Geri Dön

Model reference adaptive controller design with augmented error method for lane tracking

Serit takibi kontrolü için artıtılmış hata yöntemi ile model referans uyarlanabilir kontrolör tasarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 841474
  2. Yazar: MEHMET NURİ DİYİCİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  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: 87

Özet

Otomobil endüstrisi tarihi incelendiğinde, başlarda otomobiller basit mekanik yapılardan oluşan sistemlerdi. 1672'de Ferdinand Verbiest tarafından tasarlanan ilk otomobil, buharla çalışan ve boyutlarından ötürü oyuncak olarak nitelendirilirken , büyük bir değişim göstererek günümüzde oldukça karmaşık akıllı makineler haline geldi. Bu değişim sürecinde, 1808'de François Isaac de Rivaz'ın ilk içten yanmalı motora sahip aracını tasarlaması ve Karl Friedrich Benz'in 1886'da benzinle çalışan otomobilini üretmesi gibi önemli buluşlarla otomobiller günlük kullanım için uygun hale geldi. Özellikle, Ford Motor Company tarafından 1908'de tanıtılan ilk seri üretim aracı Ford Model T'nin ardından, otomobiller günlük hayatta yolların önemli bir parası olmaya başladı. Bu durum, otomobil üreticileri için sürüş güvenliği ve konforu gibi özellikleri önemli gereksinimler haline getirdi. 20. yüzyılın başlarında, otomobillerdeki bilgisayarlaşma ve ve yarı iletken kullanımı sayesinde evrimin hızı büyük bir ivme ile arttı ve bu teknoloji, Elektronik Kontrol Üniteleri (ECU) ve yol bilgisayarları gibi, emisyonlar ve sürüş stabilitesi üzerinde daha hassas kontrol sağlayan otomobil bileşenlerinin tanıtılmasına yol açtı. Daha sonraları, bu bilgisayarlar ve sensörler, sürüş konforu ve güvenliği için tanıtılan ilk sürücü destek sistemlerini tasarlamak için kullanıldı. Başlangıçta, kilitleme önleyici fren sistemi ve hız sabitleme gibi sürücü destek sistemler etkili bir şekilde çalıştı. Daha sonra, bu sistemler otonom sürüş altında farklı amaçlar için ileri düzeyde geliştirildi ve çeşitlendirildi. Son zamanlarda otomotiv endüstrisi, hükümetler ve Tesla ve Google gibi önde gelen teknoloji şirketlerini önemli yatırımlarını alarak otonomiye doğru belirgin bir dönüşüm geçişine başladı. Gelişmiş sürücü destek sistemleri (ADAS), otonom sürüşün önemli bir parçasıdır. ADAS, kullanıcı farkındalığını artırmak ve aracın hareketini kontrol etmek suretiyle sürüş güvenliği ve sürüş konforunu artırmak amacıyla araçlara uygulanan sistemlerin genel adıdır. Bu gelişmiş sürücü destek sistemleri, aktif, pasif, güvenlik ve konfor gibi çeşitli perspektiflerden kategorilere ayrılabilir. Aktif sürücü yardım sistemleri belirli araç fonksiyonlarını devralırken, pasif kontrol sistemleri sürücüyü uyarmak görevini üstlenir. Öte yandan, araç kontrolü bakış açısıyla ADAS, iki ana kategori altında ele alınır: boylamsal ve yanal hareket kontrolü. Örneğin, ACC ve AEBS gibi özellikler, bir aracın uzunlamasına hareketini kontrol etmekle ilişkilendirilir ve genellikle hız ve mesafe yönetimine odaklanır. Öte yandan, LKA/LCA ve BSD gibi özellikler, yanal hareket kontrolünün alanına girer ve genellikle bir şeritte uygun hizalamayı koruma ve yanıt alamayan kör noktalardaki araçları algılama konusunda önemli rol alırlar. Başlıca gelişmiş sürücü destek sistemleri aşağıdaki gibi örneklendirilebilir. Uyarlamalı hız sabitleyici (ACC): Aracın öndeki araçla arasındaki güvenli takip mesafesini korumak için aracın hızını uyarlarken aynı zamanda sürücü tarafından belirlenen hızı korur. Gelişmiş acil durum frenleme sistemi (AEBS): Gelişmiş bir acil durum frenleme sistemi, diğer araçlarla, yayalarla veya engellerle arkadan çarpışmaları önlemek veya çarpışma etkisini azaltmak için acil durumlarda frenleri otomatik olarak uygulayarak araç güvenliğini artırmak üzere tasarlanmıştır. Kör nokta asistanı (BSD): Kör nokta asistanı, sürücülerin görüş imkanının bulunmadığı aracın sağ ve sol arka çaprazında bulunan dinamik objelerle çarpışmasını önleme sistemi oluşturmak için ultrasonik sensörler kullanılır. Bu sistemler sadece sürücüyü uyarıp farkındalık oluştururlar, herhangi bir eyleyici aktif olarak konrtol etmedikleri için pasif sürücü destek sistemi olarak nitelendirilirler. Şerit takip asistanı (LKA): Aracı takip edilen şerit içerisinde