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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
49 - 54 (6page)

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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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In this paper, the longitudinal emergency braking problem of vehicles based on a LuGre tire-road dynamic friction is discussed. The adaptive friction observer is designed to estimate the unknown the tire-road friction parameters with sliding mode controller. The RFNN approximator is also designed to approximate not only the variation of friction parameters and vehicle mass but aerodynamic force as the maneuvering conditions Finally, the adaptive reconstructed error estimator is designed to compensate the approximation error of the RFNN estimator. When applied to a longitudinal emergency braking maneuver, the proposed control system shows that vehicles can be stopped quickly with a near maximum deceleration than the cases without robust tire-road friction observer via some simulations.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. VEHICLE DYNAMICS WITH TIRE-ROAD
3. DESIGN OF THE CONTROLLER AND DUAL FRICTION OBSERVER
4. DESIGN OF THE RFNN APPROXIMATOR
5. SIMULATION RESULTS AND DISCUSSION
6. CONCLUSION
References

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