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Seong Ik Han (동아대학교) Sae Han Kim (동아대학교) Dae Yeon Yeo (동아대학교) Young Do Lim (동아대학교) Kwon Soon Lee (동아대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2009년 추계 합동 학술논문발표회 논문집
발행연도
2009.12
수록면
41 - 47 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

Adaptive Tire-Road Dynamic Friction Estimation and Emergency Braking Control Using Sliding Mode and Recurrent Fuzzy Neural Network
Seong Ik Han ,  Sae Han Kim ,  Dae Yeon Yeo 외 2명 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2009.12 학술대회자료
Emergency Braking Control Using Robust Tire-Road Friction State Observer and Recurrent Fuzzy Neural Network
Seong Ik Han ,  Sae Han Kim ,  Dae Yeon Yeo 외 2명 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 2009.12 학술대회자료
Nonlinear Friction Control Using the Robust Friction State Observer and Recurrent Fuzzy Neural Network Estimator
Seong Ik Han 한국생산제조학회지 2009.02 학술저널

초록· 키워드

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This paper deals with the longitudinal emergency braking problem of vehicles based on a LuGre tire-road dynamic friction which contains a directly immeasurable internal friction state and variations of the vehicle mass, aerodynamic force and friction parameter. In order to provide the efficient solution to these braking control problems, we propose the composite control scheme, which consists of the robust friction state observer, the RFNN estimator and adaptive reconstructed effort estimator with backstepping control. The backstepping controller and the robust tire-road friction state observer is designed firstly. Next, the RFNN estimator is adopted to approximate the unknown lumped variations of vehicle system. Finally, the adaptive reconstructed error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. The proposed control system shows that when applied to a longitudinal emergency braking maneuver, vehicles can be stopped quickly than the cases without RFNN through some simulations.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. TIRE/ROAD AND VEHICLE MODELS
3. DESIGN BACKSTEPPING CONTROLLER AND FRICTION STATE OBSERVER
4. DESIGN RFNN APPROXIMATOR
5. SIMULATION AND DISCUSSION
6. CONCLUSION
References

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