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[en] ENVIRONMENT COMPUTATIONAL FOR INTEGRATION OF THE SIMULATION AND OF THE VISUALISATION FOR THE DYNAMICS OF VEHICLES / [pt] AMBIENTE COMPUTACIONAL PARA INTEGRAÇÃO DA SIMULAÇÃO E DA VISUALIZAÇÃO DA DINÂMICA DE VEÍCULOSERNANDES PEREIRA DE OLIVEIRA 08 August 2003 (has links)
[pt] Este trabalho tem como objetivo apresentar um ambiente
computacional integrado para a simulação e visualização
tridimensional da dinâmica de veículos, o SVDV. O ambiente
está dividido em três módulos: interface gráfica, simulação
e visualização gráfica. O módulo de interface, desenvolvido
em Visual Basic, gerencia os bancos de dados e serve como
ligação entre os módulos de simulação e visualização
gráfica. O módulo de simulação permite a inclusão de
diferentes modelos de dinâmica de veículos, estando
disponíveis atualmente modelos em Matlab/Simulink, Visual
C++ e MS Excel. O módulo de visualização gráfica faz
uso da poderosa linguagem de programação Maxscript, que
emprega scripts do 3D Studio Max (3DS Max). Com esta
linguagem é possível incluir inúmeros efeitos de
iluminação, texturização e modelagem, disponíveis no 3DS
Max, garantindo um elevado grau de realismo na visualização
da simulação. / [en] This work presents na integrated computational system for
the simulation and visualization of vehicular dynamics,
SVDV. The system is divided in three modules: graphics
interface, simulation and graphics visualization. The
interface module, developed in Visual Basic, manages the
databases and behaves as a link between the simulation and
visualization modules. The simulation module allows
the inclusion of different vehicular dynamics models. At
the present stage there are models developed in
Matlab/Simulink, Visual C++ and MS Excel. The graphics
visualization module makes use of the powerful Maxscript
programming language, a script language from 3D Studio Max
(3DS Max). Hence, it is possible to incorporate a variety
of illumination and texture effects and also modeling
techniques from 3DS Max, thus guaranteeing a realistic
visualization.
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[en] DEVELPMENT OF A COMPUTATIONAL ENVIRONMENT FOR GROUND VEHICLES DYNAMICS SIMULATION AND VISUALIZATION / [pt] DESENVOLVIMENTO DE UM AMBIENTE COMPUTACIONAL PARA A SIMULAÇÃO E VISUALIZAÇÃO DA DINÂMICA DE VEÍCULOS TERRESTRESALEXANDRE RODRIGUES TAVARES 11 April 2012 (has links)
[pt] Foi desenvolvido neste trabalho um conjunto de procedimentos computacionais com o objetivo de estudar o comportamento da dinâmica de veículos terrestres. Utilizando recursos de armazenamento em banco de dados, programas de simulação de modelos dinâmicos e geração de animações gráficas são possível analisar o comportamento dos veículos, representados por modelos matemáticos consagrados ou que estejam sendo desenvolvidos. A característica mais importante da estrutura computacional implementada neste trabalho é o conceito de modularidade, ou seja, diversos modelos dinâmicos podem ser empregados e simulados, a partir da alteração ou adaptação de alguns módulos, sem que seja necessário modificar a estrutura computacional desenvolvida.
O ambiente de banco de dados pode armazenar os parâmetros de veículos e pneus, além da descrição da pista e da trajetória a ser percorrida. O objetivo é que todas as inofrmações pertinentes ao estudo da dinâmica de veículos estejam contidas neste banco de dados, e que futuramente ele s torne um ponto de referencia para consultas diversas nesta área. Já o ambiente de animação gráfica permite representar a trajetória real percorrida pelo veículo, que depende de suas características dinâmicas, e os seus movimentos típicos, como as rotações em torno do eixo lateral e longitudinal, além de possibilitar a visualização do contexto no qual o veículo está inserido e o acompanhamento do percurso através de câmeras localizadas em posições escolhidas pelo usuário. / [en] It has been developed a set of computacional procedures with the objective of studying the synamic behavior of ground vehicles. By using database resources, dynamic simulation models and graphic animation generation it is possible to abnalyze vehicles behavior, represented by well known mathematical models or new ones. The most important charateristic about the developed computacional enviromment it is modulatity, which means that many different dynamics models can be employed and simulated with the daptation of some modules, without beng necessary to modify the main structure.