tutmak için gerekli direksiyon açısının hesaplayıp araca uygulayan ve ayrıca gerekli durumlarda sürücüyü uyaran bir gelişmiş sürücü destek sistemidir. Otonom sürüş fonksiyonlarında önemli bir rol oynar. Bu çalışma kapsamında, otonom araçların şerit takibi için bir uyarlamalı kontrolör tasarlanmıştır. Kontrolör algoritması, otonom aracın takip edilen şerit üzerinde merkezlenmesi için gereken ön direksiyon açısını hesaplamak amacıyla tasarlanmıştır. Bu tasarım yapılırken belirsiz ve değiken sistem ve çevre dinamikleri göz önünde bulundurulmuştur. Arzu edilen sürüş konforunu sağlayan ideal bir referans model performansı belirlenerek kapalı çevrim uyarlamalı sistem yapısı bu modelin davranışını sergliyecek şekilde kontrolör parametrelerini güncelleyecek uyarlama kuralı belirlenmiştir. Kontrolör Simulink ortamında test edilmiş, performansı değerlendirilmiş ve son olarak gelecek çalışmalara değinilmiştir. Literatürde, şerit takip kontrolör tasarımı, araç modelininin temsilinin kullanımına göre model tabanlı olmayan veya model tabanlı bir yaklaşım kullanılacak şekilde iki farklı bakış açısıyla ele alınır. Model tabanlı olmayan yaklaşımlar, modellemenin karmaşık veya doğru olmadığı durumlarda alternatif bir çözüm sunar. Bu kontrol stratejileri genellikle gözetimli öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve bulanık mantık kontrolü gibi veri tabanlı tekniklere dayanır. Öte yandan, MPC, SMC, LQR ve $H_\infty$ gibi model tabanlı yaklaşımlarda, kontrolör tasarımı için araç yanal hareketinin matematiksel temsili kullanılır. Araç modeli matematiksel temsilinin simülasyonu, tasarlanmış kontrolör performansını değerlendirmek veya kalibrasyon etmek için net bir görünüm sağlar. Şerit takip kontrolör tasarımı için kullanılan araç modelleri çeşitli açılardan sınıflandırılır. Araç modelin matematiksel ifadesinin doğrusal olup olamaması bir sınıf iken, yanal hareketliliğin ifade edilmesindeki konfigürasyon türü ise bir diğer sınıf olarak nitelendirlir. Literatürde üç farklı konfigürasyon türü bulunmaktadır: geometrik, kinematik ve dinamik araç modelleri. Her bir gösterim türünün kontrolör tasarımda kullanımı öncesinde dikkate alınması gereken avantajları ve dezavantajları vardır. Bu tezde literatürde yaygın olarak kullanılan bisiklet araç dinamik modeli kullanılmıştır. Otonom aracın takip ettiği şerit merkezine göre yanal uzaklık hatası, araç yanal hareketliliğini açıklayan durum değişkenlerinin (yanal ve boylamsal hız ve yönelim açısı) bir fonksiyonu olarak türetilir ve bu değer, kontrol sisteminin çıkışı olarak kullanılmıştır. Ardından, türetilen model, istenen izleme performansını elde etmek için uyarlamalı kontrol yasasını belirlemek için kullanılmıştır. Uyarlamalı kontrol yöntemi, otonom araçların şerit takibinde karşılaştığı zorluklara yönelik güvenilir çözümler oluşturmak için en umut verici yöntemlerden biridir. Literatürde farklı türde uyarlamalı kontrol tasarım yöntemleri bulunsa da, model referanslı uyarlamalı kontrol (MRAC), açıklık ve düşük hesaplama yükü, ayrıca gerçek zamanlı uygulama açısından en uygun olanıdır. Bu tezde, yukarıdan belirtilen araç modeli, çıkış geri beslemeline göre ileri yol kazancının pasifliğe dayalı karalı bir kapalı çevrimk sistemi elde edecek bir biçimde ayarlanması şerit takibi kontrolü çözüm yöntemi için mükemmel bir uyum sağladığı açıkça görülmektedir. Ancak, ağır vasıta otonom bir aracın parametreleri kullanılarak elde edilen transfer fonksiyonu incelendiğinde, bu teoremin kullanılabilmesi için gerekli koşul olan pozitif reellik sağlanmadığı açıktır. Bu nedenle, çıkış geri beslemelisine göre kontrol parametrelerinin uyarlama kuralını elde etmek için artırılmış hata yöntemi kullanılmıştır. Bu şekilde giriş çıkış anlamında pasifliği grantileyecek MRAC kontrolör tasarımı artırılmış hata yöntemine dayalı olarak türetilmiştir. Sonuç olarak, artılımış hata yöntemine göre tasarlanmış kontrol sisteminin performansı Simulink ortamında test edilmiş ve arzu edilen şerit pozisyonuna göre mükemmel bir izleme performansı gösterdiği görülmüştür. Benzer çalışmaları dikkate alındığında, simülasyonda elde edilen kontrol sinyali, modelin gerçek zamanlı uygulanma için uygun olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

