Comparativo prático do desempenho dinâmico de utilitário esportivo e veículo de categoria média

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Joinville. Engenharia Automotiva.As vendas de utilitários esportivos vêm ganhando destaque nos mercados emergentes, enquanto a venda de hatches médios decresce ano a ano. Este cenário apresenta-se devido a migração dos consumidores de hatches médios para os utilitários esportivos. Apesar desta mudança, comparações quanto ao conforto e dirigibilidade entre veículos médios e utilitários esportivos não são exploradas de forma quantitativa. Desta forma, este trabalho visou comparar de forma experimental estes dois tipos de categoria. Os veículos foram analisados de forma estática para obtenção de parâmetros de construção dos mesmos como massa, posição do CG, rigidez, amortecimento e frequência natural. Uma segunda avaliação foi realizada pelo sensoriamento da aceleração linear vertical e rotações dos automóveis. Os testes dinâmicos foram divididos em três manobras que permitiram avaliar separadamente aceleração vertical, rolagem e arfagem dos automóveis. Os resultados apontam que o utilitário esportivo analisado tem comportamento de modo geral semelhante ao sedan médio, destacando porém, as diferenças de altura do CG e razão de amortecimento. O menor amortecimento empregado no utilitário esportivo acarretou na maior amplitude de aceleração nas avaliações de aceleração linear vertical e em oscilações de arfagem quando a aceleração do veículo é alterada. A maior altura do CG não apresentou nenhuma influência significativa nos estudos realizados, visto que as velocidades empregadas foram baixas. Porém, para altas velocidades a maior altura do CG pode acarretar em menor dirigibilidade do utilitário esportivo.The Sport Utility Vehicles (SUV) sales is following up at emerging markets while medium hatches sales decrease year by year. This scenario presents due the costumers migration from medium hatches to SUV. Although this change, comfort and handling comparison between medium vehicles and SUV is not explored in qualitative form. In this way, this work to aimed to compare in experimental way this two categories type. The vehicles has analyzed in static way to obtain constructive parameters like mass, central of gravity position, stiffness, damping and natural frequency. A second evaluation was realized by linear vertical acceleration and rotation sensing in the cars. The dynamics tests was shared in three maneuvers that permit to separately evaluate vertical acceleration, roll and pitch of the automobiles. The results show that the analyzed SUV had behavior generally similar to medium sedan, highlighting however the different CG height and damping ratio. The smaller damper use at SUV brought a bigger acceleration amplitude in vertical linear acceleration and at pitch oscillation when the vehicle acceleration is changed. The higher CG height show no significant influence in the research, since the low speeds that was used. But, to high speeds the higher CG can brought low handling to the SUV

TWICE Dataset: Digital Twin of Test Scenarios in a Controlled Environment

Ensuring the safe and reliable operation of autonomous vehicles under adverse weather remains a significant challenge. To address this, we have developed a comprehensive dataset composed of sensor data acquired in a real test track and reproduced in the laboratory for the same test scenarios. The provided dataset includes camera, radar, LiDAR, inertial measurement unit (IMU), and GPS data recorded under adverse weather conditions (rainy, night-time, and snowy conditions). We recorded test scenarios using objects of interest such as car, cyclist, truck and pedestrian -- some of which are inspired by EURONCAP (European New Car Assessment Programme). The sensor data generated in the laboratory is acquired by the execution of simulation-based tests in hardware-in-the-loop environment with the digital twin of each real test scenario. The dataset contains more than 2 hours of recording, which totals more than 280GB of data. Therefore, it is a valuable resource for researchers in the field of autonomous vehicles to test and improve their algorithms in adverse weather conditions, as well as explore the simulation-to-reality gap. The dataset is available for download at: https://twicedataset.github.io/site/Comment: 8 pages, 13 figures, submitted to IEEE Sensors Journa

