This paper describes a methodology using neural network to compensate the nonlinear error of deriving speed for electric differential system included in electric vehicle. An electric differential system which drives each of the left and right wheels of the electric vehicle independently. The electric vehicle driven by induction motor has the nonlinear speed error which depends on a steering angle and speed command. When a vehicle drives along a curved road lane, the speed unblance of inner and outer wheels makes vehicles vibration and speed reduction. To compensate for the speed error, we collected the speed data of the inner wheel and outer wheel in various speed and the steering angle data by using an manufactured electric vehicle and the real system. According to the analysis of the acquisited data, we designed the differential speed control system based on a speed error compensator using neural network.
The architecture of WSN based Vehicle Speed Measurement System is presented in this paper from Telematics Sensor Network(TSN) to Management System. To verify the feasibility of the system, we implemented the vehicle speed measurement system and evaluated the accuracy of velocity measured by the system in our testbed, an old highway located near Kyungbu highway. The system performed over 95% of accuracy at 80kmph from the measurement. In addition, the battery life time of the sensor node was evaluated by simulation analysis with real measured current consumption profiles. Assuming the maximum average daily traffic in 2005, the battery life time is expected to be over 1.6 year from the simulation result.
본 논문은 멀티미디어 서비스를 지원하는 다인승 차량 내 HMI(Human Machine Interface)을 지원하는 네트워크 구조 및 구현방법에 관한 것이다. 다인승 차량의 경우, 기존 승용차의 멀티미디어 서비스형태와 달리 트래픽에 대한 요소를 고려해야하며, 서버에서 업데이트되는 콘텐츠 정보를 다수의 사용자에게 동시에 전달해야하는 특성이 있으며, 사용자가 네트워크에 접속하여 다양한 콘텐츠를 사용할 수 있는 확장성이 있어야한다. 따라서 본 논문에서는 기존 차량용 광 네트워크 MOST(Media Oriented System Transport) 시스템 구조를 변경하여 MOST와 연동되는 이더넷 기능을 개발하고 사용자 접근할 수 있는 인터페이스를 설계하여 다인승 차량용 멀티디미어 서비스에 필요한 데이터송수신 모듈 설계 방법을 제안한다.
In this paper, a practical bushing model is proposed to improve the accuracy of the vehicle dynamic analysis. The results of the rubber bushing are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. A back propagation algorithm is used to obtain the weighting factor of the neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra algorithm of 'NARMAX' form is employed to consider these effects. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model. Then, a full car dynamic model with artificial neural network bushings is simulated to show the feasibility of the proposed bushing model.
In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. One-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algorithm is used to obtain the weighting factor of the neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra's algorithm of ‘NARMAX’ form is employed in the neural network bushing module. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model.
In this paper, a new approach to the dynamic control technique for track vehicle system using fuzzy-neural network control technique is proposed. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural network-fuzzy, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a track vehicle.
자동차에 여러 종류의 통신기기가 장착되고 운전자는 통신기기를 이용해 다양한 정보를 자동차에서 수집할 수 있게 되었다. 최근 운전자는 스마트폰을 이용하여 자동차의 상태정보를 실시간으로 획득하고 원격으로 자동차를 제어할 수 있다. 그러나 안드로이드 기반 앱은 변조와 재배포가 쉽다. 운전자는 임의의 공격자가 변조하여 배포한 악성 앱을 사용하게 되면 자동차에서 발생하는 다양한 정보의 유출위협과 운전자의 의도와 다른 제어로 사고를 유발하는 위협에 노출될 수 있다. 더욱이 자동차 내부 네트워크에는 보안기법이 적용되어 있지 않아 보안 위협으로부터 쉽게 노출되어 사고발생 시 인명과 재산상의 큰 피해를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 공식 앱 마켓인 구글 플레이에 배포된 다양한 자동차 진단용 앱의 취약점을 분석한다. 분석된 취약점을 통해 배포된 자동차 진단용 앱에서 발생 가능한 공격모델을 알아본다. 그리고 실제 자동차에서 실험으로 공격모델에 대한 위험성을 검증한다. 마지막으로 자동차 진단용 앱 리패키징을 사용한 공격자의 악성행위로부터 안전한 보호기법을 제안한다.
This paper presents a basic ECU(Electronic Control Unit) hardware development procedure for the functional safety of in-vehicle network systems. We consider complete hardware redundancy as a safety mechanism for in-vehicle communication network under the assumption of the wired network failure such as disconnection of a CAN bus. An ESC (Electronic Stability Control) system is selected as an item and the required ASIL(Automotive Safety Integrity Level) for this item is assigned by performing the HARA(Hazard Analysis and Risk Assessment). The basic hardware architecture of the ESC system is designed with a microcontroller, passive components, and communication transceivers. The required ASIL for ESC system is shown to be satisfied with the designed safety mechanism by calculation of hardware architecture metrics such as the SPFM(Single Point Fault Metric) and the LFM(Latent Fault Metric).
In order to satisfy the requirements of time reduction and cost saving for development of electronic control systems(ECU) in automotive industry, the applications of a standardized real-time operating system(RTOS) and a communication protocol to ECUs are increased. In this study, a body control module(BCM) that employs OSEK/VDX(open system and corresponding interfaces for automotive electronics/vehicle distributed executive) OS tour the RTOS and a controller area network(CAN) fur the communication protocol is designed, and the performances of the system are evaluated. The BCM controls doors, mirrors, and windows of the vehicle through the in-vehicle network. To identify all the transmitted and received control messages, a PC connected with the CAN communication protocol behaves as a CAN bus emulator. The control system based upon in-vehicle network improves the system stability and reduces the number of wiring harness. Furthermore it is easy to maintain and simple to add new features because the system is designed based on the standards of RTOS and communication protocol.
In this paper, we propose a security framework for a cluster drones network using the MAVLink (Micro Air Vehicle Link) application protocol based on FANET (Flying Ad-hoc Network), which is composed of ad-hoc networks with multiple drones for IoT services such as remote sensing or disaster monitoring. Here, the drones belonging to the cluster construct a FANET network acting as WTRP (Wireless Token Ring Protocol) MAC protocol. Under this network environment, we propose an efficient algorithm applying the Lightweight Encryption Algorithm (LEA) to the CTR (Counter) operation mode of WPA2 (WiFi Protected Access 2) to encrypt the transmitted data through the MAVLink application. And we study how to apply LEA based on CBC (Cipher Block Chaining) operation mode used in WPA2 for message security tag generation. In addition, a modified Diffie-Hellman key exchange method is approached to generate a new key used for encryption and security tag generation. The proposed method and similar methods are compared and analyzed in terms of efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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