At the beginning of the automobile industry history, automobiles were simple mechanical systems. Starting from Ferdinand Verbiest's steam-powered vehicle in 1672, called a toy, automobiles have evolved into complex machines. Essential inventions, such as the design of the first internal combustion-powered vehicle by François Isaac de Rivaz in 1808 and the gasoline-powered automobile by Karl Friedrich Benz in 1886, automobiles became available for everyday use. Especially the introduction of the Ford Model T by the Ford Motor Company in 1908, which was the first mass-produced commercial automobile, automobiles became common on roads. Thus, the safety and riding comfort specifications became significant factors for automobile producers in the automobile industry. In the early 20th century, the pace of evolution increased dramatically thanks to the computerization and electronics in automobiles, which led to the introduction of Electronic Control Units (ECUs) and onboard computers, allowing for more precise control over engine performance and emissions and vehicle stability. Moreover, these computers and electrical components were used to design driver assistance systems introduced for driving comfort and safety during the 20th century. The initial features, such as anti-lock braking system (ABS) and cruise control (CC), were worked effectively. Later, these features were improved, advanced, and varied for different purposes under autonomous driving. Recently, the automotive industry has undergone a distinctive transformation towards autonomy, which governments and leading companies like Tesla and Google support. Advanced driver assistance systems (ADAS) play a crucial role in autonomous driving. ADAS includes features implemented in vehicles to enhance safety and riding comfort by improving user awareness and controlling vehicle movement. Driver support systems can be categorized from various perspectives, including active, passive, safety, and comfort. Active driver assistance systems assume control of certain vehicle functions, while passive control systems warn the driver. According to the vehicle control point of view, ADAS is covered under two main categories: longitudinal and lateral motion control. Features like ACC and AEBS, for example, are associated with controlling the longitudinal motion of a vehicle, primarily focusing on speed and distance management. On the other hand, LKA/LCA and BSD features are within the domain of lateral motion control, mainly concerned with maintaining proper alignment within a lane and detecting vehicles in adjacent blind spots. Within the scope of this study, an adaptive controller is designed for lane tracking of autonomous vehicles. The controller algorithm aims to center the vehicle on the lane by calculating the required front steering angle. The controller's performance is simulated and evaluated, and finally, further tasks are determined. Lane tracking control design is handled either with a model-free or a model-based approach in the literature. Model-free methods provide an alternative option when creating models becomes inaccurate and challenging. These control strategies typically rely on data-driven techniques such as supervised learning, reinforcement learning, and fuzzy logic control. Model-based approaches, such as MPC, SMC, LQR, and $H_\infty$, on the other hand, use the mathematical representation of the vehicle's lateral motion, which plays a significant role in controller design. Simulation of the vehicle system using this representation provides a clear perspective for the evaluation of designed controller performance and calibration. Vehicle models for lane tracking controller design are categorized within various aspects. While the mathematical representation of a vehicle, whether it is linear or non-linear, is in one category, its configuration type is the second one. Three vehicle model configuration types are available in the literature: geometric, kinematic, and dynamic vehicle models. Each of these configuration types has advantages and disadvantages that must be considered while designing a controller. The bicycle dynamic vehicle model is the popular representation used in this thesis. Lateral path error is derived as the function of vehicle lateral motion state variables (lateral, longitudinal velocity, and yaw angle of the vehicle) on the ego lane, which is the output of the control system according to the bicycle model. Then, this derived model is used to determine the adaptive control law to achieve the desired tracking performance. The adaptive control method is one of the most promising methods to create reliable solutions to the difficulties faced by autonomous vehicles in lane tracking. Although different types of adaptive control design methods are available in the literature, model reference adaptive control (MRAC) is the most suitable in terms of clarity and low computational burden, as well as real-time application. In this thesis, it is clearly seen that the derived vehicle model is a perfect fit for the adaptation of feedforward gain with the output feedback based on the passivity. However, due to that the derived model's transfer function, based on the parameters of an autonomous large-size vehicle, is not SPR makes the model unsuitable for model reference adaptive controller design. As a solution, the augmented error method is used to enable the application of the passivity approach to determine the adjustment rules of controller parameters. Thus, the controller design, which ensures the input-output stability with MRAC, is derived based on the augmented error method. As a result, it is seen that the model reference adaptive controller system with augmented error method showed a perfect tracking performance according to the simulations on Simulink. Considering similar studies, the control signal obtained in the simulation showed that the model is applicable for real-time application.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    255328

