Design and validation of a robust active trailer steering system for multi-trailer articulated heavy vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Multi-trailer articulated heavy vehicles (MTAHVs) are increasingly used around the world due to their economic and environmental benefits. However, MTAHVs exhibit poor maneuverability and low lateral stability, which may lead to fatal traffic accidents. Given the safety risks, it is necessary to solve the steering and stability problems of MTAHVs before they are safely mass deployed on our roads. To this end, active trailer steering (ATS) based on the linear quadratic regulator (LQR) technique has been explored. The LQR-based ATS demonstrates improved maneuverability and enhanced lateral stability. In the ATS design, the vehicle and operating parameters are assumed constant. Thus, it is natural to question the robustness of the ATS in presence of vehicle and operating parameter uncertainties. To address the problem, this paper proposes a robust ATS system. The robust ATS controller is designed using a linear matrix inequality (LMI) based LQR method. In the design, both vehicle and steering actuator parameter uncertainties are considered; to enhance the robustness of the ATS, the weighting matrices of the proposed controller are optimized. The robust controller is applied to an A-Train Double, one type of MTAHV. The effectiveness of the robust ATS is demonstrated using numerical and hardware-in-the-loop real-time simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».