International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제10권2호
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pp.188-200
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2018
This paper proposes a single control strategy to solve the problem of trans-media vehicle difficult control. The proposed control strategy is just to control the vehicle's air navigation, but not to control the underwater navigation. The hydrodynamic model of a vehicle when entering water obliquely at low speed has been founded to analyze the motion characteristics. Two methods have been used to simulate the vehicle entering water in the same condition: numerical simulation method and theoretical model solving method. And the results of the two methods can validate the hydrodynamic model founded in this paper. The entering water motion in the conditions of different velocity, different angle, and different attack angle has been simulated by this hydrodynamic model and the simulation has been analyzed. And the change rule of the vehicle's gestures and position when entering water has been obtained by analysis. This entering water rule will guide the follow-up of a series of research, such as the underwater navigation, the exiting water process and so on.
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권4호
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pp.274-281
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2013
In this study, we consider the challenges in motion planning for automated driving systems. Most of the existing online motion-planning algorithms, which take dynamics into account, find it difficult to operate in an environment with narrow passages. Some of the existing algorithms overcome this by offline preprocessing if environment is known. In this work an online algorithm for motion planning with dynamics in an unknown cluttered environment with narrow passages is presented. It utilizes an idea of hybrid planning with sampling- and discretization-based motion planners, which run simultaneously in a full configuration space and a derived reduced space. The proposed algorithm has been implemented and tested with a real autonomous vehicle. It provides significant improvements in computational time performance over basic planning algorithms and allows the generation of smoother paths than those generated by the recently developed hybrid motion planners.
주행 차량의 축하중은 저속 혹은 고속 축중기(WIM)에 의하여 측정 할 수 있으나, 주행 차량의 샤시, 축 구조 등과 같은 차량 고유 특성과 주행 속도, 도로의 평탄도 등과 같은 주행 환경 특성에 따라 동적으로 변화하며, 이러한 순간적인 동적 하중 변화에 의해 정적 상태에서 측정된 기준 중량과 오차가 발생하게 된다. 본 연구에서는 향후 무인 과적단속 체계 도입에 앞서, 주행 차량의 동적 하중 변화 특성을 파악하여 통제 불가능한 환경적 기본 오차의 범위에 대해 분석하고, 고속 축중기의 중량정확도 성능평가 기준에 대한 척도를 적절히 설정하기 위한 실차 시험을 수행하였으며, 주요 시험 결과는 다음과 같다. 첫째, 총중량의 경우 저속일 때 약 1%, 고속일 때 약 4%의 변화가 나타났고, 축하중의 경우 저속일 때 약 1-3%, 고속일 때 약 2-9%의 변화가 나타났으며, 이러한 현상은 단일축보다 그룹내 개별축에서 더 크게 나타났다. 둘째, 정상 평탄도 구간에 비해 충격 구간에서는 총중량의 경우 최대 약 8배, 축하중의 경우 최대 약 3~12배의 변화가 나타났으며, 이러한 동적 하중 변화의 진동 주파수는 2.4-5.8Hz로 나타났으며, 약 30m를 주행한 후에 정상 상태의 진폭으로 수렴하는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 영상기반의 무인 차량에 대한 원격 조종 가능성을 평가할 수 있는 객관적 지표를 제안하고자 한다. 제안된 영상 흔들림 지표의 효용성을 검증하기 위하여, 가상 환경의 무인 차량 시뮬레이터 실험 환경을 통한 주관적인 평가를 수행하였다. 가상 환경 시뮬레이터는 다물체 동역학 기반의 실시간 무인 차량 동역학 프로그램, 모션시뮬레이터, 드라이버 콘솔 등으로 이루어져 있다. 동역학 해석에 의해 차량의 운동이 정의되고, 차체의 움직임이 모션시뮬레이터를 통해 반영된다. 모션시뮬레이터 위의 카메라는 흔들리는 영상정보를 피실험자에게 제공한다. 다양한 노면에 대한 흔들리는 영상에 대하여 객관적인 지표와 피실험자들이 느끼는 주관적인 평가를 비교하여 그 효용성을 분석하였다.
This paper presents motion planning algorithm that yields to intervening side lane vehicles in a congested traffic flow based on vehicle to vehicle (V2V) communication. Autonomous driving in dense traffic situation requires advanced driving performance in terms of vehicle interaction and risk mitigation. One of the most important functions necessary for congested traffic autonomous driving is to predict the lane change intention of the side lane target vehicle. However, implementing this function by using only environmental sensors has limitations. In this study, V2V communication is used to overcome the limitations and determine the intention of cut-in vehicles. Lane change intention of the intervening side lane vehicle is inferred by its longitudinal speed, steering angle, and turn signal light information received by the on-board-unit (OBU). Once the yield decision is made, the subject vehicle decelerates to generate sufficient clearance for the target vehicle to enter. Validation of the algorithm was conducted with actual autonomous test vehicles.
This task is to derive the Hamiltonian equations of motion for BMW 323i vehicle. The kinematic relationships are defined. The cut constraint equations are derived. The cut constraint equations are stabilized. The stabilized constraint equations are used to derive the relationships between the independent and dependent coordinates. The Hamiltonian equations of motion are reduced only in terms of the independent generalized coordinates.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제16권1호
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pp.77-88
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2015
The dynamics of relative motion in a perturbed orbital environment are exploited based on Gauss' and Cowell's variational equations. The inertial coordinate frame and relative coordinate frame (Hill frame) are used, and a linear high fidelity model is developed to describe the relative motion. This model takes into account the primary gravitational and atmospheric drag perturbations. Then, this model is used in the design of a navigation, guidance, and control system of a chaser vehicle to approach towards and to depart from a target vehicle in proximity operations. Relative navigation uses an extended Kalman filter based on this relative model to estimate the relative position/velocity of the chaser vehicle with respect to the target vehicle. This filter uses the range and angle measurements of the target relative to the chaser from a simulated LIDAR system. The corresponding measurement models, process noise matrix, and other filter parameters are provided. Numerical simulations are performed to assess the precision of this model with respect to the full nonlinear model. The analyses include the navigation errors and trajectory dispersions.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1137-1146
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1993
In order to analyze lateral control in the forward manuever of a tractor- trailer combination , a human operator model and a kinematic vehicle model were utilized for the operator/vehicle system. By combining the vehicle and operator models, a mathematical model of the closed-loop operator/vehicle system was formulated. A computer program was developed so as to simulate the motion of the tractor-trailer combination . In order to verify the operator/vehicle system model, the results of the field trials were compared with the simulated results. There was found to be reasonably good agreement between the two.
This paper presents a engine/brake integrated VDC(Vehicle Dynamic Control) system using neural network algorithm methods for wheel slip and yaw rate control. For stable performance of vehicle, not only is the lateral motion control(wheel slip control) important but the yaw motion control of the vehicle is crucial. The proposed NNPI(Neural Network Proportional-Integral) controller operates at throttle angle to improve the performance of wheel slip. Also, the suggested NNPID controller performs at brake system to improve steering performance. The proposed controller consists of multi-hidden layer neural network structure and PID control strategy for self-learning of gain scheduling. Computer Simulation have been performed to verify the proposed neural network based control scheme of 17 dof vehicle dynamic model which is implemented in MATLAB Simulink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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