The database environment can store the vehicles and tires parameters, and the track and tragetory description. The main obejective is to store on the database all the concerned information necessary to the study of vehicles dynamic. The graphical animation environment displays the simulated vehicle trajectory, which depends on vehicle dynamic characteristics and is typical movements, as the rotation around the lateral (pitch) and longitudinal axis. The graphical animation environment is also important to allow the visualization od the context where the vehicles are inserted, not mentioning the path tracking through video cameras pre configured by the user.
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[en] SUSPENSION INFLUENCE ON THE STABILITY AND HANDLING OF VEHICLES IN TURN / [pt] INFLUÊNCIA DA SUSPENSÃO NA DIRIGIBILIDADE E ESTABILIDADE DE VEÍCULOS EM CURVAFELIPE TAVARES DE VILHENA BRANDAO 09 April 2012 (has links)
[pt] Neste trabalho são apresentados modelos para a dinâmica vertical e para a dinâmica lateral de veículos terrestres e desenvolve-se um procedimento para o aclopamento desses modelos. A simulação computacional é empregada para a análise e comparação do desempenho de veículos com suspensão convencional e ativa, quanto à dirigibilidade e estabilidade em curva. É realizado um estudo sobre a influencia dos parâmetros típicos dessas suspensões no comportamento das principais variáveis que caracterizam a dinâmica dos veículos, utilizando dados reais. / [en] In this work models of vertical and lateral vehicle dynamics are presented. A procedure to couple them is also developed. A numerical simulation is applied to analyze and compare the performance between a vehicle with a conventional suspension and another with an active suspension. An analysis, based on real data, of how some chacteristic parameters of those suspensions influence the behavior of the main variables that characterize the vehicle dynamics is also performed.
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[en] RIGID GROUND VEHICLES MODELS FOR COLLISIONS ANALYSIS AND SIMULATION AND ACCIDENTS RECONSTRUCTION / [pt] MODELOS DE VEÍCULOS RÍGIDOS PARA ANÁLISE E SIMULAÇÃO DE COLISÕES E RECONSTITUIÇÃO DE ACIDENTESDIOGO SOARES ABDULMASSIH 29 June 2004 (has links)
[pt] Apresentam-se nesta dissertação os principais modelos para
análise e simulação de colisões e reconstituição de
acidentes, desenvolvidos especialmente para reproduzir a
dinâmica de uma colisão de forma adequada. Esse tipo de
tratamento está se tornando uma indispensável ferramenta de
auxílio nas perícias judiciais e para uma melhor
interpretação de problemas de colisão em geral. Os
programas desenvolvidos em MATLAB são baseados na
implementação das equações relacionadas à interação entre
os veículos, supostos rígidos, que ocorre durante uma
colisão e são aplicáveis aos casos de colisões centrais e
oblíquas, gerando resultados válidos e compatíveis aqueles
obtidos através da teoria de conservação da quantidade de
movimento, e com as medições realizadas após os acidentes. / [en] It is shown in this dissertation the main models for
collisions analysis and simulation and accidents
reconstruction, developed specially to reproduce the
collision dynamics by an appropriated approach. This
approach are becoming an indispensable tool of help for a
better interpretation of collision and forensic problems.
The MATLAB programs developed are based on implementation of
equations related to rigid vehicles interaction in a
collision, and are applicable for the central and oblique
collisions, supplying valid and compatible results to those
obtained by momentum conservation theory, and accidents
experimental data.
