Steering Controller(스티어링 컨트롤러)란 무엇입니까?
Steering Controller 스티어링 컨트롤러 - But the inability of wake-steering controllers to perfectly track the wind direction leads to suboptimal performance. [1] The control part included the navigation controller and the steering controller. [2] To demonstrate the utility of the methodology, and platform for vehicle automation research, a very basic low-level velocity, and steering controllers are developed. [3] In the present work, two control strategies for a steering controller are presented, which help to optimize the trade-off. [4] Main processing was designed as speed controller and also the steering controller. [5] The overall system consists of actuators modules including: a steering controller, a throttle controller, and a braking system. [6] Meanwhile, a steering controller is designed to obtain the robot rotation ability. [7] The actual driver mental states are hidden to the steering controller of the vehicles. [8] The Chaplygin-sleigh dynamics are used here to design a propulsion and steering controller for a flexible swimming robot using state feedback. [9] The surge velocity controller, steering controller and diving controller, which can realize path -following with parameter perturbation, are designed by the integral sliding mode control (ISMC) method and fixed-time nonsingular fast terminal sliding mode control (NFTSMC). [10] Model Predictive Control (MPC) is frequently used for the steering controllers of autonomous vehicles, and simple vehicle dynamics is usually used for the reference model. [11] To improve the steering performance of SBW system, a steering controller with an active rack force compensation concept is proposed in this paper for the tracking control algorithm design. [12] Then a steering controller for course-keeping control based on the Proportional-Derivative (PD) [2] control strategy is tried to control the USV platform on the given course. [13] This is problematic for vision-based steering controllers, including convolutional neural networks (CNNs), which depend on patterns to be present in camera images. [14]그러나 웨이크 스티어링 컨트롤러가 바람의 방향을 완벽하게 추적할 수 없기 때문에 최적의 성능이 나오지 않습니다. [1] 제어 부분에는 내비게이션 컨트롤러와 조향 컨트롤러가 포함되었습니다. [2] 방법론의 유용성을 입증하기 위해 차량 자동화 연구를 위한 플랫폼과 매우 기본적인 저수준 속도 및 조향 컨트롤러가 개발되었습니다. [3] 현재 작업에서는 트레이드 오프를 최적화하는 데 도움이 되는 조향 컨트롤러에 대한 두 가지 제어 전략이 제시됩니다. [4] 주요 처리는 속도 컨트롤러와 조향 컨트롤러로 설계되었습니다. [5] 전체 시스템은 조향 컨트롤러, 스로틀 컨트롤러 및 제동 시스템을 포함한 액추에이터 모듈로 구성됩니다. [6] 한편, 조향 제어기는 로봇의 회전 능력을 얻기 위해 설계되었다. [7] 실제 운전자의 심리 상태는 차량의 조향 컨트롤러에 숨겨져 있습니다. [8] Chaplygin-썰매 역학은 상태 피드백을 사용하여 유연한 수영 로봇을 위한 추진 및 조향 컨트롤러를 설계하는 데 사용됩니다. [9] 매개변수 섭동이 있는 경로 추종을 실현할 수 있는 서지 속도 제어기, 조향 제어기 및 잠수 제어기는 ISMC(Integral Sliding Mode Control) 방식과 고정 시간 비특이형 고속 터미널 슬라이딩 모드 제어(NFTSMC)로 설계되었습니다. [10] MPC(Model Predictive Control)는 자율주행차의 조향 컨트롤러에 많이 사용되며, 단순 차량 동역학은 일반적으로 참조 모델에 사용됩니다. [11] 본 논문에서는 SBW 시스템의 조향 성능을 향상시키기 위해 능동 랙 힘 보상 개념의 조향 제어기를 추적 제어 알고리즘 설계를 위해 제안한다. [12] 그런 다음 PD(Proportional-Derivative)[2] 제어 전략을 기반으로 코스 유지 제어를 위한 조향 컨트롤러를 사용하여 주어진 코스에서 USV 플랫폼을 제어하려고 합니다. [13] 이는 카메라 이미지에 존재하는 패턴에 의존하는 CNN(Convolutional Neural Network)을 포함한 비전 기반 스티어링 컨트롤러에 문제가 됩니다. [14]
model predictive control 모델 예측 제어
In this paper, a linear time-varying model predictive control (LTV-MPC) steering controller for vehicle trajectory tracking considering road factors is proposed. [1] After that, an autonomous steering controller based on the model predictive control (MPC) technique and the artificial potential field (APF) method, considering not only the vehicle stability constraints but also roads and obstacles constraints, is developed to aid the human driver when necessary. [2] Therefore, a vehicle automated steering controller based on a model predictive control (MPC) approach is proposed in this article. [3]본 논문에서는 도로 요인을 고려한 차량 궤적 추적을 위한 LTV-MPC(Linear Time-Varying Model Predictive Control) 조향 제어기를 제안한다. [1] 이후 차량의 안정성 제약은 물론 도로 및 장애물 제약도 고려하여 MPC(Model Predictive Control) 기술과 APF(Artificial Potential Field) 방식을 기반으로 한 자율 조향 컨트롤러를 개발하여 필요 시 운전자를 보조한다. . [2] 따라서 본 논문에서는 모델 예측 제어(MPC) 방식에 기반한 차량 자동 조향 컨트롤러를 제안한다. [3]
