본 논문에서는 실차기반의 전기자동차 진단시스템을 활용한 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 먼저, 최근 늘어나고 있는 전기자동차의 이해를 돕기 위해 전기자동차를 구성하고 있는 핵심 부품과 전기자동차의 주행모드와 동작원리에 대해서 기술한다. 또한 전기자동차 시험 장치와 특성분석을 위한 진단시스템을 구현하였으며 실차기반의 실험 수행을 통해 주행모드에 따라 나타나는 특성을 분석하였다.
In this paper, the control algorithm fur an autonomous vehicle is studied and applied to an actual 2 wheel-driven vehicle system. In order to control a nonholonomic system, the kinematic model for an autonomous vehicle is constructed by relative velocity relationship about the virtual point at distance from the vehicle's frame. And the optimal controller that based on the kinematic model is operated on purpose to track a reference vehicle's path. The actual system is designed with named 'HYAVI' and the system controller is applied. Because all the results of simulation don't satisfy the driving conditions of HYAVI, a reformed control algorithm that satisfies an actual autonomous vehicle is applied at HYAVI. At the results of actual experiments, the path tracking works very well by the reformed control algorithm. An autonomous vehicle that applied this control algorithm can be easily used for a path generation algorithm.
This paper presents human-in-the-loop evaluations of vehicle stability control(VSC) system using a driving simulator. A driving simulator which contains full vehicle nonlinear model is evaluated by using actual vehicle test data on the same driving conditions. Braking control inputs for Vehicle Stability Control system have been directly derived from the sliding control law based on vehicle planar motion equations with differential braking. Closed-loop simulation results at realistic driving situations have shown that the proposed controller reduces driving effort of a driver and enhances stability of a vehicle.
Chan, Tommy H.T.;Yu, Ling;Yung, T.H.;Chan, Jeffrey H.F.
Structural Engineering and Mechanics
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제15권1호
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pp.1-19
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2003
This paper presents the formulation of a new bridge-vehicle system with validation using the field data. Both pitching and twisting modes of the vehicle are considered in the contribution of the dynamic effects in the bridge responses. A heavy vehicle was hired as a control vehicle with known axle weight, axle spacing and spring coefficients. The measured responses were generated from the control vehicle running at a particular speed at a test span at Ma Tau Wai Flyover. The measured responses were acquired using strain gauges installed beneath the girder beams of the test bridge. The simulated responses were generated using BRVEAN that is a self-developed program based on the proposed bridge-vehicle system. The validation shows that the bridge model is valid for representing the test bridge and the governing equations are valid for representing the motion of moving vehicles.
This paper presents an investigation of a vehicle-to-vehicle distance control using a Hardware-in-the-Loop Simulation(HiLS) system. Since vehicle tests are costly and time consuming, how to establish a efficient and low cost development tool is an important issue. The HiLS system consists of a stepper motor, an electronic vacuum booster, a controller unit and two computers which are used to form real time simulation and to save vehicle parameters and signals of actuator through a CAN(Controller Area Network). Adoption of a CAN for communication is a trend in the automotive industry. Since this environment is the same as that of a real vehicle, a distance control logic verified in laboratory can be easily transfered to a test vehicle.
In this paper, a real-time multibody vehicle dynamics and control model has been developed for a virtual reality intelligent vehicle simulator. The simulator consists of low PCs for a virtual reality visualization system, vehicle dynamics and control analysis system a control loading system, and a network monitoring system. Virtual environment is created by 3D Studio Max graphic tool and OpenGVS real-time rendering library. A real-time vehicle dynamics and control model consists of a control module based on the sliding mode control for adaptive cruise control and a real-time multibody vehicle dynamics module based on the subsystem synthesis method. To verify the real-time capability of the model, cut-in, cut-out simulations have been carried out.
Nasri, Abdelfatah;Hazzab, Abdeldjabar;Bousserhane, Ismail.K;Hadjeri, Samir;Sicard, Pierre
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제5권1호
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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.
In this paper, we will explain about the unmanned vehicle control and modeling for combined obstacle avoidance and lane tracking. First, obstacle avoidance is considered as one of the important technologies in the unmanned vehicle. It is consisted by two parts: the first part includes the longitudinal control system for the acceleration and deceleration and the second part is the lateral control system for the steering control. Each system uses to the obstacle avoidance during the vehicle moving. Therefore, we propose the method of vehicle control, modeling and obstacle avoidance. Second, we describe a method of lane tracking by means of vision system. It is important in the unmanned vehicle and mobile robot system. In this paper, we deal with lane tracking and image processing method and it is including lane detection method, image processing algorithm and filtering method.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1147-1156
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1993
In order to analyze lateral control in the backward maneuver of a tractor -trailer combination , a kinematic vehicle model and a human operator model with time delay were utilized for the operator/vehicle system. The analysis was carried out using the frequency domain approach. The open-loop stability of the vehicle motion was analyzed through the transfer functions. The sensitivity of the stability of the vehicle motion. to a change in the steering angle, was also analyzed. A mathematical model of the closed -loop operator/vehicle system was then formulated. The closed -loop stability of the operator /vehicle system was then analyzed. The effect of the delay time on the system was also analyzed through computer simulation.
Vehicle electric power system, which consists of two major components; an alternator and a battery, supplies electric power to vehicle electric and electronic systems. In recent years, bigger power supply is required for the rapid demand of the number of vehicle electric and electronic systems. It is important that vehicle power system should be analyzed exactly. For the simulation of vehicle electric power system, appropriate component model of vehicle electric power system should be chosen. In this paper, a simplified and accurate battery model is developed to obtain the battery parameters, and a Variable Alternator Terminal Voltage Model is introduced to described an alternator. The case study shows that simulation results using the suggested models are well agreed with the experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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