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[en] FLEXIBLE VEHICLES MODELS FOR THE ANALYSIS AND SIMULATION OF COLLISIONS AND ACCIDENT RECONSTRUCTION / [pt] MODELOS DE VEÍCULOS FLEXÍVEIS PARA ANÁLISE E SIMULAÇÃO DE COLISÕES E RECONSTITUIÇÃO DE ACIDENTESFABIO VINICIUS MOURA DE CARVALHO 05 July 2004 (has links)
[pt] É apresentado um procedimento para simulação de colisões de
veículos terrestres deformáveis, cuja entrada são as
condições imediatamente anteriores ao choque, produzindo
como saída a evolução das variáveis ao longo do tempo de
duração do impacto. Foram feitas simulações de casos
semelhantes aos apresentados na literatura, e os resultados
obtidos validaram os modelos criados. O procedimento foi
implementado em Simulink/MatLab, seguindo a mesma estrutura
dos demais programas em desenvolvimento nesta linha de
pesquisa, de modo a futuramente integrá-lo aos pré-
processadores e pós-processadores gráficos do programa
SVDV - Simulação e Visualização da Dinâmica de Veículos. / [en] A procedure for the simulation of flexible ground vehicles
collisions is presented, which uses the conditions at the
instant just before the impact as input variables and the
evolution of the dynamic variables during the collision as
output. Various simulations are presented and compared to
similar cases found in the literature, what validates the
proposed models. The algorithm was implemented using
Simulink/Matlab software and used the same structure of the
other programs under development in this area, in order to
integrate it to graphic pre-processors and post-processors
available in SVDV program - Simulation and Visualization of
Vehicle Dynamics.
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[de] ENTWICKLUNG EINES KOLLISIONSVERMEIDUNGSSYSTEM BASIEREND AUF EINER FUZZY REGELUNG / [en] DEVELOPMENT OF AN AUTONOMOUS COLLISION AVOIDANCE SYSTEM BASED ON FUZZY CONTROL / [pt] DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA AUTÔNOMO DE EVASÃO DE COLISÕES BASEADO EM CONTROLE FUZZYRAFAEL BASILIO CHAVES 09 February 2018 (has links)
[pt] O presente trabalho apresenta um conceito para um sistema de evasão de colisões, simulado usando modelos 3D de três veículos diferentes implementados em MATLAB. Dois destes veículos foram parametrizados com dados genéricos, caracterizando automóveis de médio e grande porte. Em seguida, utilizados para realização de simulações iniciais e demonstração de conceitos. O terceiro conjunto de dados foi construído com informações do Apollo N, um veículo super esportivo. Estes diferentes conjuntos de dados foram utilizados para avaliar a capacidade do controlador de trabalhar com veículos de diferentes portes e dinâmicas de direção. A abordagem para acionar o sistema baseia-se no cálculo do tempo para a colisão (TTC; timeto- collision). O conceito foi adotado para detectar situações onde o motorista
não é capaz de evitar um acidente. Depois de ser acionado, o sistema deve decidir qual manobra é a mais apropriada, dadas as condições de aderência da pista e o risco associado. O primeiro objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema autônomo de frenagem que deve ser capaz de avaliar o risco de uma possível colisão e decidir se o condutor é capaz de evitá-la. Uma vez que o motorista não tenha tempo suficiente para reagir, o sistema deve acionar os freios automaticamente a fim de evitar um possível acidente. Além disso, o veículo possui um sistema anti-travamento (ABS), desenvolvido usando
controle Fuzzy. O desempenho do controlador ABS foi avaliado em simulações usando os conjuntos de dados e testado em um veículo em escala. Em casos mais críticos, quando há baixa aderência, o veículo não é capaz de frear em uma distância razoável. Levando-se em consideração tal situação, um controle autônomo de esterçamento também foi desenvolvido, visando a possibilidade de uma manobra alternativa de evasão. Este segundo sistema foi avaliado em simulações utilizando veículos com características subesterçantes e sobreesterçantes. Os resultados mostraram que o controle de esterçamento foi capaz de realizar manobras evasivas produzindo valores razoáveis de acelerações laterais, em veículos com diferentes dinâmicas de direção. / [en] This work presents a concept for a collision avoidance system simulated using 3D-models of three different vehicles implemented in MATLAB. Two of the vehicle data sets were built with generic information, used to
