Geri Dön

The performance analysis of variable time gap adaptive cruise control for different algorithms with model based feedforward control structure

Model tabanlı ileri besleme kontrol yapısıyla, farklı uyarlanabilir hız sabitleyiciler için değişken zaman açıklık algoritmasının performans analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 677459
  2. Yazar: ONUR EVİRGEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mechatronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

17-18. Yüzyıllarda ulaşım için farklı tipte ve özellikte araçlar icat edilmiştir, bunların büyük çoğunluğu buharlı çalışan makineler olmasından dolayı insan ve yük taşımacılığına çok uygun değillerdi. Daha sonra yerini alan içten yanmalı motorların icat edilmesi, insan yaşamını çok farklı boyutlara taşıyacak ulaşım araçlarının icat edilmesinde büyük role sahip olmuştur. 1885'te Karl Benz benzinle çalışan ilk makineyi icat ettiğinde, insan taşımacılığına daha uygun makine olan otomobil kavramını ortaya çıkartmıştır. Gelişen farklı teknolojiler, sistemler ve ürünler otomotiv sektörünede yansıyarak insanların değişen ihtiyaçlarına cevap vermektedir. Otomotivin yaklaşık 150 yıllık geçmişinde mekanik, elektronik ve yazılımsal gelişmeler ile günümüzdeki son halini almıştır. Özellikle son yüzyılda bu sektördeki değişim, elektrikli ve otonom araçlara doğru evrilerek popülaritesi artmaktadır. İnsanların otonom ve sürücü destek sistemlerine gösteridiği ilgi ile doğru orantılı olarak sektördeki şirketlerin bu teknolojiye yatırım yapmalarını sağlamıştır. tek sistemleri üzerinde olması şirketlerin yazılım proje yatırımlarını arttırmıştır. Yazılım geliştirilmesindeki bu yüksek talep ve mecburiyet, gerekli kuraların, kanunların, standartların, organizasyonların oluşturulma ihtiyacını doğurmaktadır. Sürücü destek sistemleri aktif/pasif veya güvenlik/konfor gibi farklı açılardan gruplandırılabilmektedir. Aktif sürücü destek sistemleri, şoförün sorumluluğunda olan direksiyon, gaz, fren gibi aktüatörlerin kontrolünü anlık ya da belirli süre içinde sürücüden devir alan sistemlerdir. Örnek olarak AEBS, LKA verilebilir. Pasif sürücü destek sistemleri ise sadece uyarı amaçlı olarak akustik, görsel, dokunsal olarak sinyal verilmesini sağlayarak, sürüşü etkileyecek hiç bir aktüatörün kontrolü ile ilgilenmemektedir. Bu sistemler sadece kaza ve çarpışma olasılığının yüksek olduğu durumlarda devreye girer. Örnek olarak; FCW, BSD verilebilir. Güvenlik ve konfor gibi farklı bakış açıları ile sürücü destek sistemlerini sınıflandırılabilir. Örneğin sadece kazanın kaçınılmaz olduğu durumlarda devreye giren AEBS sistemi güvenlik dikkate alınarak geliştirilmiştir, ancak sürücünün gaz ve fren pedallarını kontrol eden ACC sistemi konfor baz alınarak geliştirilmiştir. Başlıca sürücü destek sistemleri: Geliştirilmiş acil durum frenleme sistemi (AEBS): Kazaya kalan süre hesaplanarak belirli eşik değerini aşma durumuna göre farklı seviyelerde yavaşlama talebini üreterek sürüşe aktif olarak girişimde bulunur. Ön bölge çarpışma uyarısı (FCW): Kazaya kalan süre hesaplanarak belirli eşik değerini aşma durumuna göre farklı seviyelerde sürücüye uyarı sinyalleri göndermektedir. Bu uyarı dokunsal, akustik, görsel olabilmektedir. Şerit Takip Asistanı (LKA): Yol çizgisini/çizgilerini kullanarak, aracı şeritten çıkmasını engellemek amacıyla direksiyon sistemine komut ve sürücüye uyarı vererek amacını gerçekleştirmektedir. Uyarlanabilir Hız Sabitleyici (ACC): Takip ettiği araç ile arasında belirli mesafeyi korumak ve takip ettiği araç yok ise sürücünün önceden ayarlamış olduğu hızda yolculuk etmeyi sağlayan konfor odaklı sürücü destek sistemidir. Ancak bu sistem ilgili standart ve tasarım limitlerinden dolayı bu sistem 1. seviye bir otonom fonksiyondur. Bu limitlere örnek olarak hızlanma ve yavaşlama ivme talebinin sınırlandırılmış olması verilebilir. Yani, oluşabilecek bir kazadan kaçınma olasılığı %100'değildir. Kör Nokta Asistanı (BSD): Sürücünün herhangi bir objeyi farketmesinin zorlaştığı, aracın sol ve sağ arka çapraz bölgelerindeki nesne varlığını sürücüye uyarı şeklinde veren pasif sürücü destek sistemidir. Park Asistanı (PA): Vites seçimi, gaz-fren pedalını ve direksiyon kontrolünü otomatik olarak kontrol ederek otonom olarak aracın park edilmesine olanak sağlamaktadır. Hız Sabitleyii (CC): Nesne varlığı tespit etmeksizin, sürücünün önceden ayarlamış olduğu seyir hızında yolculuk edilmesine olanak sağlayan sürücü destek sistemidir. Bu çalışma kapsamında ACC sisteminin farklı algoritmalar ile sektörün dikkate aldığı kurum ve kuruluşların önerdiği mimariye, standartlara göre uygulanması, değişken zaman açıklık algoritmasının farklı ACC'lerde analizlerinin simülasyonun