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도심환경에서의 전기자동차 친환경 자율주행 속도제어 전략
허슬기,정용환,이경수,Heo, Seulgi,Jeong, Yonghwan,Yi, Kyongsu 한국자동차안전학회 2018 자동차안전학회지 Vol.10 No.1
This paper proposes autonomous speed control strategy for an Electric Vehicle on urban road. SNU campus road is used to reperesent urban road situation. Motor efficiency of driving on campus circulation road can be improved by controlling velocity properly. Given information of campus road, especially slope of road, acceleration is selected from candidate, considering consumed power, human factor and driving time. To apply urban situation, preceding vehicle is also considered. With preceding vehicle, acceleration is defined according to clearance and relative velocity. Acceleration is bounded in normal range. Proposed acceleration control method is activated with proper velocity range for campus circulation road. With acceleration control, motor efficiency becomes better than driving with constant vehicle. To evaluate the performance of proposed acceleration controller, simulation study is conducted via MATLAB.
김태우(Taewoo Kim),허슬기(Seulgi Heo),이경수(Kyongsu Yi),민경찬(Kyong Chan Min),신재곤(Jae Kon Shin) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.7
본 논문에서는 교통약자를 대상으로 하는 강건 자동비상제동 알고리즘을 개발하였다. 보행자와 자전거의 구분 없이 안전을 확보하기 위하여 등속 운동 모델을 사용하였으며, 자차량의 경우 일반 주행 상황과 운전자의 회피 거동을 모사하기 위하여 등가속도 모델을 사용하였다. 자동비상제동장치가 다양한 상황에서 안전 성능을 확보하도록 하기 위하여 측정 불확실성과 예측 불확실성을 고려하여 차량의 안전 영역을 설정하였다. 개발한 자동비상제동장치는 몇 가지 가정을 바탕으로 운전자가 사고를 회피하지 못한다고 판단될 경우 제동하도록 설계하였다. 개발한 강건 자동비상제동장치의 성능을 평가하기 위하여 차량시뮬레이션 프로그램인 Carsim과 MATLAB/Simulink를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 불변 안전거리 자동비상제동장치에 비해 제안한 알고리즘의 강건성을 확인하였다. This paper proposes a robust autonomous emergency braking (AEB) algorithm for vulnerable road users (VRU). Since it is difficult to distinguish between a pedestrian and cyclist, the behaviors of pedestrian and cyclist are described using a single constant velocity model. The motion of the host vehicle is then predicted using a constant acceleration model to describe the evasive as well as normal driving maneuvers of the driver. This predicted information is then used to judge the inevitability of a collision. To guarantee the robust safety performance of the AEB system, the measurement and prediction uncertainties are considered as safety boundaries. The proposed AEB algorithm is designed to be deployed if a collision is inevitable based on some assumptions. To evaluate the safety performance of the proposed AEB system, simulations are conducted with Carsim and MATLAB/Simulink. The robustness of the proposed algorithm compared with a deterministic AEB system is thus confirmed.