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순환 최소 자승을 이용하는 목표값 추종을 위한 슬라이딩 모드 기반 모델 참조 적응 제어 알고리즘
라한별,이지웅,오광석 대한기계학회 2023 大韓機械學會論文集A Vol.47 No.8
This paper proposes a sliding mode-based model reference adaptive control algorithm for target tracking using recursive least squares with forgetting. The reference model for target was designed based on the first order differential equation, and the model reference adaptive control algorithm was designed using a sliding mode approach. Using the virtual first order differential equation, the Lyapunov direct method based sliding mode control input and adaptation rule were derived. The system parameter of the virtual function was estimated using recursive least squares with forgetting factor. The adaptive control algorithm proposed in this study was designed on Matlab/Simulink environment, and performance was evaluated based on the simulation technique and actual test platform. The performance evaluation results showed that the sliding mode-based model reference adaptive control algorithm proposed in this study could enable the system to track the target reasonably without using any system information. 본 논문은 순환 최소 자승을 이용하는 목표값 추종을 위한 슬라이딩 모드 기반 모델 참조 적응 제어 알고리즘을 제안한다. 목표값을 출력하는 참조 모델을 1계 미분 방정식으로 설계하였고, 설계된 1계 미분 방정식의 목표값을 추종하기 위한 슬라이딩 모드 기반 모델 참조 적응 제어 알고리즘이 설계되었다. 가상의 1차 미분 방정식을 이용해 랴프노프 직접법 기반 슬라이딩 모드 제어 입력과 제어 입력의 적응 규칙이 도출되었으며, 가상 시스템의 파라미터는 망각 인자를 이용하는 순환 최소 자승 기법을 이용해 실시간 추정되었다. 제안된 제어 알고리즘은 Matlab/Simulink 환경에서 설계되었으며, 가상 성능평가와 실 테스트 플랫폼을 이용한 성능평가가 수행되었다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안한 슬라이딩 모드 기반 모델 참조 적응 제어 알고리즘은 시스템 정보 없이 합리적인 목표값 추종 성능을 보였다.
자율주행 차량의 안전한 제어권 전환을 위한 운전자 상태와 주행 특성을 고려하는 종방향 제어 알고리즘 개발
장문정,라한별,박성은,정아라,이광록,오광석 대한기계학회 2023 大韓機械學會論文集A Vol.47 No.7
This study devised driver status classification algorithm using driver electroencephalogram (EEG) data and sliding mode-based longitudinal control algorithm considering the takeover time (TOT) and driving characteristics for autonomous vehicles. Feature extraction and driver status classification algorithms were developed using the acquired EEG data and a recurrent neural network. The TOT was selected by the classified driver status and the desired clearance was computed to ensure the TOT. To track the desired clearance, the sliding mode controller was designed to obtain the desired longitudinal acceleration considering driving characteristics. The performance was evaluated via co-simulation using MATLAB/Simulink and CarMaker to ensure reasonable evaluation. The accuracy of the classification model and the performance of the controller were analyzed. 본 논문은 뇌파를 통해 운전자의 상태를 분류하고 이를 이용하여 제어권 전환 시간을 결정함으로써 운전자의 상태 및 주행 데이터 기반 도출된 주행 특성을 고려하는 자율주행 차량의 종방향 제어 알고리즘을 제안한다. 운전자 상태는 전방 주시 또는 비-주행 관련 과업으로 구분하였으며, 순환 신경망을 이용하여 분류 모델을 설계하였다. 분류된 운전자 상태를 기반으로 제어권 전환 시간을 결정하고 이를 확보할 수 있는 요구 상대 거리를 도출하였다. 운전자 주행 특성을 고려하는 슬라이딩 모드 제어기를 설계하여 요구 상대 거리를 추종하는 종방향 가속도를 계산하였다. Matlab/Simulink 및 CarMaker를 이용하여 개발 알고리즘의 성능 평가를 진행하였으며, 운전자 상태 분류 모델의 정확도 분석을 수행하였다.
4륜 독립 조향 및 구동 차량의 슬라이딩 모드 관측기 기반 고장 탐지 및 적응형 고장 허용 적분 제어 알고리즘 개발
장문정,김세환,라한별,정진현,성민상,김정호,문하경,오광석 한국자동차공학회 2023 한국 자동차공학회논문집 Vol.31 No.10
In this paper, the sliding mode, observer-based fault detection and the gradient descent method-based, adaptive, fault-tolerant integral control algorithm have been proposed in four-wheel, independent steering and driving vehicles. The sliding mode observer was designed to estimate the uncertainty of driving systems that use injection terms. To guarantee fault detection in a driving system, the relative errors in injection terms have been used with a threshold approach. The virtual relationship function, which consists of control error and sensitivity coefficients, has been designed, and sensitivity coefficients have been estimated by using the recursive least squares method. Based on the estimated sensitivity coefficients, integral gains have been adapted by using the gradient descent method, and were allocated by computing the vertical tire force for the adaptive integral torque control of each wheel. Then, a performance evaluation has been conducted on straight and turning driving scenarios by using the Matlab/Simulink and CarMaker co-simulation techniques under the driving system fault condition.