Path-following enhancement of an 8×8 combat vehicle using active rear axles steering strategies
Notice bibliographique
Résumé
Active rear steering has been used in many research work to enhance ground vehicles’ lateral stability. However, there is a shortage in the published research studies that consider the incorporation of active rear steering for autonomous vehicles applications, especially in case of multi-axle combat vehicles. In this paper, various H ∞ controllers are developed to actively steer rear axles of a multi-axle combat vehicle using a linearized bicycle model. The proposed controllers are incorporated with a 22 degrees of Freedom nonlinear Trucksim full vehicle model to study and compare the developed controllers’ performance on a hard surface. Moreover, a frequency-domain analysis is conducted to investigate the influence of the active rear steering on the path-following controllers’ robustness in terms of stability and performance. Three path-following controllers are designed, where the first controller is applied on the front two axles of the vehicle, while the rear two axles are fixed. The second is applied to all-wheel steering vehicle. The third controller is an integration between the designed front steering path-following controller and a developed lateral stability active rear steering controller. Eventually, a series of virtual maneuvers are performed to evaluate the effectiveness of the intended controllers to present the advantages and limitations of each controller at different driving conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».