characterize mid-size and full-size vehicles. These standard vehicles were used in initial simulations and for demonstration of some concepts. The third data set was built with information from the Apollo N, a super sportive car. These different data sets were used to evaluate the controller s capacity to work with a range of vehicles, with different sizes and driving characteristics. The approach for triggering the system is based on the time-to-colision (TTC) estimation. This concept was adopted to recognize when the driver is not able to avoid an accident. After being triggered, the system must decide which maneuver is the most appropriate for the given friction and risk conditions. The first goal of this work is to develop an autonomous braking system which evaluates the risk of a possible collision and decides if the driver is able to avoid it. Once the driver has not enough time to react, the system must trigger the brakes automatically in order to avoid the accident. The vehicle is equipped with an embedded Anti-lock Brake System (ABS)
developed using Fuzzy control. The ABS controller s performance was evaluated in simulations using the data sets and tested in a scaled vehicle. In more critical cases, when there is low friction, the vehicle is not able to brake in a reasonable distance. Considering this situation, an autonomous steering control was implemented in order to make an alternative avoidance maneuver. This second system was evaluated in simulations using vehicles with understeering and oversteering characteristics. The results pointed out that the autonomous steering control was able to perform avoidance maneuvers in a reasonable range of lateral accelerations, in vehicles with different driving tendencies. / [de] Die vorliegende Arbeit prasentiert ein Konzept fur ein Kollisionsvermeidungssystem. Dieses wird anhand von drei verschiedenen 3DFahrzeugmodellen mit Hilfe von MATLAB simuliert. Zwei der FahrzeugDatensatze
basieren auf generischen Informationen, die jeweils ein Automobil der Mittelklasse und der Oberklasse reprasentieren. Diese Standardfahrzeuge wurden fur anfangliche Simulationen und zur Demonstration einiger Konzepte verwendet. Das dritte Fahrzeugmodell wurde mit Hilfe der Daten des Sportwagens
Apollo N aufgebaut. Durch die Verwendung der verschiedenen Datensatze soll die Funktionsfahigkeit der Regelung auch bei verschiedenen Fahrzeugtypen mit unterschiedlichen Dimensionen und Fahreigenschaften uberpruft werden.Die Grundlage zum Auslosen des Systems ist die Abschatzung der Zeit bis zur Kollision (TTC; time-to-collision). Dieses Konzept wurde aufgegriffen, um zu entscheiden, wann der Fahrer nicht mehr in der Lage ist einen Unfall zu vermeiden. Nachdem das System ausgelost wird muss dieses anhand der Traktionsverhaltnisse und Gefahrensituation entscheiden, welches Manover am besten geeignet ist. Das erste Teilziel ist die Entwicklung eines autonomen Bremssystems, welches eine bevorstehende Kollision erkennen muss und entscheidet ob der Fahrer die Kollision eigenstandig vermeiden kann. Sobald
der Fahrer nicht mehr genug Zeit hat selbst zu reagieren, muss das System die Bremsen automatisch betatigen um den Unfall zu vermeiden. Hierzu ist das Fahrzeug mit einem Antiblockiersystem (ABS) ausgestattet. Dieses wurde mit Hilfe eines Fuzzy-Kontrollers realisiert. Die Funktionstuchtigkeit der
ABS-Regelung wurde mit Simulationen und anhand eines realen, skalierten Fahrzeugmodells getestet. In kritischen Situationen, kann es aufgrund der Traktionsverhaltnisse vorkommen, dass das Fahrzeug nicht mehr in der Lage ist innerhalb einer ausreichenden Strecke zum Stehen zu kommen. Um fur solche Situationen ein alternatives Ausweichmanöver anwenden zu konnen, wurde ein automatischer Lenkeingriff implementiert. Dieses System wurde anhand von Simulationen an Fahrzeugmodellen mit Ubersteuernden und Untersteuernden Eigenschaften uberprüft. Die Ergebnisse zeigten, dass die automatische Lenkeingriff-Regelung in der Lage war auch bei Fahrzeugen mit unterschiedlichen Fahreigenschaften Ausweichmanöver unter Einhaltung angemessener Querbeschleunigungen durchzufuhren.
