Model Predictive Control as a Function for Trajectory Control during High Dynamic Vehicle Maneuvers considering Actuator Constraints

Autonomous driving is a rapidly growing field and can bring significant transition in mobility and transportation. In order to cater a safe and reliable autonomous driving operation, all the systems concerning with perception, planning and control has to be highly efficient. MPC is a control technique used to control vehicle motion by controlling actuators based on vehicle model and its constraints. The uniqueness of MPC compared to other controllers is its ability to predict future states of the vehicle using the derived vehicle model. Due to the technological development & increase in computational capacity of processors and optimization algorithms MPC is adopted for real-time application in dynamic environments. This research focuses on using Model predictive Control (MPC) to control the trajectory of an autonomous vehicle controlling the vehicle actuators for high dynamic maneuvers. Vehicle Models considering kinematics and vehicle dynamics is developed. These models are used for MPC as prediction models and the performance of MPC is evaluated. MPC trajectory control is performed with the minimization of cost function and limiting constraints. MATLAB/Simulink is used for designing trajectory control system and interfaced with CarMaker for evaluating controller performance in a realistic simulation environment. Performance of MPC with kinematic and dynamic vehicle models for high dynamic maneuvers is evaluated with different speed profiles

Sähköbussin nopeuden ja ohjauskulman säätö edellä ajavan ajoneuvon liike-radan seuraamisessa

