전웅선 연구실은 제어이론과 기계학습을 결합하여 자율주행 및 마이크로모빌리티 시스템의 상태 추정, 항법, 센서 기반 주변 차량 추적, 이상 진단, 안전 제어 기술을 연구하며, 특히 차량동역학 모델링과 신경망 기반 관측기를 바탕으로 실제 주행 환경에서 적용 가능한 고신뢰 이동체 지능화 기술 개발에 집중하고 있다.
Accelerometer-Based Robust Estimation of In-Cylinder Pressure for Cycle-to-Cycle Combustion Control
Woongsun Jeon, Anastasis Georgiou, Zongxuan Sun, David Rothamer, Kenneth Kim, Chol-Bum Kweon, Rajesh Rajamani
IF 5.9
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
This paper develops a new approach to estimation of in-cylinder pressure and combustion variables for cycle-to-cycle combustion control in diesel engines. Such combustion control can lead to enhancement of engine performance and efficiency as well as prevention of combustion failures in UAV diesel engines. In-cylinder pressure and combustion variables are estimated using measurements from a non-intrusive accelerometer located on the engine block. The new estimation approach is based on separating the combustion component of the acceleration signal from the non-combustion component. A time-varying first order differential equation model relating the combustion components of acceleration and pressure is then utilized. The proposed method is evaluated using experimental data from a turbocharged high speed diesel engine. The robustness of the proposed estimation algorithm is demonstrated by evaluating it with 85 experimental data sets of many different operating conditions involving both single and double (pilot and main) injections. In-cylinder pressure and combustion variables such as cumulative heat release and crank angle of 50 percent cumulative heat release (CA50) are estimated, with CA50 being a key variable needed for closed-loop cycle-to-cycle combustion control. Experimental results show that the CA50 value is estimated accurately with an RMS error of 1.45 degrees in single injection data sets involving 40 different operating conditions and an RMS error of 3.96 degrees in double injection data sets involving 45 different operating conditions.
본 연구과제에서는 실용적인 저가의 IMU 센서를 사용하는 오프로드 자율주행을 위한 항법 시스템 개발 연구를 수행하고자 합니다. 차량의 위치, 속도, 그리고 자세 정보를 제공하는 항법 시스템은 오프로드 자율주행에 있어 핵심 요소입니다. 오프로드 자율주행을 위한 항법 시스템 개발에 있어 기존 도로 자율주행 기술과는 다르게 차선 및 도로 정보를 사용할 수 없으며...
오프로드 자율주행차량
항법 시스템
기계학습
추정 알고리즘
신경-적응 관측기
2
주관|
2022년 8월-2023년 8월
|31,204,000원
자율주행차량의 횡방향 주행 제어 안전성 향상을 위한 종합적인 이상 진단 알고리즘 개발
종합적인 자율주행차량 이상 진단 및 고장감지를 위해 첫번째로 차량 동역학 모델을 재정립할 계획입니다. 자율주행차 기술이 발전하면서, 기존의 센서 외에도 카메라, 라이다 그리고 무선 통신을 통해 새롭고 다양한 센싱 정보를 얻을 수 있게 되었습니다. 새로운 센싱 정보를 기반으로 차량 동역학 모델을 재정립하여 기존의 차량 동역학 모델보다 높은 관측성을 가지는 모델을 얻고자 합니다. 또한, 타이어 힘의 비선형성을 고려하여 보다 넓은 주행 범위에 적용가능한 차량 동역학 모델을 구하고자 합니다.
새롭게 정립한 비선형 차량 동역학 모델을 바탕으로 타이어 힘, 조향각, 슬립 앵글, 요 각속도 등을 포함한 다양한 차량 상태 정보를 실시간으로 추정할 수 있는 알고리즘을 개발할 예정입니다. 미지의 비선형 함수를 근사할 수 있는 기계학습의 장점과 시스템 변수 추정에 대한 안정성을 보장할 수 있는 제어이론의 장점을 융합하는 새로운 추정 알고리즘을 개발하고자 합니다. 높은 비선형성을 가지는 모델에 적용 가능한 뉴럴 네트워크 기반의 관측기 개발 연구를 수행할 계획이며, 리아프노프 안정도 이론에 기반하여 관측기의 안정도를 분석할 예정입니다. 최종적으로 시스템 이상 진단 및 고장감지를 위해 미지입력에 대한 비간섭 조건을 고려한 더욱 발전된 기계학습과 제어이론의 융합 기반의 관측기를 개발할 계획입니다.
개발한 관측기를 바탕으로 자율주행차의 횡방향 주행제어 시스템에 대한 종합적인 이상 진단 알고리즘을 개발할 계획이며, 주요 차량 제조 및 부품제조 업체에서 사용되는 차량 동역학 시뮬레이션 소프트웨어인 CarSim을 이용하여 개발한 알고리즘을 검증할 계획입니다.