Adaptive Observer Based Longitudinal Control of Vehicles

본 논문에서는 주행 차량의 직진운동 제어를 위하여 관측자를 이용한 적응제어기를 제안한다. 차체중량, 시정수 등의 차량 파라미터들을 추정하기 위해 표준형 적응칙을 이용한다. 차량의 구동력 입력에서 가속도 까지의 비선형 모델을 이용하여 차량주행 속도 및 가속도 관측자를 설계한다. 제안한 관측자의 지수함수적인 안정도 및 관측자에 의거하여 설계한 적응제어기의 안정도를 리아프노브 함수 후보에 의해 입증한다. 전체 시스템의 안정도 및 차차간 상대거리/속도/가속도 오차들의 점근적인 수렴성도 수학적으로 입증하며, 제안한 방법의 타당성 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

In this paper, an observer-based adaptive controller is proposed to control the longitudinal motion of vehicles. The standard gradient method will be used to estimate the vehicle parameters such as mass, time constant, etc. The nonlinear model between the driving force and the vehicle acceleration will be chosen to design the state observer for the vehicle velocity and acceleration. It will be shown that the proposed observer is exponentially stable, and that the adaptive controller proposed in this paper is stable by the Lyapunov function candidate. It will be proved that the errors of the relative distance, velocity and acceleration converge to zero asymptotically fast, and that the overall system is also asymptotically stable. The simulation results are presented to investigate the effectiveness of the proposed method.