Buses face problems when the capacity of a bus is limited but it should be larger to be able to carry more passengers. The capacity of a bus is already increased to its maximum that is allowed by the infrastructure. The capacity of a bus line could be increased by driving buses more frequently but it would increase costs, that is unwanted. Costs could be reduced by driving buses as platoons consisting of two buses where only the first bus would be operated by a professional driver and the second would be driven autonomously. Autonomous driving requires longitudinal and lateral control of a vehicle. The follower bus should be able to follow the path driven by the leader bus precisely and avoid inter-vehicular collisions while still driving as close together as possible to indicate other traffic that they move as a platoon. Lateral control is usually divided into path following and direct following methods in the literature. Path following methods include obtaining the path of the leader vehicle and following of that path. Path following methods are usually accurate in terms of lateral error but are complex and require a lot of computational capacity. Direct following methods are easy to compute but they do not guarantee precise path following. A simulation model consisting of two identical buses was developed. One longitudinal controller and four lateral control laws were proposed. Longitudinal controller was designed to work also in tight turns which is not usually investigated. Lateral control laws proposed were geometrical in nature and required only input as the relative position of the leader bus. Therefore, they did not require inter-vehicular communication. Longitudinal controller worked well for initialization of the system with inter-vehicular distances from 2 to 10 m. It worked well in acceleration and deceleration tests when both buses were loaded similarly but failed to prevent collisions when follower bus was loaded more heavily than the leader. In lateral controller tests, Pure Pursuit and Modified Pure Pursuit methods were able to follow the leader producing following lateral errors: 0,8 m and 1,1 m (steady-state tests), 0,8 m and 0,7 m (u-turn maneuver) and 0,3 m/0,4 m and 0,4 m/0,5 m (double lane change maneuver, 5 m/s/10 m/s respectively). Spline Pursuit method showed oscillatory behavior and did not follow the leader well. Circular Pursuit method showed also oscillatory behavior and did not follow the leader well. However, it showed better performance than the Spline Pursuit. It remains to be studied whether Pure Pursuit or Modified Pure Pursuit can challenge more sophisticated path following methods.Linja-autojen matkustajakapasiteetti on rajallinen, mikä aiheuttaa ongelmia, sillä sen tulisi olla suurempi. Kapasiteetti on jo nostettu suurimmalle mahdolliselle tasolle, mitä nykyinen infrastruktuuri mahdollistaa. Linja-autolinjan kapasiteettia voisi nostaa ajamalla linja-autoja tiheämmin. Tämä kuitenkin johtaa suurempiin kustannuksiin. Kustannuksia voisi vähentää ajamalla linja-autoja kahden ajoneuvon jonoina, joissa ensimmäistä ajo-neuvoa ohjaisi ammattilaiskuljettaja ja toinen olisi autonomisesti ohjattu. Autonominen ajaminen vaatii ajoneuvon nopeuden ja ohjauskulman säätöä. Seuraajalinja-auton pitää pystyä seuraamaan johtajalinja-auton ajamaa ajouraa tarkasti ja välttää törmäämistä johtajaan. Linja-autojen välinen etäisyys on kuitenkin oltava riittävän pieni, jotta se viestisi muulle liikenteelle, että ajoneuvot ajavat jonona. Kirjallisuus jakaa ohjauskulman säädön yleensä ajouran seuraamiseen ja suoraan seuraamiseen. Ajouran seuraaminen koostuu johtaja-ajoneuvon ajouran saamisesta ja tämän uran seuraamisesta. Ajouran seuraamisen metodit ovat yleensä tarkkoja poikittaisen virheen suhteen, mutta ovat monimutkaisia ja vaativat paljon laskennallista kapasiteettia. Suoran seuraamisen metodit ovat laskennallisesti kevyitä, mutta eivät takaa tarkkaa ajouran seuraamista. Kahdesta identtisestä linja-autosta koostuva simulaatiomalli kehitettiin. Yksi nopeussäädin ja neljä ohjauskulman säätölakia esitettiin. Nopeussäädin suunniteltiin toimimaan myös tiukoissa käännöksissä, mitä ei ole yleensä tutkittu. Ohjauskulman säätölait perustuivat geometriseen päättelyyn ja ne tarvitsivat vain johtajalinja-auton suhteellisen asentotiedon. Säätölait eivät vaatineet ajoneuvojen välistä kommunikaatiota. Nopeussäädin toimi järjestelmän alustamisessa ajoneuvojen välisen etäisyyden ollessa 2-10 m. Se toimi hyvin kiihdytys- ja jarrutustesteissä, kun molemmat linja-autot olivat lastattu identtisellä kuormalla, mutta epäonnistui estämään törmäämisen, kun seuraajalinja-auto oli lastattu suuremmalla kuormalla kuin johtaja. Ohjauskulman säädön testeissä Pure Pursuit ja Modified Pure Pursuit pystyivät seuraamaan johtajaa seuraavilla poikittaissuuntaisilla virheillä: 0,8 m ja 1,1 m (steady-state-testit), 0,8 m ja 0,7 m (u-käännös) ja 0,3 m/0,4 m ja 0,4 m/0,5 m (kaksoiskaistanvaihto, 5 m/s/10 m/s vastaavasti). Spline Pursuit käyttäytyi värähtelevästi eikä seurannut johtajaa hyvin. Circular Pursuit käyttäytyi värähtelevästi eikä seurannut johtajaa hyvin, mutta kuitenkin paremmin kuin Spline Pursuit. Jää nähtäväksi pystyykö Pure Pursuit tai Modified Pure Pursuit haastamaan monimutkaisempia ajouran seuraamisen metodeja

The Application of Driver Models in the Safety Assessment of Autonomous Vehicles: A Survey

Driver models play a vital role in developing and verifying autonomous vehicles (AVs). Previously, they are mainly applied in traffic flow simulation to model realistic driver behavior. With the development of AVs, driver models attract much attention again due to their potential contributions to AV certification. The simulation-based testing method is considered an effective measure to accelerate AV testing due to its safe and efficient characteristics. Nonetheless, realistic driver models are prerequisites for valid simulation results. Additionally, an AV is assumed to be at least as safe as a careful and competent driver. Therefore, driver models are inevitable for AV safety assessment. However, no comparison or discussion of driver models is available regarding their utility to AVs in the last five years despite their necessities in the release of AVs. This motivates us to present a comprehensive survey of driver models in the paper and compare their applicability. Requirements for driver models in terms of their application to AV safety assessment are discussed. A summary of driver models for simulation-based testing and AV certification is provided. Evaluation metrics are defined to compare their strength and weakness. Finally, an architecture for a careful and competent driver model is proposed. Challenges and future work are elaborated. This study gives related researchers especially regulators an overview and helps them to define appropriate driver models for AVs

