본 논문에서는 차량 주행 시 노면으로부터 진동 에너지를 흡수해 에너지 하베스팅을 통해 전기에너지 발생이 가능한 전자기 현가장치의 구조와 현가장치 내에 결합되어 전자기 댐퍼 역할을 하는 8극 8상의 선형 발전기의 구조를 검토하였다. 실제 주행 노면에 따른 전자기 현가장치의 에너지 하베스팅 효과를 비교하기 위해 차량 시뮬레이션 프로그램인 Carsim과 Simulink를 연동하여 민군 겸용 차량 모델을 사용해 두 가지 실제 노면인 아스팔트 노면과 비포장도로 노면 조건에 대한 모의 주행시험을 수행한 결과, 아스팔트 노면과 비포장도로에서 현가장치의 상대 변위 각각 8mm, 13mm의 결과가 나타났다. 다음으로 전자기 현가장치 내에 결합된 선형 발전기를 모델링 하여 도출한 현가장치 상대 변위 값을 적용해 상용 전자기 해석 프로그램인 ANSYS MAXWELL을 이용해 동일한 해석조건을 적용하여 해석 시간 0.3s 동안 전자기 시뮬레이션을 수행하여 시간에 따른 발전량 결과를 도출해 비교하였으며 비포장도로와 아스팔트 노면에서의 평균 발전량은 각각 198.6W, 98.7W로 비포장도로의 경우 103.7% 높은 값을 보이는 것을 확인하였다. 마지막으로 노면의 주파수와 현가장치 입력 변위가 발전 출력에 영향을 끼치는 민감도를 비교한 결과 두 변수의 민감도는 각각 1.725, 1.283으로 노면 주파수가 전자기 시뮬레이션 출력변수인 평균 발전량에 34.5 % 높은 영향을 끼치는 결과를 확인하였다.
This paper describes a human driver model developed based on finite preview optimal control method. The human driver steering model is constructed to minimize a performance index which is a quadratic form of lateral position error, yaw angle error and steering input. Simulation studies are conducted using a vehicle simulation software, Carsim. The Carsim vehicle model is validated using vehicle test data. In order to validate the human driving steering model, the human driver steering model is compared to the driving data on a virtual test track(VTT) and the actual vehicle test data. It is shown that human driver steering behaviors can be well represented by the human driver steering model presented in this paper
Hardware-in-the-loop (HiL) simulation is a very powerful tool to design, test and verify automotive control systems. However, well-validated and high degree of freedom vehicle models have to be utilized in these simulations in order to obtain realistic results. In this paper, a vehicle dynamics model developed in the Carsim Real Time program environment and its validation has been performed using experimental results. The developed Carsim real time model has been employed in the Tofas R&D hardware-in-the-loop simulator. Experimental and hardware-in-the-loop simulation results have been compared for the standard FMVSS No. 126 test and the results have been found to be in good agreement with each other. Two electronic stability control (ESC) algorithms, named the Basic ESC and the Integrated ESC, taken from the earlier work of the authors have been tested and evaluated in the hardware-in-the-loop simulator. Different evaluation methods have been formulated and used to compare these ESC algorithms. As a result, the Integrated ESC system has been shown superior performance as compared to the Basic ESC algorithm.
본 논문은 종/횡방향 충돌 회피 시스템의 통합을 통한 통합 위험 관리 시스템 (IRMS) 에 대하여 기술하였다. 이를 위하여 종/횡방향 충돌 위험을 나타낼 수 있는 지표가 개발되었으며, 이를 통하여 통합 제어 전략을 구성하였다. 충돌 회피 제어를 위하여 운전자-제어기-차량 시스템에 대한 선형 모델을 구성, 이를 바탕으로 운전자-제어기간 협력을 통한 충돌 회피 제어 알고리듬을 개발하였다. 개발된 통합 위험 관리 시스템은 차량 동역학 모의 시험 프로그램인 CARSIM 과 MATLAB/Simulink 를 연동, 모의시험을 통하여 성능을 확인하였다.