Anti-slip control with an actor-critic reinforcement learning algorithm

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Ciências Mecânicas, Joinville, 2019.A implementação de controladores eletrônicos no setor automotivo melhorou significativamente a segurança, conforto e consumo de combustível dos veículos. Contudo, com a chegada de novas tecnologias como veículos elétricos e autônomos a demanda por controladores aumentou, ampliando desafios ainda presentes como controladores para sistemas completamente não lineares, a necessidade de dados dificilmente medidos ou dificuldade de definir modelos que representam o ambiente. Para avaliar as possibilidades de superar algumas destas restrições a presente pesquisa implementa diferentes algoritmos baseados em Machine Learning com Ator-Crítico para controlar o escorregamento do pneu de um kart elétrico de tração traseira. O controlador baseado em Machine Learning aprende por benefícios e punições o melhor comportamento a seguir e duas redes neurais são implementadas para julgar e controlar o sistema sem a necessidade de modelá-lo. Dois tipos diferentes de processo de aprendizado foram avaliados, incluindo algoritmos de aprendizagem iterativa e direta. O algoritmo proposto chamado Directly Trained Network Actor-Critic (DTNAC) simplificou o processo de aprendizado, permitindo a coleta de dados do ambiente em uma única vez e a realização do treinamento em uma estação off-line. Ambos controladores, cíclico e proposto foram avaliados nos estados nos quais foram treinados e em ambientes com diferentes pisos e manobras. A necessidade de aplicar a velocidade do veículo como uma entrada do controlador também foi analisada. Os controladores sem a velocidade do veículo como um dado de entrada apresentaram mais sensibilidade à qualidade dos dados usados no treinamento, enquanto o algoritmo que leva a velocidade em consideração apresentou um comportamento mais robusto. Todos os controladores avaliados apresentaram adequado controle do veículo nos estados treinados, contudo algumas limitações ocorrem quando a direção do veículo é simulada em manobras não treinadas. O algoritmo DTNAC com a velocidade do veículo como um dado de entrada do controlador, apresentou uma aplicação próspera. Quando treinado em solos de gelo e asfalto seco, o controlador foi capaz de governar o veículo na neve e no asfalto molhado em diferentes manobras, apresentando sucesso no controle de sistemas não-lineares sem a necessidade de modelar o sistema. Nos casos onde estão disponíveis dados que representem todos os estados, a remoção da velocidade do veículo como uma entrada também pode ser aplicada para reduzir a quantidade de dados medidos.Abstract: The implementation of electronic controllers in the automotive sector significantly improved vehicle safety, comfort and fuel consumption. However, with new technologies as electric and autonomous driving, the demand by controllers increase significantly and some challenges are still present, as the controller of a completely non-linear system, the necessity of data hardly measured or difficulty to define models that represent the environment. To evaluate the possibility of overcoming some of these restrictions, the present research implemented different Reinforcement Learning Actor-Critic algorithms to control the wheel slip of a rear traction electrical go-kart. These Machine Learning based controllers learn by rewards and punishments the best behaviour to follow and two deep networks are implemented to judge and control the system without the necessity of environment modelling. Two different types of learning process were evaluated, including iterative and direct learning algorithms. The proposed Directly Trained Network Actor-Critic (DTNAC) simplifies the learning process and permits to collect data from the environment a single time, realizing the training process in an off-line station. Both cyclic and proposal controllers were evaluated on the trained states and in distinct environments as varied grounds and maneuvres. The necessity of the vehicle velocity as an input of the controller was also analyzed. The controllers without the vehicle velocity as an input showed more sensibility to the training data quality, while the algorithm that took the vehicle velocity into account had more robust behaviours. All the evaluated controllers presented an adequate control of the vehicle on the trained states, however, some limitation occurs when the vehicle driving is simulated on non-trained manoeuvres. The DTNAC algorithm with vehicle velocity presents itself as a prosperous application. When trained in ice and dry-asphalt, the controller was able to deal with snow and wet asphalt floors in different manoeuvres showing success in non-linear conditions without the necessity of modelling the system. In cases where the data that represent all the possible states are available, the removal of the vehicle velocity also can be applied to reduce the number of measured variables