yapılmasını kapsamaktadır. Bunun ile birlikte uyarlabilir hız sabitleyici sistemi boylamsal kontrolü sağlayan sürücü destek sistemi olarak kabul edilir. Yanal koruma ile ilgili bir kontrol ilgili fonksiyon için tanımlanmamıştır. Ancak belirli yanal ivme limitlerinde aracı hızlandırmama/devreden çıkma gibi özelliklerin bulunması mümkündür. Bu çalışma kapsamında uyarlanabilir hız sabitleyici fonksiyonuna bu özellik GPS ile birlikte çalışaran algoritma önerilmiştir. Değişken açıklık algoritmasının performans analizi; IDM (akıllı sürücü modeli) ve IIDM (geliştirilmiş akıllı sürücü modeli) olarak adlandırılan diferansiyel denklemlerin simüle edilmesi ile yapılmıştır. Bu iki denkleme göre takip edilen aracın hızı, ACC sisteminin bulunduğu aracın hızı, 2 araç arasındaki mesafe ve seçilen seyir hızını değerlendirerek, söz konusu olan aracın sahip olması gereken ivme değerini hesaplamaktadır. Hesaplanan bu değer ile araç ve güç aktarım sistemlerini modeli kullanılarak uygulanan ileri besleme kontrol yapısı süreç desteklenmektedir. Kullanılan PI kontrolcü katsayıları araç hızına haritalanmış değerler kümesidir. Bu küme tamamen testlerden yola çıkılarak kalibre edilmiştir. Simülasyon ortamındaki aracı gaz pedal pozisyon talebi ve yavaşlama ivme talebi ile sürüldüğünden dolayı, hesaplanan tork değeri pedal pozisyonu hesaplama fonksiyonuna gönderilmektedir. Bu fonksiyon hassaslık katsayısı ve motorun sahip olduğu tork/hız/pedal haritası kullanılarak gerçeklenmektedir. İvmeden, yola çıkılarak elde edilen gerekli motor torku talebi Dyna4 test ortamına Simulink tarafından transfer edilmektedir. Simulasyon ortamındaki veriler ise kapalı çevrim ile tekrar Simulink ile senkron bir şekilde aktarılmaktadır. Yakıt tüketim değeri ise simüle edilen içten yanmalı motorun (Honda 1.5L L15B7), yakıt tüketim haritaları kullanılarak elde edilmektedir. İlgili kaynaktan alınan anlık yakıt tüketim verileri motorun hızına (RPM), uygulanan torka (gaz pedal pozisyonu ile direkt orantılıdır). Bu çalışma kapsamında, test ortamından alınan toplam yakıt tüketimi bilgisi mevcut olsa da, seçilen motorun yakıt tüketim haritası kullanılarak daha sağlıklı sonuçların elde edilmesi amaçlanmıştır. Ancak yakıt tüketim haritasının girişleri olan motor hızı ve tork değerleri Dyna4'dan direkt olarak çekilmektedir. Tüm bu algoritmaların sürüş sırasında elde edilen sistem cevabı, yakıt tüketimi, konfor gibi performans kriterlerine baz alınarak bu çalışma kapsamında değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçlarından elde edilen değerler dikkate alındığında IDM IIDM'e göre daha yavaş hızlanan, daha yavaş yavaşlayan dolayısıyla daha konforlu bir seyahat sağlayan algoritma olmuştur. Ancak IIDM ise daha agresif davranışları ile takip edilen araçla olan mesafenin ilgili tanımlamalara göre referans değere daha yakından takip ettiği, görülmüştür. Ancak bu özellik IIDM'in IDM'den daha fazla yakıt tüketmesininde asıl sebeplerinden birisi olarak gösterilebilir. Bunula birlikte sürekli değişken zaman açıklık değeri kullanmak, sabit zaman açıklık değeri kullanılarak sürülen araçtan daha az agresif, daha yavaş hızlanan daha yavaş yavaşlayan cevabın üretildiği sonuçlar elde edilmiştir. Bununda bir sonucu olarak yakıt tüketimi azalmaktadır. Sonuç olarak, IDM ve sürekli değişken zaman açıklık değeri uygulanan ACC sistemi en verimli ve en konforlu sistem olup, IIDM ve sabit zaman açıklık değerinin kullanıldığı sistem en agresif ve yakıt tüketiminin en fazla olduğu sistem olarak gözlemlenmiştir. Ayrıca yapılan tüm hesaplamalar ve simülasyon çalışmaları Uluslararası Birimler Sistemi (SI) kullanılarak yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the 17-18. centuries, different types and features of vehicles were invented for transportation, most of them were not very suitable for human and freight transport because they were steam powered machines. The invention of internal combustion engines played a major role in the invention of transportation vehicles that will take human life to many different dimensions. In 1885, when Karl Benz invented the first gasoline-powered machine, he coined the concept of the automobile, a machine more suitable for human transport. Developing different technologies, systems and products are reflected in the automotive industry and respond to the changing needs of people. In the 150-years history of automotive, it has taken its current form with mechanical, electronic and software developments. Especially in the last century, the change in this sector has been increasing in popularity by evolving towards electric and autonomous vehicles. In direct proportion to the interest people show in autonomous and driver support systems, it