Recently, the various driving simulator have been used widely to analyze the handling performance of vehicle and to verify the motion control algorithm of vehicle. In this study, a virtual driving simulator based on the 20-DOF vehicle model is realized to estimate the handling performance and stability of a 4WS (Four-wheel-steering) and/or 4n(Four-wheel-driving) vehicle. Especially the DC motor controlled 4WS actuator is modelled in order to reflect the effect of the responsiveness of actuator on the handling performance and stability. And the realized simulator can be applied to develope a real time simulation system for designing and testing the real vehicles.
A simplified 3D dynamic model of tracked vehicle crawling on cohesive soft soil is investigated. The vehicle is assumed as rigid body with 6-dof. Cohesive soft soil is modeled through relations: pressure to sinkage, shear displacement to shear stress, and shear to dynamic sinkage. Equations of motion of vehicle are derived with respect to the body-fixed coordinates. In order to investigate 3D transient dynamics of tracked vehicle, Newmark's method is employed based on incremental-iterative algorithm. 3D dynamic simulations are conducted for a tracked vehicle model and steering performance is investigated.
This paper presents the enhancement of vehicle stability by active geometry control suspension(AGCS) system as the world-first, unique and patented chassis technology, which has more advantages than the conventional active chassis control systems in terms of the basic concept. The control approach of the conventional systems such as active suspensions(slow active, full active) and four wheel steering(4WS) system is directly to control the same direction with acting load to stabilize vehicle behavior resulting from external inputs, but AGCS controls the cause of vehicle behaviors occurring from vehicle and thus makes the system stable because it works as mechanical system after control action. The effect of AGCS is the remarkable enhancement of avoidance performance in abrupt lane change driving by controlling the rear bump toe geometry.
The unmanned vehicle is composed of three parts the front & side sensor system for keeping the lane and avoiding obstacles, the acceleration & brake control system for longitudinal motion control, and the steering control system for the lateral motion control. Each system helps the unmanned vehicle of which should take notice of its location and recognize obstacles around the place by itself and make a decision how much fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy that the vehicle can detect obstacles and avoid collision on the road involves with vehicle velocity very much. Therefore, We have to define a traction system which is powered by DC motor so that, unmanned vehicle can control its velocity accurately. In this study, we find mechanical and ...
The traffic accident is the prerequisite of the traffic accident reconstruction. In this study, the traffic accident (forward collision) and traffic accident reconstruction (inverse collision) simulations are conducted to improve the quality and accuracy of the traffic accident reconstruction. The vehicle and tire models are used to simulate the trajectories for the post-impact motion of the vehicles after collision. The impact dynamic model applicable to the forward and inverse collision simulations is also provided. The accuracy of impact analysis for the vehicular collision depends on the accuracy of the coefficients of restitution and friction. The neural network is used to estimate these coefficients. The forward and inverse collision simulations for the multi-collisions are conducted. The new method fur the accident reconstruction is proposed to calculate the pre-impact velocities of the vehicles without using the trial and error process which requires the repeated calculations of the initial velocities until the forward collision simulation satisfies with the accident evidences. This method estimates the pre-impact velocities of the vehicles by analyzing the trajectories of the vehicles. The vehicle slides on a road surface not only under the skidding during an emergency braking but also under the steering. A vehicle over steering or cornering with excessive speed loses the traction and leaves tile yaw marks on the road surface. The new critical speed formula based on the vehicle dynamics is proposed to analyze the yaw marks and shows smaller errors than ones of the existing critical speed formula.
Path planning is one of the important technologies for automated parking. It requires to plan a collision-free path considering the vehicle's kinematic constraints such as minimum turning radius or steering velocity. In a complex parking lot, Rapidly-exploring Random Tree* (RRT*) can be used for planning a parking path, and Reeds-Shepp or Hybrid Curvature can be applied as a tree-extension method to consider the vehicle's constraints. In this case, each of these methods may affect the computation time of planning the parking path, path-tracking error, and parking success rate. Therefore, in this study, we conduct comparative analysis of two tree-extension functions: Reeds-Shepp (RS) and Hybrid Curvature (HC), and show that HC is a more appropriate tree-extension function for parking path planning. The differences between the two functions are introduced, and their performances are compared by applying them with RRT*. They are tested at various parking scenarios in simulation, and their advantages and disadvantages are discussed by computation time, cross-track error while tracking the path, parking success rate, and alignment error at the target parking spot. These results show that HC generates the parking path that an autonomous vehicle can track without collisions and HC allows the vehicle to park with lower alignment error than those of RS.
운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
최근에는 환경에 대한 인식이 높아지면서 제조 차량에서 전자식 파워 스티어링(EPS)이 조향장치로 채택되는 사례가 증가하고 있다. EPS는 스티어링 파워 향상, 유압 호스 누출 제거 및 연료 소비 감소와 같은 수많은 이점을 제공하지만, 시스템이 움직임에 반응하게 만드는 센서를 요구한다. 이는, 센서의 선형 변동성을 유지하는 것이 스티어링 반응의 안정성에 필수적임을 의미한다. 따라서 EPS의 제어 품질을 보장하기 위해 내부 설계 특성의 변화에 대한 센서의 민감도, 결함 및 선형성을 평가하기 위한 신뢰성 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 차량속도 구간 분할을 기반으로 EPS 구성요소 결함과 선형성을 분석하는 데이터 중심 결함 및 선형성 평가 모니터링 시스템을 제안한다. EPS 테스트 지그에서 수집된 데이터를 사용하여 모니터링 시스템의 성능을 검증하였으며, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 적용하여 시스템을 개선하였다. 개발된 시스템은 설계를 기반으로 0.99% 정확도의 결함 감지 및 가변적인 차량속도에서 선형성 평가를 효과적으로 수행하였다.
As the occupant safety receives more attention from automobile industries. protection systems have been developed quite well. Developed protection systems must be evaluated through real tests in crash environment Since the real tests are extremely expensive. computer simulations are replaced for some prediction of the real test In the computer simulation. it is very crucial to express the real environment precisely in the modeling precess. The energy absorbing(EA) steering system has a very important rote in vehicle crashes because the occupant can hit the system directly. In this study. the EA steering system is modeled precisely. analyzed for the safely and designed by an optimization technology. First. the EA steering system is disassembled by parts and modeled by segments and joints. The segments are modeled by rigid bodies in motion and they have resistances in contact. Spring-damper elements and force-deflection curves are utilized to represent the joints. The body block test is cal lied out to validate. the modeling. When the test results are not enough for the detailed modeling. the differences between tests and simulations are minimized to calculate unknown parameters using optimization. The established model is applied to a crash simulation of a full-car model and tuned again. After the modeling is finished. components of the steering system are designed by an optimization algorithm. In the optimization process. the compound injury of a driver is defined and minimized to determine the chracteristics of the components. The second. order approximation algorithm has been adopted for the optimization.
본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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