메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
하윤철 (국민대학교) 오태영 (국민대학교) 유재연 (국민대학교) 유진우 (국민대학교) 우승훈 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제3호
발행연도
2023.3
수록면
209 - 226 (18page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.3.209

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
In this study, a novel method for setting a target inter-vehicle distance is developed to enable platooning between heavy-duty vehicles with different loading weight. To this end, the minimum target inter-vehicle distance for a platooning operation is computed by predicting the maximum deceleration in the longitudinal direction after considering the loading weight of all vehicles in the platoon. To prevent control error and delay that may occur due to differences in the loading weight of vehicles, the inter-vehicle distance control strategy of each vehicle is proposed, which compensates the minimum target inter-vehicle distance for longitudinal control error of the preceding vehicle in the platoon. For the longitudinal control of heavy-duty vehicles, an SMC(Sliding Mode Control)-based robust controller is designed to track the computed target inter-vehicle distance. The proposed algorithm is verified through a total of eight scenarios, including four cases in the difference in the loading weight of vehicles and two cases for emergency-braking and acceleration of a leading vehicle in the platoon. Simulation results show that the proposed algorithm can ensure the safety of platooning performance without collision between preceding and following vehicles in the platoon. These results also demonstrate that the proposed algorithm can improve the driving stability of the platoon, compared to existing strategies.

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 아키텍처
3. 제안 차간거리 설정 전략
4. 상용차량 종방향 제어기 설계
5. 주행 시나리오 및 시뮬레이션 결과
6. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-556-000456958