메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이창석 (인제대학교) 백승환 (인제대학교) 제우성 (경성대학교) 부광석 (인제대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2011 한국자동차공학회 부분종합 학술대회
발행연도
2011.5
수록면
957 - 963 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
This paper presents a robust estimation method of the vehicle dynamic behavior by using fusion sensors installed in suspension modules. The fusion sensor has been developed to measure 3-way accelerations and one way relative velocity between a sprung and an unsprung mass for semi-active suspension control. This paper proposes a new sensor fusion algorithm which can estimate the yaw rate and a lateral velocity of the vehicle at the center of gravity with strong robustness. The vehicle model with 6 degree of freedom was used for this work, and the normal forces between a tire and road were also estimated to calculate the accurate tire forces at each contact patch. A Kalman filter was designed to estimate the yaw rate and the lateral velocity and could also provide a covariance of the estimation error at each sensor module pair. A developed sensor fusion algorithm could provide robust estimated outputs of the vehicle dynamic parameters as well as sensor status. The performance of the proposed sensor fusion algorithm was evaluated via computer simulation study by utilizing commercial software of CarSim. The results show that the dynamic behavior of the vehicle can be estimated with satisfied accuracy even though in situation of sensor fail.
#Tire model(타이어 모델) #Yaw rate (요 속도) #Behavior Estimation Algorithm(거동 예측 알고리즘) #Extended kalman filter(확장된 칼만 필터) #Sensor Fusion (센서 융합)

목차

Abstract
1. 서론
2. 차량 동역학
3. 차량 거동 예측 및 신호 융합
4. Simulation 및 결과 검토
5. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

3축 자기장 센서 및 관성센서를 이용한 차량 방위각 추정 방법
황윤진 ,  최세범 한국자동차공학회논문집 2016 .07
레이더와 비전센서 융합을 이용한 상황인식 기반 선행 차량 인지
이석준 ,  송봉섭 한국자동차공학회 춘계학술대회 2012 .05
센서 융합을 통한 전방차량의 인식 및 추종
양승한 ,  송봉섭 ,  조석환 외 1명 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2009 .11
차량 운행 데이터를 활용한 딥러닝 기반 고장 유형 분류 및 예측
손유지 ,  정민석 ,  김나영 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2023 .12
심층학습 기반 멀티 모달 데이터를 활용한 차량 사고 검출
조영완 ,  조익현 ,  김대희 외 5명 한국통신학회 학술대회논문집 2021 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-556-001355199