Autonomous truck-trailer parking - path planning and path tracking control
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 755815
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL LAZOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Makine Mühendisliği, Otomotiv Mühendisliği, Mechanical Engineering, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Bir tır - treyler sistemini yerleştirme alanına yanaşırtırırken manevra yapmak son derece zordur. Bu çalışma, otonom yarı-treyler yanaştırma problemi için yeni bir kademeli yol planlama ve geliştirilmiş bir yol takip kontrol çerçevesi sunmaktadır. Önerilen sistemde, kademeli yol planlama çerçevesi, treyler park etme için kinematik olarak uygulanabilir ve sürülebilir manevralar üretir ve yol izleme kontrol çerçevesi, yanaşma manevralarındaki ileri ve geri yol takibi görevlerinde sağlamlığı ve yol takibi performansini artırmak için kazanç planlaması kullanan uyarlanabilir kontrolörler sunar. Kademeli yol planlama yaklaşımında, gerçekçi ve deterministik bir park davranışı modeli olarak yinelemeli analitik yöntem (IAM) önerilmiş, ve geliştirilmiş bir Kapalı Döngü Hızla Keşfeden Rastgele Ağaç (CL-RRT) yaklaşımı ile birleştirilmiştir. CL-RRT'yi gerçek dünyadaki park etme uygulamasını taklit eden IAM ile birleştiren kademeli yol planlama yaklaşımı, engellerden kaçınma ile hem kinematik olarak uygulanabilir hem de deterministik olan park manevralarının oluşturulmasını sağlar. Değerlendirme için, geliştirilmiş bir vaka oluşturma aracı vasıtasıyla farklı park senaryoları oluşturulur ve seçilir. Önerilen yol planlama yaklaşımı, performans değerlendirmesi için MATLAB simülasyonları aracılığıyla değerlendirilir. Sonuçlar, tır-treyler park etme için yüksek oranda üretilen uygulanabilir manevralarla gözle görülür bir başarı elde etmiştir. Önerilen yol izleme kontrol çerçevesinde, sistem, ileri yol izleme için uyarlanabilir ileriye bakma mesafesine sahip gelişmiş bir saf takip (Pure Pursuit) kontrolörü içerir; ters yol takibi içinse kademeli bir ters saf takip ve kazanç programlı doğrusal-kuadratik (LQ) kontrolörü içerir. İleri ve geri kontrolörlerin yol takip performansının değerlendirilmesinde, yol takip eden kontrolörlerin kapalı çevrim sistemi tır -treyler kinematik modeli ile MATLAB/Simulink ortamında çeşitli test durumları için simüle edilmiş ve sonuçlar diğer çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Ayrıca, otonom semi-treyler yanaşması için kademeli yol planlama algoritması aracılığıyla farklı yanaşma senaryoları oluşturulmuş, ve bunlar, IPG TruckMaker simülasyon ortamında yüksek dereceli semi-treyler modeli ile, ve test sahasında full tır-treyler araç ile test edilmiştir. Hem simülasyonların hem de fiziksel testlerin sonuçları, kontrol problemi formülasyonu açısından iyileştirmeleri açıkça göstermektedir, yani stabilize yol takibi, kabul edilebilir yol takibi hatalarıyla elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Maneuvering a truck-trailer system while docking is extremely challenging. This study aims to alleviate this problem by presenting a novel cascade path planning framework and an enhanced path-following control framework for autonomous semi-trailer docking. In the proposed system, the cascade path planning framework generates kinematically feasible and drivable maneuvers for trailer parking and the path-following control framework introduces adaptive controllers that utilize gain scheduling for forward and reverse path-following tasks in docking maneuvers to increase the robustness and path-following performance. In the cascade path planning approach, a realistic and deterministic parking behavior model, iterative analytical method (IAM), is proposed and combined with an enhanced Closed-Loop Rapidly Exploring Random Tree (CL-RRT) approach. Cascade path planning approach combining CL-RRT with IAM mimicking real-world parking practice enables generation of both kinematically feasible and deterministic parking maneuvers with obstacle avoidance. For evaluation, different parking scenarios are generated and selected through a developed case generation tool. The proposed path planning approach is evaluated through MATLAB simulations for performance evaluation. The results achieved a noticeable success with a high rate of generated feasible maneuvers for truck-trailer parking. In the proposed path following control framework, the system includes an improved pure pursuit controller with adaptive look-ahead distance for forward path following; a cascade controller of reverse pure pursuit, and a gain-scheduled linear-quadratic (LQ) control for reverse path-following. In the evaluation of the path-following performance of forward and reverse controllers, the closed-loop system of path-following controllers with the truck-trailer kinematic model is simulated in MATLAB/Simulink for various test cases, and the results are compared with those of other studies. Furthermore, different docking scenarios are generated via the cascade path planning algorithm for autonomous semitrailer docking. These are tested with a high-degree semi-trailer model within the IPG TruckMaker simulation environment, and with a full truck-trailer vehicle in the test field. The results of both simulations and physical testing clearly demonstrate improvements in terms of the control problem formulation, i.e. the stabilized path-following is obtained with acceptable path-following errors.
Benzer Tezler
- Çekici tip kamyonlar için dikey park algoritması geliştirme
Development of a perpendicular parking algorithm for truck-trailer
CENK SÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL MURAT EREKE
- Toplu konut alanlarında açık alanların kullanıcı memnuniyeti açısından değerlendirilmesi: Ataşehir örneği
Başlık çevirisi yok
TUĞBA ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE BERKÖZ
- Driving behavior classi cation for heavy-duty vehicles using LSTM networks
LSTM ağları kullanılarak ağır vasıtalar için sürücü davranışlarının sınıflandırılması
MEHMET EMİN MUMCUOĞLU
- Collision avoidance and crash mitigation via intelligent steering intervention
Aktı̇f dı̇reksı̇yon müdahalesı̇ ı̇le kaza önlenmesı̇ ve çarpışma etkı̇sı̇nı̇n azaltılması
HASAN ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN
- Semi - autonomous warehouse counting system
Yarı otonom depo sayım sistemi
GİZEM MELİKE CİDAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ÜVET