Automation aftereffects: the influence of automation duration, test track and timings

Automation aftereffects (i.e., degraded manual driving performance, delayed responses, and more aggressive avoidance maneuvers) have been found in driving simulator studies. In addition, longer automation duration seems to result in more severe aftereffects, compared to shorter duration. The extent to which these findings generalize to real-world driving is currently unknown. The present study investigated how automation duration affects drivers\u27 take-over response quality and driving performance in a road-work zone. Seventeen participants followed a lead vehicle on test track. They encountered the road-work zone four times: two times while driving manually, and after a short and a long automation duration. The take-over request was issued before the lead vehicle changed lane to reveal the road-work zone. After both short and long automation durations, all drivers deactivated automation well ahead of the road-work zone. Compared to manual, drivers started their steering maneuvers earlier or at similar times after automation (independently of duration), and none of the drivers crashed. However, slight increases in vehicle speed and accelerations were observed after exposure to automation. In sum, the present study did not observe as large automation aftereffects on the test track as previously found in driving simulator studies. The extent to which these results are a consequence of a more realistic test environment, or due to the duration between the timings for the take-over request and the conflict appearance, is still unknown

Modelling of a Human Driver’s Interaction with Vehicle Automated Steering using Cooperative Game Theory

The introduction of automated driving systems raised questions about how the human driver interacts with the automated system. Non-cooperative game theory is increasingly used for modelling and understanding such interaction, while its counterpart, cooperative game theory is rarely discussed for similar applications despite it may be potentially more suitable. This paper describes the modelling of a human driver’s steering interaction with an automated steering system using cooperative game theory. The distributed Model Predictive Control approach is adopted to derive the driver’s and the automated steering system’s strategies in a Pareto equilibrium sense, namely their cooperative Pareto steering strategies. Two separate numerical studies are carried out to study the influence of strategy parameters, and the influence of strategy types on the driver’s and the automated system’s steering performance. It is found that when a driver interacts with an automated steering system using a cooperative Pareto steering strategy, the driver can improve his/her performance in following a target path through increasing his/her effort in pursuing his/her own interest under the driver-automation cooperative control goal. It is also found that a driver’s adoption of cooperative Pareto steering strategy leads to a reinforcement in the driver’s steering angle control, compared to the driver’s adoption of non-cooperative Nash strategy. This in turn enables the vehicle to return from a lane-change maneuver to straight-line driving swifter

Development of a Path-following and a Speed Control Driver Model for an Electric Vehicle

Replicated with permission by SAE Copyright © 2017 SAE International. Further distribution of this material is not permitted without prior permission from SAE.A two-passenger all-wheel-drive urban electric vehicle (AUTO21EV) with four in-wheel motors and an active steering system has been designed and developed at the University of Waterloo. In order to evaluate the handling and performance of such a vehicle in the design stage and analyze the effectiveness of different chassis control systems before implementing them in the real vehicle, the simulation of a large number of different open-loop and closed-loop test maneuvers is necessary. Thus, in the simulation environment, not only is a mathematical vehicle model needed for every test maneuver, but a driver model must also be designed to simulate the closed-loop test maneuvers. The role of the driver model is to calculate the control inputs required to successfully follow a predefined path. Such a driver model can be implemented as an inverse dynamics problem or by a representation of a driver that can look ahead, preview the path, and change the steering wheel angle and acceleration or brake pedal positions accordingly. In this regard, a path-following driver model is developed in this work with an advanced path previewing technique. In addition, a gain scheduling speed control driver model is developed for the AUTO21EV, which adjusts the drive torques of the wheels to minimize the deviation between the desired and actual vehicle speeds.Funding for this work was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and agrant from AUTO21, a Canadian Network of Centres of Excellence