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[en] ADVANCED ESTIMATION AND CONTROL APPLIED TO VEHICLE DYNAMIC SYSTEMS / [pt] ESTIMAÇÃO E CONTROLE AVANÇADOS APLICADOS A SISTEMAS DINÂMICOS VEICULARESELIAS DIAS ROSSI LOPES 26 April 2022 (has links)
[pt] A crescente demanda por sistemas de transporte autônomos e inteligentes
exige o desenvolvimento de técnicas avançadas de controle e estimativa, visando
garantir operações seguras e eficientes. Devido à natureza não linear da
dinâmica veicular e seus fenômenos característicos, os métodos clássicos de
estimativa e controle podem não alcançar resultados adequados, o que incentiva
a pesquisa de novos algoritmos. Por algumas contribuições, a primeira parte
deste trabalho trata de algoritmos de estimação, tanto para identificação
de parâmetros invariantes no tempo, quanto para estimação de estados e
parâmetros variantes no tempo. Especial destaque é dados aos algoritmos de
Estimação de Estados por Horizonte Móvel (MHSE), que se apresenta como
robusto e preciso, devido ao problema de otimização com restrição em que se
baseia. Este algoritmo é avaliado em dinâmica longitudinal de veículos, para
estimativa de deslizamento longitudinal e coeficiente de atrito pneu-estrada.
Apesar de sua eficiência, o alto custo computacional torna necessária a busca
por alternativas sub-ótimas, e o emprego de Redes Neurais que mapeiam
os resultados da otimização é uma solução promissora, que é tratada como
Estimação por Horizonte Móvel com Redes Neurais (NNMHE). O NNMHE é
avaliado em uma estimativa do estado de carga (SOC) de baterias para veículos
elétricos, demonstrando, através de dados experimentais, que o NNMHE emula
com precisão o problema de otimização e a literatura indica sua aplicação
efetiva em hardwares embarcados. Por fim, é apresentada uma contribuição
sobre o controle preditivo baseado em modelo não linear (NMPC). É proposto
e avaliado seu uso compondo uma nova estrutura de controle hierárquica para
veículos elétricos com motores independentes nas rodas, através do qual é
possível controlar adequadamente o veículo em tarefas de rastreamento de
velocidade e trajetória, com reduzido esforço computacional. O controle é
avaliado usando dados experimentais de pneus obtidos, que aproximam a
simulação de situações reais. / [en] The rising demand of autonomous and intelligent transportation systems
requires the development of advanced control and estimation techniques, aiming to ensure safety and efficient operations. Due to the nonlinear nature of
vehicle dynamics and its characteristic phenomena, classical estimation and
control methods may not achieve adequate results, which encourages the research of novel algorithms. By some contributions, the first part of this work deals
with estimation algorithms, both for identification of time invariant parameters
and for estimation of states and time varying parameters. Special emphasis is
given to Moving-Horizon State Estimation (MHSE), which is presented to be
robust and accurate, due to the constrained optimization problem on which
it is based. This algorithm is evaluated in vehicle longitudinal dynamics, for
slip and tire-road friction estimation. Despite its efficiency, the high computational cost makes it necessary to search for suboptimal alternatives, and the
employ of a Neural Networks that maps the optimization results is a promising solution, which is treated as Neural Networks Moving-Horizon Estimation
(NNMHE). The NNMHE is evaluated on a state-of-charge (SOC) estimation
of batteries for electric vehicles, demonstrating, through experimental data,
that the NNMHE emulates accurately the optimization problem, and the literature indicates its effectively application on embedded hardware. Finally,
a contribution about Nonlinear Model-based Predictive Control (NMPC) is
presented. It is proposed and evaluated its use compounding a novel hierarchical control framework for electric vehicles with independent in-wheel motors,
through which it is possible to adequately control the vehicle on velocity and
path tracking tasks, with reduced computational effort. The control is evaluated using experimental obtained tire data, which approaches the simulation
to real situations.