Shared Steering Controller
And these parameter uncertainties are considered in the design of the shared steering controller. [1] Exploiting the classical small-gain theory, our proposed shared steering controller is developed independent of the unmeasurable internal states of the human driver, and only relies on his/her steering torque. [2] Compared with the transfer function driver model, the proposed BP neural network model has higher precision, and potentially with more benefit for designing the shared steering controller individually in following the large curvature path. [3]nan [1] 우리가 제안한 공유 조향 컨트롤러는 고전적인 소이득 이론을 활용하여 측정할 수 없는 운전자의 내부 상태와 무관하게 개발되었으며 조향 토크에만 의존합니다. [2] 전달 함수 드라이버 모델과 비교하여 제안된 BP 신경망 모델은 더 높은 정밀도를 가지며 큰 곡률 경로를 따라 개별적으로 공유 스티어링 컨트롤러를 설계하는 데 잠재적으로 더 많은 이점이 있습니다. [3]
Active Steering Controller 액티브 스티어링 컨트롤러
Moreover, in order to increase the maneuverability of the articulated vehicle a new active steering controller is proposed using two different control methods. [1] In addition, the active steering controllers based on the linear quadratic regulator (LQR) and single-point preview controller respectively are also proposed for the trailer. [2] Although extensive research has been conducted to design active steering controllers for self-driving vehicles, the cross comparison between those controllers has not been studied much yet. [3]또한, 굴절식 차량의 조종성을 증가시키기 위해 두 가지 다른 제어 방법을 사용하는 새로운 능동 조향 컨트롤러가 제안되었습니다. [1] 또한 LQR(Linear Quadratic Regulator)을 기반으로 하는 능동 조향 컨트롤러와 단일 지점 미리보기 컨트롤러도 트레일러용으로 제안됩니다. [2] 자율주행 차량용 능동 조향 컨트롤러를 설계하기 위한 광범위한 연구가 수행되었지만, 이들 컨트롤러 간의 교차 비교는 아직 많이 연구되지 않았습니다. [3]
Pursuit Steering Controller
In the experimental verification, both a pure pursuit steering controller and a proportional–integral speed controller are applied to keep an autonomous vehicle tracking the planned path predicted by the improved RRT algorithm. [1] The algorithm includes (1) lane detection by inverse perspective mapping and random sample consensus parabola fitting and (2) lane control by pure pursuit steering controller and classical proportional integral speed controller based on a nonholonomic kinematic model. [2]nan [1] 알고리즘에는 (1) 역 원근 매핑 및 임의 샘플 합의 포물선 피팅에 의한 차선 감지 및 (2) 비홀로노믹 기구학 모델을 기반으로 하는 순수 추적 조향 컨트롤러 및 고전적 비례 적분 속도 컨트롤러에 의한 차선 제어가 포함됩니다. [2]
Vehicle Steering Controller
Thus, Proportional Integral Derivative (PID) has been introduced in this autonomous vehicle steering controller to improve the convergence of the steering. [1] The vehicle steering controller for lane keeping is designed using a driver model for representation of the conflict between the driver and the controller. [2]따라서 이 자율주행차 조향 컨트롤러에는 조향의 수렴성을 향상시키기 위해 PID(Proportional Integral Derivative)가 도입되었습니다. [1] 차선 유지를 위한 차량 조향 컨트롤러는 운전자와 컨트롤러 간의 충돌을 표현하기 위해 운전자 모델을 사용하여 설계되었습니다. [2]
Fuzzy Steering Controller
The main contribution of this work is to apply an online reinforcement learning approach to tune and optimize the fuzzy steering controller while the vehicle navigates through different routes. [1] The proposed shared control framework is established from a novel cooperative trajectory planning algorithm and a fuzzy steering controller. [2]nan [1] 제안된 공유 제어 프레임워크는 새로운 협력 궤적 계획 알고리즘과 퍼지 조종 컨트롤러에서 설정됩니다. [2]
Automated Steering Controller 자동 조향 컨트롤러
