Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.4
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pp.476-482
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2010
In this paper, we propose a robust path tracking control method for autonomous underwater vehicle with variable speed. The proposed path tracking controller consists of a kinematic controller and a dynamic controller. First, the kinematic controller computes the surge speed and yaw rate to follow the reference path with variable speed. Then the dynamic controller controls the thrust force and yaw torque to move the AUV actually. In the dynamic control, we assume that the sway speed is a disturbance. In addition the dynamic controller is designed based on sliding mode conrol. We also demonstrate the stability of the proposed control method by Lyapunov stability theory. Finally, simulation results illustrate the performance of the proposed control method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.5
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pp.621-626
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2019
The driver's steering wheel maneuver is a typical disturbance that causes excessive body motion and traveling instability of a vehicle. Abrupt and extreme operation can cause rollover depending on the geometric and dynamic characteristics, e.g., SUV vehicles. In this study, to cope with the performance limitation of conventional cars, fundamental research on the structurization of a control system was performed as follows. Mathematical modeling of the lateral behavior induced by driver input was carried out. A controller was designed to reduce the body motion based on this model. An algorithm was applied to secure robust control performance against modeling errors due to parameter uncertainty, $H_{\infty}$. Using the decoupled 1/4 car, a dynamic load simulating model considering the body moment was suggested. The simulation result showed the validity of the load-simulating model. The framework for a lateral behavior control system is proposed, including an experimental 1/4 vehicle unit, load simulating module, suspension control module, and hardware-in-the-loop simulation technology.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.64-70
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2018
Rollover is a major concern for vehicles with a higher center of gravity and for improving driving performance. This study investigates a tilting system to prevent rollover, which was successfully implemented for high-speed trains. It may be useful to apply the concept of the tilting system to a large truck such as a trailer. Even a small adjustment in the tilting angle can improve the driving stability during a steep turn. The equation of motion was derived from a dynamic model of the trailer with the tilting system. The balance of the centrifugal force and normal force determines the rollover critical speed for a given radius of the turn and load. To obtain a more conservative criterion, the rollover critical state was defined as the instant when any side wheel loses contact with the road. To actuate the tilting system, the optimal tilting angle must be calculated from the steering angle and the vehicle speed. Using a simplified model of a large truck, the effects of the tilting angle and load on the rollover critical speed were investigated.
A self-driving car is an autonomous vehicle capable of fulfilling the main transportation capabilities of a traditional car. It must be capable of sensing its environment and navigating without human input. In this paper, we design the agent that can simulate these self-driving cars and develop a prototype for it. To do this, we analyze the requirements for the self-driving car, and then the agent is designed to be suitable for traditional multi-agent system. The key point of the design is that agents move along the steering forces only. The prototype of the designed agent was implemented by using Unity 3D. From simulation results using the prototype, movements of the agents were very realistic. However, in the case of increasing the number of the agent the performance was seriously degraded, and so the alternatives of the problem were suggested.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.103-110
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2001
To reduce the traffic congestion and parking problems in urban areas tall and narrow vehicles have interested as a means to increase the utilization of existing freeways and parking facilities. The stability problem for those narrow vehicles which might be caused can be reduced by tilting the body toward the inside of the turn. The Direct Tilt Control(DTC) system and the Steering Tilt Control(STC) system have been proposed for those narrow vehicles. In this paper, as one of the performance improvement for that kind of vehicle a new control system to use the merits of both the DTC system and the STC system is proposed. Because two different control systems fight each other, the switching control scheme is applied as a means to prevent fighting. Also, the method in order to achieve the smoothly changed control system when the system is switched from the DTC to the STC or from the STC to the DTC, the appropriate type of control gain is designed.
In this paper, we propose an autonomous driving system using an end-to-end model to improve lane departure and misrecognition of traffic lights in a vision sensor-based system. End-to-end learning can be extended to a variety of environmental conditions. Driving data is collected using a model car based on a vision sensor. Using the collected data, it is composed of existing data and data with outlayers removed. A class was formed with camera image data as input data and speed and steering data as output data, and data learning was performed using an end-to-end model. The reliability of the trained model was verified. Apply the learned end-to-end model to the model car to predict the steering angle with image data. As a result of the learning of the model car, it can be seen that the model with the outlayer removed is improved than the existing model.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.2
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pp.111-118
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2016
This paper presents an X-band (9.375 GHz) $1{\times}2$ array microstrip antenna which is capable of active beam compensation for installation of an unmanned aerial vehicle (UAV). First of all, a basic $1{\times}2$ array microstrip antenna incorporated with wilkinson power divider was designed and performance of the array antenna was verified. Next, to verify beam steering performance of the designed array microstrip antenna, we fabricated a phase shifter, and the wilkinson power divider as module structure and measured characteristics of beam steering according to phase shifting. The main lobe is 0.6 dBi at $0^{\circ}$, and the side lobe decreased 18.8 dB. The reliable radiation pattern was achieved. Finally, an active beam steering microstrip array antenna attached with the phase shifter and the power divider on the back side of the antenna was designed and fabricated to install wing of UAV for compactness. The maximum gain is 0.1 dBi. Therefore, we obtained a basic antenna technology for compensating beam error according to wing deformation of an UAV installed array antennas.
Subjective mental workload assessment technique becomes a standard human factors and human-machine interface evaluation tool for the evaluation of ITS(Intelligent Transport Systems)-oriented information systems as well as the drivers visual activity analysis, physiological indices(GSR, EEG, ECG, etc.), secondary task performance, reaction time. vehicle control parameters(speed, steering behavior, accelerator control) that are widely applied for transportation and vehicle systems to evaluate the safety, to decide the system or design alternatives, and to establish the design guidelines. This paper reviewed and compared the most globally employed four mental workload assessment techniques that have been designed for the use of various human-machine systems and ITS-oriented in-vehicle information systems. NASA-TLX(National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index). SWAT(Subjective Workload Assessment Technique), MCH(Modified Cooper-Harper) scale, and recently developed RNASA-TLX(Revision of NASA-TH) were compared in terms of sensitivity and subjective evaluations to derive the human-machine interface evaluation guidelines for the application of ITS-oriented in-vehicle information systems. Then, experiment results supported that RNASA-TLX is the prospective tool for the mental workload assessment of ITS-oriented in-vehicle information systems.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.910-917
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2018
This paper describes the developments to improve the feeling and safety of the remote control system of unmanned vehicles. Generally, in the case of the remote control systems, a joystick-type device or a simple steering-wheel are used. There are many cases, in which there are operations without considering the feedback to users and driving feel. Recently, as the application area of the unmanned vehicles has been extended, the problems caused by not considering the feedback are emphasized. Therefore, the need for a force feedback-haptic control arises to solve these problems. In this study, the force feedback-haptic control algorithm considering the vehicle parameters is proposed. The vehicle parameters include first the state variables of dynamics, such as the body side-slip angle (${\beta}$) and yawrate (${\gamma}$), and second, the parameters representing the driving situations. Force feedback-haptic control technology consists of the algorithms for general and specific situations, and considers the situation transition process. To verify the algorithms, a simulator was constructed using the vehicle dynamics simulation tool with CAN communication environment. Using the simulator, the feasibility of the algorithms was verified in various scenarios.
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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