has enabled companies in the sector to invest in this technology. The fact that it is on a single system has increased the software project investments of companies. This high demand and obligation in software development creates the need to establish the necessary rules, laws, standards and organizations. Driver support systems may be grouped from different point of views such as active,passive or safety,comfort. Active driver assistance systems are the systems that take over the control of the actuators such as steering, gas, brake, which are the responsibility of the driver, from the driver instantaneously or within a certain period of time. Examples include AEBS, LKA. Passive driver assistance systems, on the other hand, are not concerned with the control of any actuator that will affect driving by providing acoustic, visual, tactile signals for warning purposes only. These systems are activated only in situations where there is a high probability of accidents and collisions. FCW, BSD might be given as an example. Driver assistance systems can be classified from different perspectives such as safety and comfort. The AEBS system, which is activated only when an accident is unavoidable, has been developed with safety in mind, but the ACC system, which controls the driver's accelerator and brake pedals, has been developed on the basis of comfort. Main driver assistance systems are Advanced Emergency Braking System (AEBS) Forward Collision Warning (FCW), Lane Keeping Assistant (LKA), Cruise Control (CC), Adaptive Cruise Control (ACC), Blind Spot Assistant (BSD), Parking Assistant (PA). Within the scope of this study, the application of the ACC system with different algorithms according to the architecture and standards suggested by the institutions and organizations that the sector takes into account, and the simulation of the analysis with the variable time gap algorithm. Performance analysis of variable gap algorithm; it is made by simulating differential equations called IDM (intelligent drive model) and IIDM (improved intelligent smart drive model). The speed of the ego vehicle is controlled by generated acceleration demand by these two equations, the speed of the ego vehicle, the distance between the target and ego vehicle and the selected cruising speed, calculates the acceleration value that the vehicle in question should have. With this calculated value, the forward feed control structure applied by using the vehicle and power transmission systems model is supported by the process. The PI controller coefficients used are sets of values mapped to vehicle speed. This cluster has been calibrated based entirely on tests. Required engine torque demand obtained by starting off without acceleration is transferred to Dyna4 test environment by Simulink. The data in the simulation environment are transferred synchronously to Simulink again with closed loop. Fuel consumption value is obtained by using fuel consumption maps of the internal combustion engine (Honda 1.5L L15B7) which is simulated. It was possible to get total consumed fuel amount from Dyna4 in a test run, but it is not selected to get more accurate values. Only, it was needed to get instantenous speed of engine and torque value from Dyna for to use them as input of 2-Dimensional fuel map. The system response of all these algorithms obtained during driving has been evaluated within the scope of this study, based on performance criteria such as fuel consumption and comfort Considering the values obtained from the simulation results, the IDM has become an algorithm that accelerates/decelerates more slowly, thus provides a more comfortable travel compared to the IIDM. IIDM was observed to follow the distance from the vehicle followed more closely to the reference value according to the relevant definitions with its more aggressive behavior. However, this feature can be shown as one of the main reasons why IIDM consumes more fuel than IDM. By using continuously variable time gap, it was obtained results in which a less aggressive, slower accelerating and slower response was produced than the vehicle driven by using the fixed time gap value, and consequently fuel consumption decreases based on this behaviour. As a result, IDM and ACC system with continuously variable time gap value is the more efficient and comfortable system then the system which is combination of IIDM and fixed time gap. has been observed to be the most aggressive and the system with the highest fuel consumption. Additionally, International Units System was used in all calculations and simulations done within this thesis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    496467