The first strategy, namely the Nash strategy is derived based on the assumption that a Nash equilibrium is reached in a noncooperative game of vehicle path-following control involving a driver and a vehicle automated steering controller. [1] Therefore, a vehicle automated steering controller based on a model predictive control (MPC) approach is proposed in this article. [2]첫 번째 전략, 즉 Nash 전략은 운전자와 차량 자동 조향 컨트롤러가 관련된 차량 경로 추종 제어의 비협조적 게임에서 Nash 평형에 도달한다는 가정을 기반으로 파생됩니다. [1] 따라서 본 논문에서는 모델 예측 제어(MPC) 방식에 기반한 차량 자동 조향 컨트롤러를 제안한다. [2]
Autonomou Steering Controller 자율 조향 컨트롤러
After that, an autonomous steering controller based on the model predictive control (MPC) technique and the artificial potential field (APF) method, considering not only the vehicle stability constraints but also roads and obstacles constraints, is developed to aid the human driver when necessary. [1] In this paper, five CNN models as an autonomous steering controller are designed based on PilotNet, and the visualization abilities of each CNN models is compared by three evaluation indicators. [2]이후 차량의 안정성 제약은 물론 도로 및 장애물 제약도 고려하여 MPC(Model Predictive Control) 기술과 APF(Artificial Potential Field) 방식을 기반으로 한 자율 조향 컨트롤러를 개발하여 필요 시 운전자를 보조한다. . [1] 본 논문에서는 PilotNet을 기반으로 자율조향제어기로서 5개의 CNN 모델을 설계하였으며, 3개의 평가지표를 통해 각 CNN 모델의 가시화 능력을 비교하였다. [2]
Coordinated Steering Controller 조정된 조향 컨트롤러
In this process, to improve the stability of the angle motor, a coordinated steering controller of the angle motor and torque motor is proposed, and the type-2 fuzzy logic is designed based on the target front wheel angle and vehicle speed to optimize coordination coefficient. [1] Second, a new active-steering tracking control system composed of a rear axle preview active-steering controller, a front axle coordinated steering controller, and a differential-distribution controller is designed to achieve tracking control and coordinated movement of distributed-drive and active-steering articulated virtual rail train. [2]이 과정에서 앵글 모터의 안정성 향상을 위해 앵글 모터와 토크 모터의 조정 조향 제어기를 제안하고, 목표 전륜 각도와 차속을 기반으로 Type-2 퍼지 로직을 설계하여 조정 계수를 최적화한다. . [1] 둘째, 리어 액슬 프리뷰 액티브 스티어링 컨트롤러, 프론트 액슬 조정 스티어링 컨트롤러 및 차동 분배 컨트롤러로 구성된 새로운 액티브 스티어링 추적 제어 시스템은 분산 드라이브 및 액티브 스티어링의 추적 제어 및 조정 이동을 달성하도록 설계되었습니다. 조향 굴절식 가상 철도 열차. [2]
steering controller design
During normal vehicle cruising, the vehicle velocity always changes due to the different road conditions and/or steering wheel maneuvers, and moreover, the vehicle dynamics is also significantly influenced by the tire/road forces under different road surface conditions, which brings many difficulties in steering controller design. [1] The present study addresses the speed and steering controller design for the maneuvering motions of an unmanned surface vessel (USV). [2] Shared control structure is beneficial to steering controller design of intelligence vehicles, and human-machine goal consistency is a key prerequisite for shared control. [3] During normal vehicle cruising, the vehicle velocity always changes due to the different road conditions and/or steering wheel maneuvers, and moreover, the vehicle dynamics is also significantly influenced by the tire/road forces under different road surface conditions, which brings many difficulties in steering controller design. [4]정상적인 차량 순항 중에는 다양한 도로 조건 및/또는 핸들 조작으로 인해 차량 속도가 항상 변경되며, 또한 차량 동역학도 다양한 노면 조건에서 타이어/노면력의 영향을 크게 받아 주행에 많은 어려움을 초래합니다. 스티어링 컨트롤러 디자인. [1] 본 연구는 무인 수상 선박(USV)의 기동 동작을 위한 속도 및 조향 제어기 설계를 다룹니다. [2] 공유 제어 구조는 지능 차량의 조종 컨트롤러 설계에 유리하며 인간-기계 목표 일관성은 공유 제어의 핵심 전제 조건입니다. [3] 정상적인 차량 순항 중에는 다양한 도로 조건 및/또는 핸들 조작으로 인해 차량 속도가 항상 변경되며, 또한 차량 동역학도 다양한 노면 조건에서 타이어/노면력의 영향을 크게 받아 주행에 많은 어려움을 초래합니다. 스티어링 컨트롤러 디자인. [4]