Driverless Train Control System has been recently introduced and commercialized in Korea. It is expected that the vehicle with driverless operation system will be used in new lines such as Sinbundang line soon. Therefore it is necessary to change the system operation and conception of the existing train operation system and the necessity of driverless vehicle monitoring system meeting a new paradigm is rising. In order to dispel concerning about safety issues caused by driverless train operation, the importance to establish vehicle error detection, useful fault diagnosis and rapid action plans is higher than ever. For this, efficient and higher level of vehicle supervision & control system should be essentially supported. In this study, remote driverless vehicle monitoring system using by radio communication is suggested to be used for monitoring and controlling important parts of the vehicle and diagnose and take quick actions when vehicles are in trouble at control tower at real time.
In this paper, the transfer function to the vehicle is derived from using system identification algorithm in connection with the driving vehicle. We design the adaptive cruise controller using the derived transfer function, and make it possible to monitoring and control the vehicle in real time using embedded system and technology of Internet.
In this paper, the simulator of an on-line monitoring system for the range extender electric vehicle has been developed. The messages from the four control modules, the air pressure and fuel level sensors data, and the on/off switching states of 31 indicator lamps can be received through the control area network (CAN), and displayed on the graphic panel. The simulator was designed using the four DSP boards, variable resistors, and toggle switches instead of the four control modules, sensors, and switching state of indicator lamps on an actual series hybrid electric vehicle (SHEV) bus, respectively. The performance of the monitoring technologies was verified with the simulator at the laboratory, and then it was tested on an actual SHEV bus. The simulator is very useful at the initial development of the monitoring system at the hybrid-type or electrical vehicles.
In this paper, we proposed a method for vehicle monitoring with trajectory reconstruction. For safety, it is important to monitor the driving habit of driver. Every year, many accidents occur due to the reckless driving of the driver. Continuous monitoring of the status of commercial vehicles is needed for safety through the entire path from start point to the destination. To monitor the reckless driving, we try to monitor the trajectory of the vehicle by using vehicle's lateral acceleration data. Compared with steering angle and lateral acceleration, these resemble each other. So, we find the relationship of steering angle and acceleration, and find the global direction of vehicle. We find the position of non-GPS section with EKF (External Kalman Filter) and reconstruct the whole trajectory during vehicle driving.
This paper suggests an algorithm for detecting fault of longitudinal controller in autonomous vehicles. Guaranteeing safety in fault situation is essential because electronic devices in vehicle are dependent each other. Several methods like alarm to driver, ceding control to driver, and emergency stop are considered to cope with fault. This research investigates the fault monitoring process in fail-safe system, for controller which is responsible for accelerating and decelerating control in vehicle. Residual is computed using desired acceleration control command and actual acceleration, and detection of its abnormal increase leads to the decision that system has fault. Before computing residual for controller, health monitoring process of acceleration signal is performed using hardware and analytic redundancy. In fault monitoring process for controller, a process model which is fitted using driving data is considered to improve the performance. This algorithm is simulated via MATLAB tool to verify performance.
The age of autonomous vehicles has come according to development of high performance sensing and artificial intelligence technologies. And importance of the vehicle's surrounding environment sensing and observation is increasing accordingly because of its stability and control efficiency. In this paper we propose an integrated platform for efficient networking, analysis and monitoring of multiple sensing data on the vehicle that are equiped with various automotive sensors such as GPS, weather radar, automotive radar, temperature and humidity sensors. From simulation results, we could see that the proposed platform could perform realtime analysis and monitoring of various sensing data that were observed from the vehicle sensors. And we expect that our system can support drivers or autonomous vehicles to recognize optimally various sudden or danger driving environments on the road.
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.
It is materialized an unmanned vehicle system as a part of Intelligent Transportation System (ITS) which is a fundamental constituent for unmanned vehicle. Remote control system, monitoring system and remote operating system which are consisted of unmanned vehicle system. Network program by TCP/IP socket, and real-time control & operating controlled by servo-motors from a remote place, those are used to verify safety and stability of the unmanned vehicle system in this research. This unmanned vehicle is divided into two major sections which are an unmanned vehicle part and control station part. The server PC is installed on the unmanned vehicle and a client PC is installed at a remote place, which can control the u manned vehicle. In this research work, main theme is that we experimented and tested to check the speed and utilization of the wireless LAN communication.
The subject of this paper is the tole operation for unmanned vehicle. The aim is studied in context of motor control system and algorithms for the mid to low level control of tele operation unmanned vehicle described. Modern, vehicle related researches have been implemented about control, chassis, body and safe쇼 but now is to driving comfort, I.T.S. and human factor, etc. As a result of this fact, unmanned vehicle is main research topic over the world but it is still very expensive and unreasonable. A hierarchical approach is studied in context of motor control system and algorithms for the mid to low level control of tele operation unmanned vehicle described. The real time control and monitoring of longitudinal, lateral, Pitching motion is to be solved by system integration and optimization technique. We show the experimental result about fixed brake range test and acceleration test. And all system is to integrated for driving simulator and unmanned vehicle.
본 연구에서는 임베디드 시스템과 지그비(Zigbee) 무선통신을 기반으로 지능형 자동차를 위한 모니터링 및 제어가 가능한 임베디드 웹서버를 구축하였다. 자동차의 모든 정보를 담고있는 ECU(Electronic Control Unit)에 주제어기와 임베디드 시스템을 인터페이스 시켜 자동차의 운행정보를 모니터링하고, 자동차의 내, 외부에 추가된 센서신호는 지그비 통신을 이용해 임베디드 시스템에 전달하도록 하였다. 임베디드 시스템을 이용해 웹서버를 구축했기 때문에 개인용 컴퓨터 및 모바일 기기를 이용하여 차량에 접속할 수 있으며, 자동차의 상태를 실시간 감지하고 제어할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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