Design And Control Of An Autonomous Electrical Vehicle For Indoor Transport Applications

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Günümüzde, sensörlerin ve işlem gücü yüksek cihazların kolay üretilebilir ve ulaşılabilir olması sayesinde, mekatronik ile ilgili birçok alanda, insanların hayatını kolaylaştıracak araştırmalar hızlanmıştır. Sürücüsüz araçlar da bu alanların en çok ilgi görenlerindendir. Sürücüsüz hava araçları, askeri faaliyetler, hafif eşyaların taşınması, afetlerde alan keşifleri vb. konularda görev almaktadır. Sürücüsüz kara araçları ise, gelecekte hem askeri alanda kullanılabilecek, hem de sivil düşünüldüğünde, insan faktöründen kaynaklanan kazaları sıfıra indirebilecek ve gerek insan, gerek yük ve eşya taşınmasını, ulaşımı oldukça kolaylaştıracaktır. Sürücüsüz araçlar arasında en yaygın araştırmaları bulunan çeşit, karayollarında ilerleyebilecek, trafik içinde hareket edebilecek, uzun mesafede insan taşıyabilecek araçlardır. Bu araçların geliştirilmesinde genellikle standart otomobiller modifiye edilerek kullanılmakta, bu otomobillere çeşitli mekatronik sistemler ve sensörler entegre edilerek, sürücüsüz hareket edebilecek hale getirilmektedir. Bunun yanında, son birkaç yılda, alışveriş merkezleri, havaalanları gibi geniş alanları kullanan insan sayısının artması sebebiyle, bu alanlarda insanların gidecekleri yerleri rahat bulabilmesi için kolay ulaşılabilir sanal haritalar, rehber robotlar gibi ürünler ortaya çıkmıştır. Dolayısıyla, bu konuya yönelik olan iç mekanda insan taşıyan otonom araç ilgili çalışmalar da önem kazanmıştır. Bu tezde, havaalanları, alışveriş merkezleri gibi yayaların yoğun olarak bulunduğu iç mekanlarda kullanılabilecek bir otonom aracın tasarımı anlatılmaktadır. Araç iç mekanda çalışacağı için, zararlı gazlar açığa çıkaran ve gürültü kirliliğine yol açan benzinli araçlar yerine, elektrikli bir araç tercih edilmiştir. Manevra kabiliyetinin yüksek olmasına gerek duyulduğundan, boyutları küçük bir golf aracı tercih edilmiştir. Öncelikle golf aracı, sürücüsüz hareket edebilmesi için modifiye edilmiş, direksiyon ve fren pedalına daha önce yerleştirilen ve bunları fiziksel olarak hareket ettiren çeşitli mekanik aktüatörleri kontrol edecek sürücüler yerleştirilmiştir. Aracı hızlandırmak için ise aracın motor kontrolünü yapan ECU ünitesine analog gerilim olarak sinyal verilmesi gerekmektedir. Daha sonra, bu sürücülere ve ECU'ya referans sinyali gönderecek olan ana kontrolcü yerleştirilmiştir. Ana kontrolcü olarak, kullanım kolaylığı ve güvenilirliği açısından, otonom araçlar önde gelmek üzere birçok mekatronik araştırmada yaygın olarak kullanılan, dSpace MABX2 tercih edilmiştir. Simulink ile, MABX2'nin simulink için geliştirdiği RTI blokları kullanılarak bir tümleşik model hazırlanıp, cihaza gömülmektedir. Cihaz çalışırken bu simulink modelini sürekli olarak koşturmakta, modeldeki bloklarla ilişkili giriş ve çıkış pinlerinden, gerçek dünya ile sinyal alışverişi yapmaktadır. Bu simulink modeli üzerinden kapalı çevrim kontrolcüler oluşturulup, sensörlerden gelen geri besleme sinyalleri ile sürücülere gidecek olan referans sinyallerini taşıyan kablolar, cihaza uygun şekilde bağlanarak kontrol sağlanmaktadır. Ayrıca, ana kontrolcüye ek olarak, fren sistemi için güvenlik amaçlı bir kontrolcü daha yerleştirilmiştir. Bu kontrolcü için Arduino kart kullanılmış, ana kontrolcüden sinyal gelmediği zamanlarda frene basacak şekilde ayarlanmıştır. Bunun yanında bir de kablosuz alıcı bağlanmış, acil bir durumda, uzaktan kumandadan ilgili düğmeye basıldığında, ana kontrolcüden bağımsız olarak fren pedalına tamamen basılmasını sağlamaktadır. İnsansız sürüş için kullanılan direksiyon, fren ve gaz sistemlerindeki kontrolcüler için PID kontrolcüler tercih edilmiştir. Kontrolcü katsayılarının ayarlanması için aracın ön ve arka akslarının altlarına destekler konularak yer ile teması kesilmiş ve denemeler yapılmıştır. Daha sonra ana kontrolcüye RC sinyal alıcı bağlanarak, bu sistemlerin kararlılığını ve kontrolcülerin