This study was performed to investigate the effects of inertial navigation system (INS) / global positioning system (GPS) sensor fusion for agricultural vehicle navigation. An extended Kalman filter algorithm was adopted for INS/GPS sensor fusion in an integrated mode, and the vehicle dynamic model was used instead of the navigation state error model. The INS/GPS system was consisted of a low-cost gyroscope, an odometer and a GPS receiver, and its performance was tested through computer simulations. When measurement noises of GPS receiver were 10, 1.0, 0.5, and 0.2 m ($1{\sigma}$), RMS position and heading errors of INS/GPS system at 5 m/s straight path were remarkably reduced with 10%, 35%, 40%, and 60% of those obtained from the GPS receiver, respectively. The decrease of position and heading errors by using INS/GPS rather than stand-alone GPS can provide more stable steering of agricultural equipments. Therefore, the low-cost INS/GPS system using the extended Kalman filter algorithm may enable the self-autonomous navigation to meet required performance like stable steering or more less position errors even in slow-speed operation.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
An adaptive nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An adaptive nonlinear state observer for vehicle i is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.
Seo, M.K.;Batbayar, E.;Shin, H.Y.;Lee, H.Y.;Ko, J.I.
Journal of Drive and Control
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v.18
no.2
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pp.38-45
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2021
In recent years, the demand for an onboard scale system which can directly monitor load distribution and overload of vehicles has increased. Depending on the suspension type of the vehicle, the onboard scale system could use different types of sensors, such as, angle sensors, pressure sensors, load cells, etc. In the case of a vehicle equipped with leaf spring suspension system, the load of the vehicle is measured by using the deflection or displacement of the leaf spring. Leaf springs have hysteresis characteristics that vary in displacement depending on the load state. These characteristics cause load measurement errors when moving or removing cargoes. Therefore, this study aimed at developing an onboard scale device for cargo vehicles equipped with leaf springs. A sectional modeling method which can reduce measurement errors caused by hysteresis characteristics was also proposed.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.14
no.2
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pp.31-35
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2000
An nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An nonlinear state observer for vehicle I is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.17-26
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1996
A submerged vehicle which is a nonlinear multivariable system must be designed to be roubst against inner-outer perturbations and hydrodynamic disturbances induces maneuvering operation. But a practical design of motion controller is limited by both mathematical modeling error and linearization errors. Performance of a motion controller based on traditional design method is very poor when the vehicle motion is under wave force distrubacnes near sea surface. Therefore, this ppaer proposes a design method of $^{\infty}$ controller under model uncertainty and sea wave disturbances. performance of the controllers by both computer simulation and HILS (hardwave in the loop simulation) shows that $H^{\infty}$ controller is more robust than PID controller under model uncertainty and high sea state...
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.3
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pp.130-135
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2001
In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method will be used to estimate the vehicle parameters, mass, time constant, etc. The nonlinear model between the driving force and the vehicle acceleration will be chosen to design the state observer for the vehicle velocity and acceleration. It will be shown that the proposed observer is exponentially stable, and that the adaptive controller proposed on this paper is stable. It will be proved that the errors of the relative distance, velocity and acceleration converge to zero asymptotically fast, and that the overall system is also asymptotically stable. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.
Kim, Eung-Seok;Kim, Dong-Hun;Lee, Hyoung-Chan;Yang, Hai-Won
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07d
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pp.2608-2610
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2000
In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method will be used to estimate the vehicle parameters, mass, time constant, etc. The nonlinear model between the driving force and the vehicle acceleration will be chosen to design the state observer for the vehicle velocity and acceleration. It will be shown that the proposed observer is exponentially stable, and that the adaptive controller proposed in this paper is stable. It will be proved that the errors of the relative distance, velocity and acceleration converge to zero asymptotically fast, and that the overall system is also asymptotically stable. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.49
no.8
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pp.473-480
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2000
A fuzzy PID controller is proposed for the posture control of a two DOF robot vehicle inspecting the defects of the inner wall of sewage pipes. The main difficulty in controlling these kinds of vehicles lies in that the center of two mobile shafts does not coincide with the weight center of the vehicle due to its long and wide shape. In this case the previous controller, based on the assumption that the gap between these centers are small, can not guarantee satisfactory transient response characteristics. In this paper, this gap is included in the mathematical modelling of the robot kinematics, and in order to compensate the unsatisfactory transient response characteristics, the fuzzy PID controller is proposed. This controller tunes the PID control gains with respect to the current state of the errors between the reference and the current postures. A series of simulations has been performed to investigate the tracking performance of the proposed controller for the lane changing path and the robustness to the external disturbance. The simulation results show that the proposed controller has a satisfactory tracking performance in the transient state as compared with that of the backstepping control given in reference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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