험로 주행을 목적으로 하는 6×6차량의 주행 속도 결정 알고리즘의 개발을 위해 동역학 해석을 활용하였다. 동역학 해석을 위한 운동방정식은 실시간 해석을 위해 차체 지역좌표계를 기준으로 상대좌표계를 이용해서 그 크기를 최소화하여 구성하였다. 상대좌표계로 운동방정식을 정의하기 위해 속도변환기법이라는 도구를 사용하였으며, 해석 효율성을 더욱 향상시키기 위해 질량행렬과 힘벡터의 요소들을 기호연산을 통해 유도하여 동역학 해석에 사용하였다. 유도된 운동방정식은 MATLAB과 C++을 통하여 구현되었으며, 그것의 정확도를 검증하기 위해 단순 노면부터 복잡한 노면에 걸쳐 동일 노면에 대한 ...
험로 주행을 목적으로 하는 6×6차량의 주행 속도 결정 알고리즘의 개발을 위해 동역학 해석을 활용하였다. 동역학 해석을 위한 운동방정식은 실시간 해석을 위해 차체 지역좌표계를 기준으로 상대좌표계를 이용해서 그 크기를 최소화하여 구성하였다. 상대좌표계로 운동방정식을 정의하기 위해 속도변환기법이라는 도구를 사용하였으며, 해석 효율성을 더욱 향상시키기 위해 질량행렬과 힘벡터의 요소들을 기호연산을 통해 유도하여 동역학 해석에 사용하였다. 유도된 운동방정식은 MATLAB과 C++을 통하여 구현되었으며, 그것의 정확도를 검증하기 위해 단순 노면부터 복잡한 노면에 걸쳐 동일 노면에 대한 ADAMS 결과와 비교하여 그 정확성을 입증하였다. 또한 실시간성을 검증하기 위해 전역좌표계에서 정의한 운동방정식의 해석 시간과 유도된 운동방정식의 해석 시간을 비교하였으며, 해석 시간 단축을 위한 타이어 반력에 따른 해석 시간 분석, 가속도를 구하기 위한 질량 행렬의 LU분해 회수에 따른 해석 시간 분석등을 통하여 해석 효율성 향상 방안을 제안하였다. 이와 같이 정확도와 실시간성이 검증된 운동방정식을 기반으로 속도 결정 알고리즘을 개발하였다. 본 논문을 통해 개발된 알고리즘은 여러 등급의 거칠기를 가지는 노면들에 대한 동역학 해석 DB를 활용하여 최적의 속도를 결정한다. 개발된 알고리즘은 높이가 다른 사인 범퍼를 가지는 노면과 거칠기가 다른 랜덤 노면상의 시뮬레이션을 통해 그 효용성이 검증되었으며, 6×6차량의 운용모드에 따른 임계 수직 가속도의 변화를 고려한 주행 속도 결정 시뮬레이션 또한 수행되었다. 향후 운동방정식이 실차 시험 결과 데이터와의 비교를 통해 더욱 신뢰성을 가지게 되고, 초기 속도와 슈팅 속도의 오차에 대해서 강건한 속도 결정 알고리즘이 개발된다면 6×6차량뿐만 아니라 미래 무인화 차량의 주행 알고리즘 개발에도 많은 도움이 될 것이다.
험로 주행을 목적으로 하는 6×6차량의 주행 속도 결정 알고리즘의 개발을 위해 동역학 해석을 활용하였다. 동역학 해석을 위한 운동방정식은 실시간 해석을 위해 차체 지역좌표계를 기준으로 상대좌표계를 이용해서 그 크기를 최소화하여 구성하였다. 상대좌표계로 운동방정식을 정의하기 위해 속도변환기법이라는 도구를 사용하였으며, 해석 효율성을 더욱 향상시키기 위해 질량행렬과 힘벡터의 요소들을 기호연산을 통해 유도하여 동역학 해석에 사용하였다. 유도된 운동방정식은 MATLAB과 C++을 통하여 구현되었으며, 그것의 정확도를 검증하기 위해 단순 노면부터 복잡한 노면에 걸쳐 동일 노면에 대한 ADAMS 결과와 비교하여 그 정확성을 입증하였다. 또한 실시간성을 검증하기 위해 전역좌표계에서 정의한 운동방정식의 해석 시간과 유도된 운동방정식의 해석 시간을 비교하였으며, 해석 시간 단축을 위한 타이어 반력에 따른 해석 시간 분석, 가속도를 구하기 위한 질량 행렬의 LU분해 회수에 따른 해석 시간 분석등을 통하여 해석 효율성 향상 방안을 제안하였다. 이와 같이 정확도와 실시간성이 검증된 운동방정식을 기반으로 속도 결정 알고리즘을 개발하였다. 본 논문을 통해 개발된 알고리즘은 여러 등급의 거칠기를 가지는 노면들에 대한 동역학 해석 DB를 활용하여 최적의 속도를 결정한다. 개발된 알고리즘은 높이가 다른 사인 범퍼를 가지는 노면과 거칠기가 다른 랜덤 노면상의 시뮬레이션을 통해 그 효용성이 검증되었으며, 6×6차량의 운용모드에 따른 임계 수직 가속도의 변화를 고려한 주행 속도 결정 시뮬레이션 또한 수행되었다. 향후 운동방정식이 실차 시험 결과 데이터와의 비교를 통해 더욱 신뢰성을 가지게 되고, 초기 속도와 슈팅 속도의 오차에 대해서 강건한 속도 결정 알고리즘이 개발된다면 6×6차량뿐만 아니라 미래 무인화 차량의 주행 알고리즘 개발에도 많은 도움이 될 것이다.
For autonomous vehicles that travel off roads, their driving speeds are confined by road conditions. For a stable driving, the driving system should consider road conditions to avoid obstacles. Therefore, the road roughness and obstacles are the most important disturbance factors. This paper present...
For autonomous vehicles that travel off roads, their driving speeds are confined by road conditions. For a stable driving, the driving system should consider road conditions to avoid obstacles. Therefore, the road roughness and obstacles are the most important disturbance factors. This paper presents an algorithm to determine the vehicle speed running over irregular rough terrains such as off roads. To determine the fastest speed ensuring stability, the driving algorithm must be able to predict the motion state of the vehicle through dynamic analysis. In this paper, the equation of motion of the vehicle is consisted in terms of the chassis local coordinates which do not require coordinates transformation matrix to enhance efficiency in dynamic analysis for real-time analysis. Equations of motion are derived using the VT(velocity transformation) technique which combines both the generality and the efficiency in developing equations of motion of a system. The analysis results were compared with ADAMS results to verify the accuracy. And the operating stable velocity is determined from the database, where the maximum speed is obtained by the dynamic analysis and stored depending on road conditions.
For autonomous vehicles that travel off roads, their driving speeds are confined by road conditions. For a stable driving, the driving system should consider road conditions to avoid obstacles. Therefore, the road roughness and obstacles are the most important disturbance factors. This paper presents an algorithm to determine the vehicle speed running over irregular rough terrains such as off roads. To determine the fastest speed ensuring stability, the driving algorithm must be able to predict the motion state of the vehicle through dynamic analysis. In this paper, the equation of motion of the vehicle is consisted in terms of the chassis local coordinates which do not require coordinates transformation matrix to enhance efficiency in dynamic analysis for real-time analysis. Equations of motion are derived using the VT(velocity transformation) technique which combines both the generality and the efficiency in developing equations of motion of a system. The analysis results were compared with ADAMS results to verify the accuracy. And the operating stable velocity is determined from the database, where the maximum speed is obtained by the dynamic analysis and stored depending on road conditions.
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