졸음운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높기 때문에 효율적인 졸음운전 판단 시스템이 필요하다. 그러나 생체 신호나 비전을 이용한 졸음운전 판단시스템은 비용 측면에서 활용되기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 추가적인 비용 없이 대부분의 차량에 기본 장착되어 있는 조향각 센서(steering angle sensor)와 차량정보(brake switch, throttle position signal, vehicle speed)를 이용하여 졸음운전자의 조향패턴 중 하나인 저킹 판단을 이용한 졸음운전 판단 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 각 변수의 임계값을 제시하고, HILS(Hardware in the Loop Simulation)에서 CAN을 통해 취득한 차량의 데이터와 Matlab 프로그램을 이용하여 알고리즘을 평가한다.
In this study, a modeling method of power-assisted steering systems and driver models for vehicle dynamic analysis using AUTODYN7 is presented. Pressure-flow relations of flow control valve are derived, and the equations of motion of a steering gear are obtained. Combining pressure-flow relations and equations of motion, the steering force can be represented as a function of steering wheel angle or torque. Driver model was modeled based on a PID controller and forward target method. With the steering systems and driver model, various driving tests are conducted using AUTODYN7.
Steering system is typically one of the vehicle parts that may injure an unrestrained driver in a frontal collision. Therefore, the engineers of vehicle safety parts researched the allowable injury criteria such as HIC(head injury criterion). chest acceleration and knee impact force. From their research, they recognized that development of energy absorbing steering system was necessary to protect the driver. Energy absorbing parts of steering system consist of shear capsule, ball sleeve and shaft assembly. We performed the modelling and dynamic analysis of the energy absorbing steering column with the unrestrained driver model. The conclusions of this study are as follows. 1) The variation of column angle has an important effects on the dynamic responses of steering system and driver behavior. 2) The energy absorbing steering system satisfies the safety criterion of FMVSS 203, 208, but not the safety criterion of FMVSS 204.
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.
In this research the Co-simulation technique for an electric power steering system with MATLAB/SIMULINK and a full vehicle model with ADAMS has been developed. The dynamic responses of vehicle chassis and steering system are evaluated. Then, a full vehicle model interacted with EPS control is concurrently simulated with an impulsive steering wheel torque input to analyze the stability of 'free control' or hands free motion for Sports Utility Vehicle. This integrated method allows engineers to reduce the prototype testing cost and to shorten the developing period.
Accurate state estimation is important for autonomous driving. However, the estimation error increases in situations that a lot of longitudinal slip occurs. Therefore, this paper presents a vehicle state estimation method using an Extended Kalman Filter. The filter estimates the states of the host vehicle robust to wheel slip. It utilizes the measurements of the four-wheel rotational speeds, longitudinal acceleration, yaw-rate, and steering wheel angle. Nonlinear measurement model is represented by Ackermann Model. The main advantage of this approach is the accurate estimation of yaw rate due to the measurement of the steering wheel angle. The proposed algorithm is verified in scenarios of autonomous emergency braking (AEB), lane change (LC), lane keeping (LK) using an automated vehicle. The results show that the proposed algorithm guarantees accurate estimation in such scenarios.
Lately, many studies have been progressed for the protection human's lives and property as holding in check accidents happened by human's carelessness or mistakes. One part of these is the development of an autonomouse vehicle. General control method of vision-based autonomous vehicle system is to determine the navigation direction by analyzing lane images from a camera, and to navigate using proper control algorithm. In this paper, characteristic points are abstracted from lane images using lane recognition algorithm with sobel operator. And then the vehicle is controlled using two proposed auto-steering algorithms. Two steering control algorithms are introduced in this paper. First method is to use the geometric relation of a camera. After transforming from an image coordinate to a vehicle coordinate, a steering angle is calculated using Ackermann angle. Second one is using a neural network algorithm. It doesn't need to use the geometric relation of a camera and is easy to apply a steering algorithm. In addition, It is a nearest algorithm for the driving style of human driver. Proposed controller is a multilayer neural network using Levenberg-Marquardt backpropagation learning algorithm which was estimated much better than other methods, i.e. Conjugate Gradient or Gradient Decent ones.
A skid-steering method which applied to the various mobile robot platforms currently shows its effectiveness in the specified field areas and purposes. This system contains however, several problems of its intrinsic properties such as slippages occurred by different moving direction between vehicle's driving and wheel's rotary and difficulties of driving performance control and so on. This paper deals with the suggestion of suitable control algorithm for 6WD/6WS skid steering wheeled vehicle and verified its feasibility by analyzing the behavior of 6WD/6WS skid-steered wheeled vehicle model and by applying the engineering analytical method to the considered mobile platform. The Performance of vehicle model is evaluated by using slip mode control to follow the steering input and, as a future work, this control algorithm could be applied to real 6WD/6WS in-wheel drive type vehicle finally.
In a railway vehicle, contact between wheel and rail is a peculiar characteristic and variations of wheel and rail profile influence on the dynamic characteristics of railway vehicle. Thus the variations of the wheel and rail profile are very important in railway dynamics. Recently a research relating to active steering to improve the curving performance of vehicle is progressing actively at home and abroad. In this field, a pre-study for the wheel/rail contact geometry is needed and especially the variation of the wheel/rail contact geometry with wheel wear is the key design parameter to develop the controller of the active steering bogie. In this paper, we have experimentally studied to analyze the variation of the wheel/rail contact geometry with wheel wear as a pre-study to develop the active steering bogie for electric multiple unit (EMU). For this, we have made an experiment with EMU operating in curving area. We have measured the wear profiles of the wheel of the test vehicle and analyzed the wheel/rail contact geometry with a mileage of the test vehicle. In experiment with test vehicle, we have got the useful data to design the steering controller of the wheelset.
The bi-modal tram guided by the magnetic guidance system has two car-bodies and three axles. Each axle of the vehicle has an independent suspension to lower the floor of the car and improve ride quality. The turning radius of the vehicle may increase as a consequence of the long wheel base. Therefore, the vehicle is equipped with the All-Wheel-Steering(AWS) system for safe driving on a curved road. Front and rear axles should be steered in opposite directions, which means a negative mode, to minimize the turning radius. On the other hand, they also should be steered in the same direction, which means a positive mode, for the stopping mode. Moreover, only the front axle is steered for stability of the vehicle upon high-speed driving. In summary, steering angles and directions of the each axle should be changed according to the driving environment and steering mode. This paper proposes an appropriate AWS control algorithm for stable driving of the bi-modal tram. Furthermore, a multi-body model of the vehicle is simulated to verify the suitability of the algorithm. This model can also analyze the different dynamic characteristics between 2WS and AWS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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