Vehicle fleet planning problem is generic name given to a whole class of practical decision making problems which find the vehicle routes and schedules to accomplish the reqired service to customers using vehicles. In this paper the various problems are classified into the three groups according to their characteristics: (1) vehicle routing problems, (2) vehicle scheduling problems, and (3) vehicle routing and scheduling problems. The State of the art of each group is described and the future research directions are presented.
When emergency evasion during running is required, a driver sometimes causes a vehicle to drift, that is, a condition in which the rear wheels skid due to rapid steering. Under such conditions, the vehicle enters a very unstable state and often becomes uncontrollable. An unstable state of the vehicle induced by rapid steering was simulated and the effect of differential steering assistance was examined. Results indicate that, in emergency evasion while cornering and during which the vehicle begins to drift, unstable behavior like spins can be avoided by differential steering assistance and both the stability and control of the vehicle is improved remarkably. In addition, reduction of overshoot during spin evasion by the differential steering assistance has been shown to enable the vehicle to return to a state of stability in a short time in emergency evasion during straight-line running. Moreover, the effectiveness of differential steering assistance during emergency evasion was confirmed using a driving simulator.
To improve the ability to determine a vehicle's movement information even in a challenging environment, a hybrid approach called non-Gaussian square rootunscented particle filtering (nGSR-UPF) is presented. This approach combines a square root-unscented Kalman filter (SR-UKF) and a particle filter (PF) to determinate the vehicle state where measurement noises are taken as a finite Gaussian kernel mixture and are approximated using a sparse Gaussian kernel density estimation method. During an outage-free GPS period, the updated mean and covariance, computed using SR-UKF, are estimated based on a GPS observation update. During a complete GPS outage, nGSR-UPF operates in prediction mode. Indeed, because the inertial sensors used suffer from a large drift in this case, SR-UKF-based importance density is then responsible for shifting the weighted particles toward the high-likelihood regions to improve the accuracy of the vehicle state. The proposed method is compared with some existing estimation methods and the experiment results prove that nGSR-UPF is the most accurate during both outage-free and complete-outage GPS periods.
Fuel-consumption and catalyst-out emissions of a parallel hybrid electric vehicle are affected by operating region of an engine. In many researches, It is generally known that it is profitable in fuel- consumption to operate engine in OOL(Optimal Operating Line). We established the mathematical model of a parallel hybrid electric vehicle, which is linear time-invariant. To operate an engine in OOL, we applied RHC(Receding Horizon Control) to the driving control of a parallel hybrid electric vehicle. And it is known that the RHC has advantages such as good tracking performance under state and control constraints. This RHC is obtained by using linear matrix inequality (LMI) optimization. In this paper, there are three main topics. First, without state and control constraints, the optimal tracking of OOL was simulated. Second, with state and control constraints by engine and motor performances, the optimal tracking of OOL was simulated. In the last, we studied on the optimal gear ratio. That is to say, we combined the RHC and the iterative simulation to extract the optimal gear ratio. In this simulation, the vehicle is commanded to track the reference vehicle trajectory and the engine is operated in the optimal operating region which is made by the state constraints.
2 DOF half-car model with 6 semi-active suspension units is utilized to evaluate the tracked vehicle dynamic performance simulated by several suspension control algorithms. The target of this research is to improve the ride comfort to maintain operator's handling capability when the tracked vehicle travels fast on the rough road. The control algorithms for suspension systems, such as full state feedback active, full state feedback semi-active, sky-hook active, sky-hook semi-active, and on-off systems, are evaluated and analyzed in view point of ride comfort. The dynamic performances of vehicle are expressed and evaluated by vibratory characteristic evaluation curves, performance indices and frequency characteristic curves. The simulation results show that the performances of sky-hook algorithms for ride comfort nearly follow those of full state feedback algorithms and on-off algorithm is recommendatory when the vehicle runs relatively fast.
Accurate state estimation is important for autonomous driving. However, the estimation error increases in situations that a lot of longitudinal slip occurs. Therefore, this paper presents a vehicle state estimation method using an Extended Kalman Filter. The filter estimates the states of the host vehicle robust to wheel slip. It utilizes the measurements of the four-wheel rotational speeds, longitudinal acceleration, yaw-rate, and steering wheel angle. Nonlinear measurement model is represented by Ackermann Model. The main advantage of this approach is the accurate estimation of yaw rate due to the measurement of the steering wheel angle. The proposed algorithm is verified in scenarios of autonomous emergency braking (AEB), lane change (LC), lane keeping (LK) using an automated vehicle. The results show that the proposed algorithm guarantees accurate estimation in such scenarios.
최근 차량에는 차량과 IT와 결합을 차량의 안전성, 편리성을 위해 많은 전자제어장치(ECU)가 장착되어 있고 있다. 이러한 전자제어장치는 각 전자제어장치에 대한 Data는 OBDII 네트워크에 전송을 하고 멀티미디어에 대한 Data 는 MOST 네트워크에 전송을 한다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스의 문제점을 보완하기 위해 차량용 네트워크의 새로운 멀티미디어 네트워크인 MOST 차량용 네트워크와 현재 차량에서 표준적으로 쓰이는 OBDII 차량용 네트워크를 이용하여 전자제어장치의 데이터를 이용한 Data들을 취합하여 차량의 현재 상황을 판단하고 정보를 제공함으로써 차량의 안전성 및 블랙박스로써의 역할을 극대화 시킬 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다.
Severe fatigue and noise problems of modular bridge expansion joints (MBEJs) are often induced by vehicle loads. However, the dynamic characteristics of single-support MBEJs have yet to be further investigated. To better understand the vibration mechanism of single-support MBEJs under vehicle loads, a 3D finite element model of single-support MBEJ with five center beams is built. Successive vehicle loads are given out and the vertical dynamic responses of each center beams are analyzed under the successive loads. Dynamic amplification factors (DAFs) are also calculated along with increasing vehicle velocities from 20 km/h to 120 km/h with an interval 20 km/h. The research reveals the vibration mechanism of the single-support MBEJs considering coupled center beam resonance, which shows that dynamic responses of a given center beam will be influenced by the neighboring center beams due to their rebound after the vehicle wheels depart. Maximal DAF 1.5 appears at 120 km/h on the second center beam. The research results can be utilized for reference in the design, operation and maintenance of single-support MBEJs.
Cai, C.S.;Hu, Jiexuan;Chen, Suren;Han, Yan;Zhang, Wei;Kong, Xuan
Wind and Structures
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제20권2호
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pp.117-142
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2015
The performance of bridges under strong wind and traffic is of great importance to set the traveling speed limit or to make operational decisions for severe weather, such as controlling traffic or even closing the bridge. Meanwhile, the vehicle's safety is highly concerned when it is running on bridges or highways under strong wind. During the past two decades, researchers have made significant contributions to the simulation of the wind-vehicle-bridge system and their interactive effects. This paper aims to provide a comprehensive review of the overall performance of the bridge and traffic system under strong wind, including bridge structures and vehicles, and the associated mitigation efforts.
In this study, a driver model based on the lead-lag controller for stable maneuver of a highly nonlinear, multi-dimensional, numerically stiff multibody vehicle model according to the various handling test requirements such as steady-state cornering, double lange change, etc. is presented The lead-lag controller is developed with lead and lag compensation. which use the transfer function with cross-over frequency by frequency response method. The proposed driver model is applied to a vehicle model in steady-state and slalom maneuver to verify its effectiveness and validity. The results show that the proposed path control strategy is excellent both in pursuing the desired course and stability of the vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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