uygunluğunu test etme amacıyla, laboratuvar içinde ve koridorda RC kumanda ile sürüş denemesi yapılmıştır. Bu testlerde aracın hızlanma ve yavaşlama kararlılığı, manevra kabiliyeti ölçülmüştür. Kontrolcülerin kararlı olduğu görüldükten sonra otonom sürüş için sensör entegrasyonu çalışmalarına başlanmıştır. İç mekana yönelik geliştirilen otonom araçlarda, sorun teşkil eden en önemli konulardan biri, aracın mekan içindeki konumunun bulunmasıdır. Dış mekanda çalışan otonom araçlarla GPS sensörü ile cm hassasiyetinde konum bilgisi alınabilirken, iç mekanda çalışan araçlarda GPS sensörü uydu sinyali alamadığından, bu mümkün olmamaktadır. Bu sorunu çözmek için çeşitli çalışmalar yapılmış, görüntü işleme tabanlı, kablosuz sinyal tabanlı(IPS) vb. çeşitli yöntemler denenmiştir. Bunlardan en stabil ve isabetli olanı, mekana kablosuz sinyal verici cihazlar, araç üzerine bir alıcı cihaz yerleştirip, bu cihazlardan alınan sinyaller kullanılarak triangulasyon yöntemi ile konumun hesaplanmasıdır. Ancak böyle bir sistemin kurulması sinyal noktası sayısına bağlı olarak maliyetli olmakla birlikte, kablosuz sinyaller duvarlardan geçerken zayıfladığından her alan için en iyi seçim değildir. Bu çalışmada konum hesaplanması için temel sensör olarak enkoder kullanılmıştır. Enkoder'dan alınan hız verisi, direksiyon açısı verisinden elde edilen araç doğrultusu verisi ile birlikte kinematik denklemlerden geçirilmekte ve aracın konumu bu şekilde sürekli olarak hesaplanmaktadır. Tekerlek kayması sebebiyle meydana çıkan hatanın oranı, aracın düz zeminde ve düşük hızda ilerlemesinden kaynaklı olarak çok düşüktür. Yine de uzun mesafeler kat edildiğinde, kümülatif hatadan dolayı, gerçek konumla ölçülen konum arasında farklar oluşabilmektedir. Bu sorunun çözümü için ise gelecek çalışmalarda, mekanın çeşitli yerlerine yerleştirilmiş veya mekanın kendisinden önceden elde edilmiş özgün görüntüler referans alınıp, araç üzerine yerleştirilecek bir kamera sisteminden alınan görüntü ile karşılaştırılarak aracın konum ölçümünün düzeltilmesi hedeflenmektedir. Aracın yayaların yoğun bulunduğu ortamlarda çalışması, hareket eden veya edemeyen engellerin ayırt edilmesi, dar hareket alanı ve insan davranışı gibi faktörlerden kaynaklanan problemleri de beraberinde getirmektedir. Bu konuda daha önceden küçük robotlarla birçok araştırma yapılmış, insanların davranışlarını önceden tahmin edebilen ve insanlardan mümkün olduğunca uzak durmaya yönelik kontrolcü ve teknikler geliştirilmiştir. Bu çalışmada engellerin algılanması için, kendi gönderdiği gözle görülmeyen ışınların yüzeylerden yansıma sürelerini hesaplayan bir LIDAR sensör kullanılmıştır. Bu sensör gerek hava, gerek kara için üretilen sürücüsüz araçlarda yaygın olarak kullanılmakta, ışınların geri dönüş sürelerinden, ışığın değdiği yüzeyin uzaklığını hesaplayabilmektedir. Bunun yanında 4 katmanlı tarama yaparak, gördüğü ortamı 4 düzlem bazında üç boyutlu nokta bulutu şeklinde sunabilmektedir. Aynı zamanda içindeki algoritma sayesinde, baktığı ortamdaki objeleri de boyutlarıyla ayırt edebilmekte, hareket hızlarını ölçebilmektedir. Bu sayede yayaları diğer engellerden ayırabilmek, dolayısıyla hareket edebileceklerini önceden tahmin etmek ve hareketlerini ölçmek kolaylaşmaktadır. Bu sensörün üzerine 1 düzlem ve daha geniş tarama açısına sahip bir LIDAR daha eklenmiştir. Bu sensör 4 düzlem LIDAR kadar ayrıntılı veri vermese de, geniş tarama açısı kör noktalar için kullanıldığında, daha kararlı ve güvenli engelden kaçma davranışı sağlamaktadır. Otonom sürüş için, sensörlerden alınan verilerin işlenerek, belirli karar ve planlama mekanizmalarından geçirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, haritası bilinen bir mekanda aracın çeşitli durak noktaları arasında hareket etmesi planlanmıştır. Bu hareket için rota planlaması, aracın başlangıç konumundan istenilen durak noktasına kadar sıralı hedef noktalar belirlenmesi ile yapılmaktadır. Aracın bu noktalardan belirli bir uzaklık töleransı ile geçmesi ve hedef noktalar