    Adaptation of a control system to varying missile configurations

    Değişen füze konfigürasyonlarına kontrol sistemi adaptasyonu

    ÖZGÜR EKİNCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY YAVRUCUK

  2. Tez No

    479864

    Durum bağımlı Riccati denklemi tabanlı model referans uyarlamalı kontrolcü tasarımı ve üç serbestlik dereceli helikopter uygulaması

    State dependent Riccati equation based model reference adaptive controller design and application to three degree of freedom helicopter

    BEDRETTİN MAHMUT KOCAGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN UYMAZ SALAMCİ

  3. Tez No

    689556

    Yüksek hızlı demiryolu taşıt titreşimlerinin uyarlamalı kontrolü

    Adaptive control of high speed railway vehicle vibrations

    FIRAT CAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Makine MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUZAFFER METİN

  4. Tez No

    14423

    Adaptif kontrol sistemleri ve bir mikrokontrolör ile simülasyonu

    Adaptive control systems and simulation by a microcontroller

    CANAN MÖRÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. LEYLA GÖREN

  5. Tez No

    477666

    Kesir dereceli diferansiyelin doğrusal olmayan denetim yöntemlerine ve sinyal işleme tekniklerine uygulanması

    Utilization of fractional order differentiation in nonlinear control methods and signal processing techniques

    GÜRKAN KAVURAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CELALEDDİN YEROĞLU

Geri Dön