Park, Wook-Je;Kim, Eung-Tai;Song, Yong-Kyu;Ko, Bong-Jin
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.4
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pp.410-418
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2007
For the purpose of fault detection of the primary control surface, real-time estimation of the longitudinal stability and control derivatives of the DURUMI-II using the flight data is considered in this paper. The DURUM-II, a research UAV developed by KARI, is designed to have split control surfaces for the redundancy and to guarantee safety during the fault mode flight test. For fault mode analysis, the right elevator was deliberately fixed to the specified deflection condition. This study also mentions how to implement the multi-step control input efficiently, and how to switch between the normal mode and the fault mode during the flight test. As a realtime parameter estimation technique, Fourier transform regression method was used and the estimated data was compared with the results of the analytical method and the other available method. The aerodynamic derivatives estimated from the normal mode flight data and the fault mode data are compared and the possibility to detect the elevator fault by monitoring the control derivative estimated in real time by the computer onboard was discussed.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.2
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pp.133-141
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2021
The probe vehicle penetration rate is a required parameter in the estimation of entire volume, density, and queue length from probe vehicle data. The previous studies have proposed estimation methods without point detectors, which are based on probability structures for the locations of probe and non-probe vehicles; however, such methods are poorly suited to the case of multi-lane streets. Therefore, this study aimed to estimate the probe vehicle penetration rate at a multi-lane intersection and introduce a probability distribution of the queue length of each lane. Although a gap between estimates and observations was found, the estimates followed the trend of observations; the estimation could be improved by the correction factor hereafter. This study is expected to be used as a basic study for the estimation of entire volume, density, and queue length at multi-lane intersections without point detectors.
This paper describes a robust model-based roll state estimator for application to the detection of impending vehicle rollover. The roll state estimator is based on a 2-D bicycle model and a roll model to estimate the maneuver-induced vehicle roll motion. The measurement signals are lateral acceleration, yaw rate, steering angle, and vehicle speed. Vehicle mass is adapted to obtain robust performance of the estimator. Computer simulation is conducted to evaluate the proposed roll state estimator by using a validated vehicle simulator. It is shown that the roll state estimator shows robust performance without exact vehicle mass information.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.17
no.1
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pp.130-136
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2009
A lumped parameter model of Li-ion battery in hybrid electric vehicle(HEV) is constructed and system parameters are identified by using recursive least square estimation for different C-rates, SOCs and temperatures. The system characteristics of pole and zero in frequency domain are analyzed with the parameters obtained from different conditions. The parameterized model of Li-ion battery indicates highly dependant of temperatures. The system pole and internal resistance changes 6.6 and 18 times at $-20^{\circ}C$, comparing with those at $25^{\circ}C$, respectively. These results will be utilized on constructing model-based state observer or an on-line identification and an adaptation of the model parameters in battery management systems for hybrid electric vehicle applications.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.10
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pp.569-574
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2003
Computer vision system is broadly adapted like as autonomous vehicle system, product line inspection, etc., because it has merits which can deal with environment flexibly. However, for applying it for that industry, it has to clear the problem that recognize position parameter of itself. So that computer vision system stands in need of camera calibration to solve that. Camera calibration consists of the intrinsic parameter which describe electrical and optical characteristics and the extrinsic parameter which express the pose and the position of camera. And these parameters have to be reorganized as the environment changes. In traditional methods, however, camera calibration was achieved at off-line condition so that estimation of parameters is in need again. In this paper, we propose a method to the calibration of camera using line correspondence in image sequence varied environment. This method complements the corresponding errors of the point corresponding method statistically by the extraction of line. The line corresponding method is strong by varying environment. Experimental results show that the error of parameter estimated is within 1% and those is effective.
