Extended Kalman Filter. CEKF uses measured vehicle states such as yaw rate, longitudinal/lateral acceleration and velocity. Unknown vehicle parameters such as center of gravity and inertia are obtained by 2 D.O.F lateral model and experimentally. Simulation and Experimental tests conducted with commercialized vehicle dynamics model and real-car.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권2호
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pp.346-363
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2015
We have performed integrated dynamics modeling for a supercavitating vehicle. A 6-DOF equation of motion was constructed by defining the forces and moments acting on the supercavitating body surface that contacted water. The wetted area was obtained by calculating the cavity size and axis. Cavity dynamics were determined to obtain the cavity profile for calculating the wetted area. Subsequently, the forces and moments acting on each wetted part-the cavitator, fins, and vehicle body-were obtained by physical modeling. The planing force-the interaction force between the vehicle transom and cavity wall-was calculated using the apparent mass of the immersed vehicle transom. We integrated each model and constructed an equation of motion for the supercavitating system. We performed numerical simulations using the integrated dynamics model to analyze the characteristics of the supercavitating system and validate the modeling completeness. Our research enables the design of high-quality controllers and optimal supercavitating systems.
Underwater robotic vehicles(URVs) are used for various work assignments such as pipe-lining, inspection, data collection, drill support, hydrography mapping, construction, maintenance and repairing of undersea equipment, etc. As the use of such vehicles increases the development of vehicles having greater autonomy becomes highly desirable. The vehicle control system is one of the most critic vehicle subsystems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics is nonlinear and time-varying. Hydrodynamic coefficients are often difficult to accurately estimate. It was also observed by experiments that the effect of electrically powered thruster dynamics on the vehicle become significant at low speed or stationkeeping. The conventional linear controller with fixed gains based on the simplified vehicle dynamics, such as PID, may not be able to handle these properties and result in poor performance. Therefore, it is desirable to have a control system with the capability of learning and adapting to the changes in the vehicle dynamics and operating parameters and providing desired performance. This paper presents an adaptive and learning control system which estimates a new set of parameters defined as combinations of unknown bounded constants of system parameter matrices, rather than system parameters. The control system is described with the proof of stability and the effect of unmodeled thruster dynamics on a single thruster vehicle system is also investigated.
This paper describes the NANDO VDC (Vehicle Dynamics Control) system for the vehicle stability enhancement and consists of the control strategies , computer simulation and tests on the various road surface. This VDC system controls the dynamic vehicle motion in the emergency situation such as the final oversteer/understeer andallows the vehicle to follow the course as desired by the driver. The system is based on an active yaw control and its performance verified by the test is shown. Also the comparison between the MANDO VDC System and a competitor is carried out.
A realtime simulator using an explicit integration method is introduced to improve the solving performance for the dynamic analysis of a wheeled vehicle. Because a full vehicle system has many parts, the development of a numerical technique for multiple d.o.f. and ground contacts has been required to achieve a realtime dynamics analysis. This study proposes an efficient realtime solving technique that considers the wheeled vehicle dynamics behavior with full degrees of freedom and wheel contact with soft ground such as sand or undersea ground. A combat vehicle was developed to verify this method, and its dynamics results are compared with commercial programs using implicit integration methods. The combat vehicle consists of a chassis, double wishbone type front and rear suspension, and drive train. Some cases of vehicle dynamics analysis are carried out to verify the realtime ratio.
In this paper, a dynamic control scheme is proposed which not only compensates for the lateral dynamics and longitudinal dynamics but also deal with the yaw motion dynamics. Using the dynamic control technique, adaptive and learning algorithm together, the proposed controller is not only robust to disturbance and parameter uncertainties but also can learn the inverse dynamics model in steady state. Based on the proposed dynamic control scheme, a dynamic vehicle simulator is contructed to design and test various control techniques for 4-wheel steering vehicles.
In general, the Maglev vehicle is ran over the elevated guideway consisted of steel or concrete structure. Since the running behaviour of the vehicle is affected by the flexibility of the guideway, the consideration of the flexibility of guideway is needed for evaluation of dynamics of both the vehicle and guideway. A new technique based on flexible multibody dynamics is proposed to model the Maglev vehicle, levitation controller, and guideway into a coupled model. To verify the technique, an urban Maglev vehicle is analyzed using the technique and discussions are carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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