bitene kadar, noktadan geçtikçe bir sonraki noktayı hedef alması ile, araç son hedef noktaya ulaştığında, istenilen durak noktasına ulaşacaktır. Söz konusu hedef noktalar arasında hareket için, önce sadece nokta takibine yönelik bir algoritma denenmiş, daha sonra hem nokta takibini, hem engelden kaçma kabiliyetini içerek potansiyel alan methodu kullanılmıştır. Kullanılan ilk algoritmada aracın hedef noktaya yönelmesinin kontrolü, aracın doğrultusunun ve hedef noktanın sabit x ekseni ile yaptığı açının karşılaştırılmasıyla yapılmaktadır. Bu karşılaştırmanın sonucu hata olarak alınmakta ve direksiyon bu hataya göre kontrol edilerek, minimum dönüş miktarı ile hedef noktaya yönelecek şekilde manevra yapılmaktadır. Bunun yanında, hedef noktaya yönelmeden önce, bu noktanın aracın dönebileceği en küçük dönüş yarıçaplı çemberin içinde olup olmadığı kontrol edilmektedir. Eğer nokta bu çemberin içindeyse, araç tam bir dönüş hareketi yapsa da noktaya ulaşamayacağından, önce aksi yönde manevra yaparak noktayı bu çemberin dışına çıkarmakta, daha sonra noktaya doğru yönelmeye çalışmaktadır. İkinci ve son algoritmada ise potansiyel alan methodundan yola çıkarak, engellerin uzaklıklarıyla orantılı olarak itme kuvveti ve hedef noktasına olan uzaklıkla orantılı olarak çekme kuvveti hesaplanıp, bu kuvvetler kullanılarak aracın yönelmesi gereken doğrultu belirlenmektedir. Araç bu şekilde engellerin arasından manevra yaparak geçebilmekte ve hedef noktasına ulaşabilmektedir. İç mekana yönelik geliştirilen otonom araçlarda karşılaşılan bir diğer problem de, ortamdaki yayalar sebebiyle meydana gelen kaza veya hedef noktaya zamanında ulaşamama durumlarıdır. Yayaların davranışlarının tahmin edilebilmesi için çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Geliştirilen robotlar bu davranışları öngörerek hareketli yayaların gideceği yolu tahmin edebilmekte ve yoldan çekilebilmekte, duran yayaların ise etrafından dolanabilmektedir. Ancak sadece davranışları öngörmek ve yayalardan uzak durmak bazı durumlarda yeterli olmamaktadır. Bir alışveriş merkezinde ilerleyen bir otonom aracın yolunun, yolda duran bir grup insan tarafından kesilmesi ve aracın geçebileceği bir yer bulamaması, bu yetersiz durumlara bir örnek olarak verilebilir. Bu ve benzer durumların en efektif çözümü, aracın insanlarla iletişim kurmasıdır. Çalışmanın ilerleyen aşamalarında planlanan düzenlemelerle, araca insanlarla iletişim kurabileceği donanımlar entegre edilmesi ve buna yönelik yeni davranışlar tanımlanması mümkündür. Önceki örnek üzerinden gidilirse, bu iletişim, aracın topluluktan geçme izni isteyerek, yayaların kenara çekilmesi ile kendisine bir yol açması olarak düşünülebilir. Bu çalışmada, yayaların bulunduğu bir iç mekanda çalışması planlanan bir otonom aracın tasarımının çeşitli aşamalarının üzerinde durulmuştur. İnsansız hareket için kullanılan mekatronik sistemler ve sensörler sunulmuş, kontrol için kullanılan donanım ve yazılım açıklanmıştır. Bunun yanında aracın otonom şekilde seyahat etmesi için kullanılan algoritmalar gösterilmiş, bu algoritmalar için gerekli verilerin ortamdan alınması için kullanılan sensörlerden bahsedilmiştir. Son olarak da gerçek dünyada yapılan sürüş testlerine değinilmiş ve sonuçlar irdelenmiştir.As the need of intelligent vehicles on our roadways emerges, there is an equally important need emerges as well: The need of intelligent vehicles on areas such as university campuses, airports or shopping malls. These intelligent vehicles can help elderly, disabled, or people with heavy luggage. This thesis describes an intelligent vehicle that can be used indoor areas where pedestrians exist. The vehicle is planned to carry luggages and transport humans. Vehicle used is an electric golf cart, considering the significant advantages of less noise, no toxic gas emission and higher maneuverability. Firstly, vehicle is modified for unmanned drive. Drivers are added to control actuators on steering wheel and brake pedal. Then, main controller, dSpace MABX2 is