Design of SUV Differential Braking Controller Considering the Interactions of Driver and Control System
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design and validation of a differential braking controller for sport utility vehicles (SUVs) using driver-in-the-loop real-time simulations. SUVs are constructed with high ground clearance, which is the main reason for their high rollover rate. A nonlinear 3 degrees-of-freedom (DOF) SUV model with the Dugoff’s tire model is generated to design a differential braking controller. The desired states will be decided using a 2-DOF bicycle model and the automated lane-keeping control results derived from the vehicle velocity and the curvature of the road to negotiate. Actual vehicle states, observed from the nonlinear model, may deviate from the desired ones. A nonlinear robust controller, namely sliding model controller (SMC), is designed to minimize the state error so as to improve the performance measures, e.g., yaw stability. The proposed controller constructed in Labview software is integrated with a virtual SUV developed in CarSim package for co-simulations. The effectiveness of the controller is first investigated using the emulated sine-with-dwell maneuver specified in FMVSS 126. The overall SUV performance depends not only on the control scheme, but on its interaction with the human driver. To investigate the interaction of the driver and the controller, the dynamics of the overall system is simulated using driver-software-in-the-loop real-time simulations (DSIL) under a double-line-change (DLC) maneuver emulated on the DSIL platform in the Multidisciplinary Vehicle Systems Design Laboratory (MVSDL) at the University of Ontario Institute of Technology (UOIT). The simulations show that, even equipped with the electronic stability control (ESC) system, the driver still plays an important role in the vehicle dynamics. The simulations demonstrate the effectiveness of the proposed differential braking controller for enhancing the lateral stability of the SUV. Furthermore, the research discloses important interactions of the driver and the ESC system, and a driver’s training program is highly recommended.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».