    Hipersezgisel yöntemlerle lojistik ağ tasarımı ve optimizasyon

    Logistic network design and optimization using hyperheuristic methods

    VURAL EROL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BASKAK

    PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

  2. Tez No

    856799

    Constraint-based scheduling approaches to multi-criteria airport gate assignment problem

    Çok kriterli havaalanı kapı ataması problemi için kısıt-bazlı çizelgeleme yaklaşımları

    MERT PALDRAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYaşar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ARSLAN ÖRNEK

    DR. CEMALETTİN ÖZTÜRK

  3. Tez No

    75587

    Değişken kapasiteli yandan tahrikli elektrostatik mikromotor tasarımı

    Başlık çevirisi yok

    ERTUĞRUL DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. R. NEJAT TUNÇAY

  4. Tez No

    563116

    Analysis of reactivity initiated accidents for ITU TRIGA Mark II research reactor and the development of a new analysis code

    İTÜ TRİGA MARK II reaktöründe reaktivite ile başlatılmış kazaların analizi ve yeni analiz kodunun geliştirilmesi

    MOHAMMAD ALLAF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNER ÇOLAK

  5. Tez No

    750797

    Turist rehberi başarımının unutulmaz turizm deneyimleri ve tekrar ziyaret niyeti üzerine etkisi

    The effect of tourist guide performance on memorable tourism experiences and revisit intention

    DİLARA EYLÜL KOÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    TurizmSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEVKİ ULEMA

Geri Dön