placed. This device runs a MATLAB simulink model embedded in itself. While running, this model communicates with real world through input and output pins on the device, which are related to RTI blocks placed inside simulink model. Controllers are constructed in this simulink model and actuators were ready to control by connecting this in/out pins to related elements with cable. Other than the main controller, a separate controller, an Arduino board is used for braking, for emergency purposes. If an emergency situation occurs, if brake signal is cut off from main controller or if button on the related RC transmitter is pressed, this controller applies full braking independent of the main controller. PID controllers are preferred for steering wheel, brake and throttle unmanned drive subsystems. Indoor positioning is one of the most important problems when it comes to autonomous vehicles.There are studies proposing several computer vision based, wireless signal based etc. methods. Most accurate method is (IPS) but it is costly to set up and because of wireless signals gets weaker while passing through walls, it is not the best solution for every indoor environment. In this study, an encoder is used as main sensor for calculating position. Error caused by tire slip is very small because of the flat surface and slow move speed of the vehicle. But because of the error being accumulative, on long distance travel, real position and calculated position differ slightly. A computer vision based method similar to landmarking could be implemented in future phases to correct this difference. Environment identification and decision making is necessary for autonomous drive. For detecting obstacles and pedestrians in front of the vehicle, a LIDAR sensor is used. 3d cloud data consisting of 4 plane, can be obtained from this sensor. With the 4 plane LIDAR sensor used, it is possible to separate pedestrians from static obstacles and measure their movement speed. A second 1 plane scanning LIDAR with wide scan angle added to detect objects falling out of the 4 plane LIDAR scan angle, for the purpose of achieving more stable and safer obstacle avoidance. Avoiding obstacles is first priority for the vehicle. Some path following algorithms had been experimented on. General path following logic is based on goal points. To travel between two destinations in a known map, vehicle is given a number of goal points in proper order. Vehicle follows this points using implemented path following algorithm until the last goal point is reached. Last goal point means vehicle arrived the destination. On first experimental path following algorithm, vehicle calculates error of heading between itself and the goal point and rotates towards goal point by selecting the shortest direction, using a control logic. Moreover, vehicle constantly checks if the goal point is in vehicle's minimum turning radius. If it is, vehicle will never be able to reach it while trying to rotate towards it. Instead, vehicle maneuvers to opposite direction until the point is out of the minimum turning radius. Then rotates towards it. Second and final experiment is potential field method. A method including both path following and obstacle avoidance behaviors. Calculating pushing forces proportional to distances from objects in front of the vehicle and pulling force proportional to distance from next goal point, vehicle is able to maneuver between obstacles and reach the point. In this thesis, various stages of design and production of an autonomous vehicle, which is planned to operate in indoor environment where pedestrians exists, is explained. Sensors and mechatronic systems used for unmanned drive were presented, hardware and software used for control are discussed. Moreover, algorithms used for the vehicle to travel autonomously and and sensors used for receiving environmental data are explained. Finally, the real world driving tests performed are shown and the results were discussed.Yüksek LisansM.Sc

