Nasri, Abdelfatah;Hazzab, Abdeldjabar;Bousserhane, Ismail.K;Hadjeri, Samir;Sicard, Pierre
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.5
no.1
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pp.129-139
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2010
To be satisfied with complex load condition of electric vehicle, fuzzy logic control (FLC) is applied to improve speed response and system robust performance of induction traction machine based on indirect rotor field orientation control. The proposed propulsion system consists of two induction motors (IM) that ensure the drive of the two back driving wheels of lightweight electric vehicle by means the vehicle used for passenger transportation. The electronic differential system ensures the robust control of the vehicle behavior on the road. It also allows controlling, independently, every driving wheel to turn at different speeds in any curve. Our electric vehicle fuzzy inference system control's simulated in Matlab SIMULINK environment, the results obtained present the efficiency and the robustness of the proposed control with good performances compared with the traditional PI speed control, the FLC induction traction machine presents not only good steady characteristic, but with no overshoot too.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.3
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pp.267-274
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2014
The purpose of this study is to identify a relationship between the time taken and the characteristics of touch key for touch-screen-based in-vehicle information system (IVIS) and to suggest a new Fitts' law formula that is added a driving speed parameter. Many studies already have shown that Fitts' law is well fitted in various devices for primary tasks, but there is no study of Fitts' law for secondary task in dual-task situation. Fitts' law may not be applied to the secondary task as it is, because the secondary task performance can be affected by the amount of attention for the primary task. To verify this, we carried out an experiment that showed whether pointing task to touch-screen-based IVIS during driving is affected by driving speeds or not. In the experiment, 30 people were volunteered for participants and the participants carried out driving task and pointing task on the screen of IVIS simultaneously. We measured the time to point a touch key on IVIS for every condition (3 driving speeds${\times}5$ touch key sizes${\times}7$ distances between steering wheel and touch key). As a result, there was an effect of driving speed on the pointing time. As we extended the index of difficulty of the conventional Fitts' law formula by incorporating driving speed, we established an extended Fitts' law formula for pointing on IVIS, which showed better accordance with dual task situation. This study can be evidence that secondary task performance is affected by degree of concentration on primary task, and the extended Fitts' law formula can be useful to design interfaces of IVIS.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.27
no.7
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pp.1193-1199
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2003
Maintaining track tension in tracked vehicles minimizes the excessive load on the tracks and prevents the peal-off of tracks from the road-wheel, and adequately guarantees the stable and improved driving of the tracked vehicles. However, the track tension cannot be easily measured due to the limitation in the sensor technology, harsh environment, etc. In this study, the track tension is estimated in realtime from the measurable signals of tracked vehicles and controlled based on a fuzzy logic controller. The proposed control system is implemented on tracked vehicles and its performance is evaluated under various driving conditions.
Maintaining track tension in tracked vehicles minimizes the excessive load on the tracks and prevents the peal-off of tracks from the road-wheel, and adequately guarantees the stable and improved driving of the tracked vehicles. However, the track tension cannot be easily measured due to the limitation in the sensor technology, harsh environment, etc. In this study, the track tension is estimated in real-time from the measurable signals of tracked vehicles and controlled based on a fuzzy logic controller. The proposed control system is implemented on tracked vehicles and its performance is evaluated under various driving conditions.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.208-214
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2014
Vehicle dynamic states used in various advanced driving safety systems are influenced by road geometry. Among the road geometry information, the vehicle pitch angle influenced by road slope and acceleration-deceleration is essential parameter used in pose estimation including the navigation system, advanced adaptive cruise control and others on sag road. Although the road slope data is essential parameter, the method measuring the parameter is not commercialized. The digital map including the road geometry data and high-precision DGPS system such as DGPS(Differential Global Positioning System) based RTK(Real-Time Kinematics) are used unusually. In this paper, low-cost cascade extended Kalman filter(CEKF) based road slope estimation method is proposed. It use cascade two EKFs. The EKFs use several measured vehicle states such as yaw rate, longitudinal acceleration, lateral acceleration and wheel speed of the rear tires and 3 D.O.F(Degree Of Freedom) vehicle dynamics model. The performance of proposed estimation algorithm is evaluated by simulation based on Carsim dynamics tool and T-car based experiment.