In this paper, a new model-based Fault Detection and Diagnosis (FDD) method for an agile supersonic flight vehicle is presented. A nonlinear model, controlled by a classical closed loop controller and proportional navigation guidance in interception scenario, describes the behavior of the vehicle. The proposed FDD method employs the Inertial Navigation System (INS) data and nonlinear dynamic model of the vehicle to inform fins damage to the controller before leading to an undesired performance or mission failure. Broken, burnt, unactuated or not opened control surfaces cause a drastic change in aerodynamic coefficients and consequently in the dynamic model. Therefore, in addition to the changes in the control forces and moments, system dynamics will change too, leading to the failure detection process being encountered with difficulty. To this purpose, an equivalent aerodynamic model is proposed to express the dynamics of the vehicle, and the health of each fin is monitored by the value of a parameter which is estimated using an adaptive robust filter. The proposed method detects and isolates fins damages in a few seconds with good accuracy.
This paper proposes a model based trajectory tracking control scheme for under-actuated underwater robotic vehicles. The difficulty in stabilizing a non-linear system using smooth static state feedback law means that the design of a feedback controller for an under-actuated system is somewhat challenging. A necessary condition for the asymptotic stability of an under-actuated vehicle about a single equilibrium is that its gravitational field has nonzero elements corresponding to non-actuated dynamics. To overcome this condition, we propose a continuous time-varying control law based on the direct estimation of vehicle dynamic variables such as inertia, damping and Coriolis & centripetal terms. This can work satisfactorily under commonly encountered uncertainties such as an ocean current and parameter variations. The proposed control law cancels the non-linearities in the vehicle dynamics by introducing non-linear elements in the input side. Knowledge of the bounds on uncertain terms is not required and it is conceptually simple and easy to implement. The controller parameter values are designed using the Taguchi robust design approach and the control law is verified analytically to be robust under uncertainties, including external disturbances and current. A comparison of the controller performance with that of a linear proportional-integral-derivative (PID) controller and sliding mode controller are also provided.
Park, Gun-Hong;Chang, Yu-Shin;Ryu, Jae-Heon;Jeong, Seung-Gweon;Song, Hyo-Shin;Park, Seok-Hyun;Lee, Chun-Han;Hong, Sin-Pyo;Lee, Man-Hyung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2003.10a
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pp.1706-1709
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2003
This paper demonstrates a unique method for measuring vehicle states such as body sideslip angle and tire sideslip angle using Global Positioning System(GPS) velocity information in conjunction with other sensors. A method for integrating Inertial Navigation System (INS) sensors with GPS measurements to provide higher update rate estimates of the vehicle states is presented, and the method can be used to estimate the tire cornering stiffness. The experimental results for the GPS velocity-based sideslip angle measurement. From the experimental results, it can be concluded that the proposed method has an advantage for future implementation in a vehicle safety system.
With the development of high-cost vehicle detectors, low-cost detectors have also been studied due to the advantage that more detectors are provided within limited budgets. This study proposed a method to estimate vehicle speeds using vehicles' track data from auto manufacturers and time stamps obtained when vehicles' tires pass an inclined sensor (here, a tape switch sensor). In speed estimation, small vehicles and large vehicles is distinguished according to the ratio of time stamps for a wheelbase and a rear track obtained from a tape switch sensor. In particular, speed estimation can be adjusted through a parameter to determine vehicles' size so as to take into account location properties such as vehicles' classification ratio. The low-cost vehicle detector with an inclined sensor proposed in this study is expected to be widely utilized to monitor traffic conditions thanks to low cost.
In this paper, an estimation system of vehicle position and orientation on magnetic lane, which is a parameter of the steering controller for automated lane following is described. To verify that the magnetic dipole model could be applied to a magnetic unit paved in roadway, the analysis of the model is compared with the data of 3-axis magnetic field measured experimentally. The sensor location could be estimated by analysis of the model based on experimental data. For the magnetic lane model merged magnetic unit, the relation of sensor location and magnetic field is acquired experimentally. The proposed estimation of vehicle position and orientation is adopted to automated lane following by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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