Development of a Fuzzy Slip Control System for Electric Vehicles with In-wheel Motors

Replicated with permission by SAE Copyright © 2017 SAE International. Further distribution of this material is not permitted without prior permission from SAE.A two-passenger all-wheel drive urban electric vehicle (AUTO21EV) with four direct-drive in-wheel motors and an active steering system has been designed and developed at the University of Waterloo. A novel fuzzy slip control system is developed for this vehicle using the advantage of four in-wheel motors. A conventional slip control system uses the hydraulic brake system in order to control the tire slip ratio, which is the difference between the wheel center velocity and the velocity of the tire contact patch along the wheel plane, thereby influencing the longitudinal dynamics of a vehicle. The advantage of the proposed fuzzy slip controller is that it acts as an ABS system by preventing the tires from locking up when braking, as a TCS by preventing the tires from spinning out when accelerating. More importantly, the proposed slip controller is also capable of replacing the entire hydraulic brake system of the vehicle by automatically distributing the braking force between the wheels using the available braking torque of the in-wheel motors. In this regard, the proposed fuzzy slip controller guarantees the highest traction or braking force on each wheel on every road condition by individually controlling the slip ratio of each tire with a much faster response time. The performance of the proposed fuzzy slip controller is confirmed by driving the AUTO21EV through several test maneuvers using a driver model in the simulation environment. As the final step, the fuzzy slip controller is implemented in a hardware- and operator-in-the-loop driving simulator and its performance and effectiveness is confirmed.Funding for this work was provided by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada(NSERC) and a grant from AUTO21, a Canadian Network of Centres of Excellence