An effective drowsy driver detection system is needed, because the probability of accident is high for drowsy driving and its severity is high at the time of accident. However, the drowsy driver detection system that uses bio-signals or vision is difficult to be utilized due to high cost. Thus, this paper proposes a drowsy driver detection algorithm by using steering angle sensor, which is attached to the most of vehicles at no additional cost, and vehicle information such as brake switch, throttle position signal, and vehicle speed. The proposed algorithm is based on jerk criterion, which is one of drowsy driver's steering patterns. In this paper, threshold value of each variable is presented and the proposed algorithm is evaluated by using acquired vehicle data from hardware in the loop simulation (HILS) through CAN communication and MATLAB program.
This paper proposes a steering control algorithm for non-holonomic mobile robots. The steering control algorithm is essential to navigate autonomous vehicles which employ comination of the dead reckoning and absolute sensor system such as a machine vison for detecting landmarks in order to estimate the current location of the mobile robot. The proposed algorithm is based on the minimum time BANG-BANG controller and curvature-continuity curve design method. In the BANG-BANG control scheme we introduce velocity/acceleration limiter to avoid any slippage of driving wheels. The proposed scheme is robot-independent and hence can be applied to various kinds of mobile robot or vehicles. To show the effectness of the proposed control algorithm, a series of computer simulations were conducted for two-wheel driven mobile robot.
As robot technology advances, research on the driving system of mobile robots is actively being conducted. The driving system of a mobile robot configured based on two-wheels and four-wheels has an advantage in unidirectional driving such as a straight line, but has disadvantages in turning direction and rotating in place. A ball robot using a ball as a wheel has an advantage in omnidirectional movement, but due to its structurally unstable characteristics, balancing control to maintain attitude and driving control for movement are required. By estimating the position from an encoder attached to the motor, conventional ball robots have a limitation, which causes the accumulation of errors during driving control. In this study, a driving control system was proposed that estimates the position coordinates of a ball robot through image processing and uses it for driving control. A driving control system including an image processing unit, a communication unit, a display unit, and a control unit for estimating the position of the ball robot was designed and manufactured. Through the driving control experiment applying the driving control system of the ball robot, it was confirmed that the ball robot was controlled within the error range of ±50.3mm in the x-axis direction and ±53.9mm in the y-axis direction without accumulating errors.
This paper presents a sliding mode observer-based fault detection algorithm for steering inputs of an all-terrain crane. All-terrain cranes with multi-axles have several steering modes for various working purposes. Since steering angles at the other axles except the first wheel are controlled by using the information of steering angle at the first wheel, a reliable signal of the first axle's steering angle should be secured for the driving safety of cranes. For the fault detection of steering input signal, a simplified crane model-based sliding mode observer has been used. Using a sliding mode observer with an equivalent output injection signal that represents an actual fault signal, a fault signal in steering input was reconstructed. The road steering mode of the crane's steering system was used to conduct performance evaluations of a proposed algorithm, and an arbitrary fault signal was applied to the steering angle at the first wheel. Since the road steering mode has different steering strategies according to different speed intervals, performance evaluations were conducted based on the curved path scenario with various speed conditions. The design of algorithms and performance evaluations were conducted on Matlab/Simulink environment, and evaluation results reveal that the proposed algorithm is capable of detecting and reconstructing a fault signal reasonably well.
Worldwide, studies on intelligent vehicles for the convenience of drivers have been actively conducted as the number of cars has increased. However, vehicle convenience enabled by buttons lowers the concentration on driving and hence poses as a huge threat to the safety of the driver. The use of one of the convenient features, impaired driving auxiliary equipment, is limited because of its complex usage, and this device also hinders the front view of the driver. This paper proposes a vehicle-control device for controlling the convenient features as well as changes in speed and direction using gestures and motions of the driver. This device consists of an ultrasonic sensor for recognizing movement, an arduino for accepting signal control functions and servo and DC motors apply to various vehicle parts. Firstly, the vehicle-control device was designed using a 3D CAD program known as Solid-works based on the size of the steering wheel. Then, through simulations, a suitable length for minimizing the absorbent between ultrasonic sensors was confirmed using a program known as COMSOL Multiphysics. Finally, simulation results were verified through experiments, and the optimal size of the device was identified through the number of errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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