This paper discusses about analyzing in-wheel vehicle's dynamic motion and load torque. Since in-wheel vehicle controls each left and right driving wheels, it is dangerous if vehicle's wheels are not in a cooperative control. First, this study builds the main wheel control logic using PID control theory and evaluates the stability. Using Carsim-Matlab/Simulink, vehicle dynamic motion is simulated in virtual 3D driving road. Through this, in-wheel vehicle's driving performance can be analyzed. The target vehicle is a rear-wheel drive in D-class sedan. Second, by using the first In-wheel vehicle's performance results, it derivate the drive motor's dynamic load torque for applying the dynamometer. Extracted load torque impute to dynamometer's load motor, linear experiment in dynamometer can replicated the 3-D road driving status. Also it, will be able to evaluate the more accurate performance analysis and stability, as a previous step of actual vehicle experiment.
본 논문은 ASM(Automotive Simulation Model)을 기반으로 한 전기 트랙터 구동 시스템의 모델링을 실시하였다. 실제 전기 트랙터를 개발하기 전에 트랙터 구동 시스템 요소 각각의 사양에 대한 정의는 필수적이다. 트랙터는 차량과 달리 주행과 작업을 동시에 수행하기 때문에 2개의 PMSM을 효율적으로 운용할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Simulink를 기반으로 한 ASM과 Carsim을 활용하여 전기 트랙터 구동 시스템을 연구하였다. 전기 트랙터 구동시스템의 검증을 위해 시뮬레이션과 실차 테스트를 실시하여 각각에 대한 최대 출력, SOC, 주행가능거리, 최대속도를 측정 및 비교 하였다. 시뮬레이션 연구를 통해 트랙터 전반적인 동적 특성에 대한 선행 연구 기반을 마련하였으며 전기 구동 시스템에 대한 설계가이드라인을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 횡가속도 센서 계측 신호 기반의 기준 차량 요레이트 모델을 활용하여 횡경사 유무에 관계 없이 견실한 성능을 보장하는 제동기반 요 모멘트 제어시스템을 개발하였다. 2자유도 single track 모델과 횡가속도 센서 계측 신호를 융합하여 새로운 기준 요레이트 모델을 설계하였고 이를 기반으로 요 모멘트 제어기를 설계하였다. 또한 외란 관측기를 적용하여 요레이트 동역학에 존재하는 차량 파라미터 오차를 보상하고 제어기의 성능을 개선하였다. 다자유도 차량동역학 해석 SW인 CARSIM을 이용하여 평지 및 횡경사 노면을 반영한 다양한 검증 시나리오 조건에서 제안된 제어기를 검증하였다. 그 결과 기준 차량모델에 횡가속도 계측 신호를 반영하고 외란 관측기를 통해 모델 파라미터 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 새롭게 제안된 횡안정성 제어기가 도로 횡경사에 관계없이 다양한 주행상황에서 차량의 횡안정성을 견실하게 유지할 수 있음을 확인하였다.
This paper presents driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. Through data collection, yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature characteristics are analyzed. Yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature are fused into the one curvature by weighting factor which are considering characteristics of each curvature data. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via simulation performed on a vehicle package Carsim and Matlab/Simulink. It has been shown via simulation that the proposed driving path estimation algorithm improves primary target detection rate.
This thesis describes the active cruise control which is a part of AVHS(Advanced Vehicle and Highway System) in the ITS(Intelligent Transportation Systems). The active cruise control is a system which recognizes some obstructions and vehicles in front, drives in safe speed and puts on the brake in dangerous situations as the driver simply turns on the switch without stepping on the accelerator and brake. PID controller is used in the speed-control by linearizing the longitudinal model of the vehicle, obstacle detecting algorithm which makes use of the laser scanner is proposed to recognize the situation in front and the system's performance is tested.
This paper presents collision avoidance using model predictive control algorithm. A model predictive control algorithm determines lateral tire force and yaw moment and steering angle input and differential braking input is determined from lateral tire force and yaw moment. A constraint for model predictive control is designed for obstacle avoidance. A objective function is designed to minimize lateral tire force and yaw moment input and to follow changed lane after collision avoidance. The performance of proposed algorithm has been investigated via computer simulation conducted to vehicle dynamic software CARSIM and Matlab/Simulink.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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