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[pt] IDENTIFICAÇÃO NÃO-LINEAR E CONTROLE PREDITIVO DA DINÂMICA DO VEÍCULO / [en] NONLINEAR IDENTIFICATION AND PREDICTIVE CONTROL OF VEHICLE DYNAMICSLUCAS CASTRO SOUSA 28 March 2023 (has links)
[pt] Os veículos automatizados devem trafegar em determinado ambiente detectando, planejando e seguindo uma trajetória segura. De modo a se mostrarem mais seguros que seres humanos, eles devem ser capazes de executar
essas tarefas tão bem ou melhor do que motoristas humanos sob diferentes
condições críticas. Uma parte essencial no estudo de veículos automatizados o
desenvolvimento de modelos representativos que sejam precisos e computacionalmente eficientes. Assim, para lidar com esses problemas, o presente trabalho aplica métodos de inteligência computational e identificação de sistemas
para realizar modelagem de veículos e controle de rastreamento de trajetória.
Primeiro, arquiteturas neurais são usadas para capturar as características do
pneu na interação entre a dinâmica lateral e longitudinal do veículo, reduzindo
o custo computacional em controladores preditivos. Em segundo lugar, uma
combinação de modelos caixa-preta é usada para melhorar o controle preditivo. Em seguida, uma abordagem híbrida combina modelos baseados na física
e orientados por dados com modelagem de caixa-preta das discrepâncias. Essa
abordagem é escolhida para melhorar a precisão da modelagem de veículos,
propondo um modelo de discrepância para capturar incompatibilidades entre
modelos de veículos e dados medidos. Os resultados são mostrados quando os
métodos propostos são aplicados a sistemas com dados simulados/reais e comparados com abordagens encontradas na literatura, mostrando um aumento
de precisão (até 40 por cento) em termos de métricas baseadas em erro, com menor
esforço computacional (redução de até 88 por cento) do que os controladores preditivos
convencionais. / [en] Automated vehicles must travel in a given environment detecting, planning, and following a safe path. In order to be safer than humans, they must be
able to perform these tasks as well or better than human drivers under different
critical conditions. An essential part of the study of automated vehicles is the
development of representative models that are accurate and computationally
efficient. Thus, to cope with these problems, the present work applies artificial
neural networks and system identification methods to perform vehicle modeling
and trajectory tracking control. First, neural architectures are used to capture
tire characteristics present in the interaction between lateral and longitudinal vehicle dynamics, reducing computational costs for predictive controllers.
Secondly, a combination of black-box models is used to improve predictive control. Then, a hybrid approach combines physics-based and data-driven models
with black-box modeling of the discrepancies. This approach is chosen to improve the accuracy of vehicle modeling by proposing a discrepancy model to
capture mismatches between vehicle models and measured data. Results are
shown when the proposed methods are applied to systems with simulated/real
data and compared with approaches found in the literature, showing an increase of accuracy (up to 40 percent) in terms of error-based metrics while having lesser
computational effort (reduction by up to 88 percent) than conventional predictive
controllers.
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