Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPerkembangan teknologi otomotif semakin pesat, tidak hanya pada perkembangan mekanik dan perkembangan sistem elektrikal, namun pengaturan dinamika pergerakan mobil juga turut berkembang seiring meningkatnya penggunaan kendaraan listrik electric vehicle . Vehicle Dynamic Control VDC merupakan salah satu teknologi yang berkembang dengan tujuan memperbaiki dinamika kendaraan lewat sistem distribusi torsi ke roda demi tercapainya kenyamanan dan kestabilan saat berkendara. Namun sifat dinamika kendaraan yang tidak linear dalam distribusi gayanya membuatnya sulit untuk dikendalikan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dirancang Vehicle Dynamic Control yang berfungsi untuk mengendalikan Yaw Rate dan kecepatan lateral. Yaw Rate dan kecepatan lateral dihitung berdasarkan beberapa parameter, diantaranya sudut stir, slip, dan torsi. Hasil perhitungan Yaw Rate dan kecepatan lateral kemudian digunakan untuk menghitung kompensasi torsi oleh pengendali prediktif sehingga kestabilan dapat terjaga. Uji simulasi VDC dilakukan dengan menggunakan beberapa skenario jalan untuk melihat keandalan sistem VDC. Hasil dari penelitian ini adalah tercapainya performa kestabilan yang baik secara lateral, yaitu nilai kecepatan lateral dan yaw rate yang dapat mengikuti nilai referensi.

---

ABSTRACTThe development of automotive technology is get ahead, not only on the development of mechanical and electrical systems, but the dynamics control of movement of cars also develop along with the increasing use of electric vehicles EV . Vehicle Dynamic Control VDC is one of the technology developed, the purpose of VDC is to improve the dynamics of the vehicle through the intervention of the braking and traction systems to achieve comfortability and stability when driving. However, vehicle dynamics have non linear characteristic in torque distribution make it hard to be controlled. Therefore, in this study will be analyzed and designed Vehicle Dynamic Control which works by yaw rate and lateral velocity. which is calculated based on several parameters, such as steer angle, slip, and torque. Yaw Rate and lateral velocity respons then used to calculate the compensation torque by predictive controller so that stability can be maintained. Simulation test of VDC is done using several schemes to prove the ability of VDC system. The result of this study is a stable performance in laterally, which means that the lateral velocity and yaw rate will follow the reference value."

"Seiring dengan bertambahnya tuntutan akan kendaraan yang lebih baik, keamanan pengemudi kendaraan juga harus diperbaiki. Permasalahan yang terkait dengan Vehicle Dynamics Control (VDC) adalah model yang nonlinear yang sering menimbulkan kesulitan dalam mengendalikan variabel-variabel keadaan. Linearisasi model umumnya dilakukan dengan beberapa asumsi dan simplifikasi yang dapat menghasilkan kesalahan yang besar dan mempengaruhi performa sistem. Pada penelitian ini, pengendalian dari yaw rate dan kecepatan mobil listrik diajukan dengan menggunakan pengendali prediktif. Jenis pengendali prediktif nonlinear ini dipilih karena kemampuan optimasi pengendalian sebagai permasalahan quadratic programming. Dalam pengembangan model prediksi, sudut setir dari pengemudi dianggap sebagai gangguan. Dinamika nonlinear kendaraan diidentifikasi dengan menggunakan identifikasi least square multistage dan divalidasi menggunakan performance indicatorloss function dan Final Prediction Error (FPE). Setpoint untuk yaw rate dihasilkan oleh model referensi sebagai fungsi statik dari kecepatan dan sudut setir, sedangkan nilai referensi untuk kecepatan adalah konstan. Pengendali selanjutnya memberikan kompensasi untuk sudut setir dan gaya longitudinal untuk roda. Performa pengendalian diverifikasi dengan simulasi untuk menunjukkan kemampuan untuk mengikuti perubahan setpointyang diberikan.

---

As the demand for better vehicles increases, the driver’s safety must also be improved. The problem with Vehicle Dynamics Control (VDC) is the nonlinearity of the model often causes difficulties in controlling the state variables. Linearization of the model is usually performed with several assumptions and simplification which leads to large errors that affect the performance of the controlled system. In this research, a yaw rate and vehicle’s velocity control of an electric vehicle is proposed using a predictive control. This type of nonlinear predictive controller is chosen due to its capability of optimizing the control as a quadratic programming problem. In the development of the prediction model, the driver’s steer angle is considered as disturbance. The nonlinear vehicle dynamics is identified by a Multistage Least Square identification method and validated using performance indicators loss function and Final Prediction Error (FPE). The setpoint for the yaw rate is generated by a reference model as a static function of vehicle velocity and driver’s steer angle, while the reference value for the velocity is given constant. The controller then gives compensation to the driver’s steer angle and longitudinal forces to the wheels. The control perforrmance is verified by simulation to show the ability to track the setpoint changes."

"ABSTRAKKeselamatan dalam berkendara sangat dikembangkan oleh industri otomotif. Salah satu komponen yang memegang peranan penting dalam memberikan keselamatan bagi pengemudi saat berkendara adalah Vehicle Dynamics Control. Sistem ini biasa dikenal juga sebagai Vehicle Dynamics Control atau Electronic Stability Control semua jenis sistem ini diaplikasikan dalam sistem kendali untuk keselamatan dan berbeda nama sesuai industri otomotif yang membuatnya.Sistem VDC ini berfungsi ketika pengemudi yang sedang melaju cepat di jalanan meliku dan melakukan over steering dan under steering, mobil tetap dalam kestabilan tidak sampai menabrak sampai terbalik. Pada penelitian ini dibuat pengendalian mobil dengan cara mendeteksi dan menimalisir slip yang diberikan oleh torsi pada setiap ban menggunakan pengendali prediktif bertingkat. Sehingga ketika pengemudi kehilangan kontrol pengendalian maka dengan otomatis maka system ini akan melakukan pengereman secara otomatis. Pengereman otomatis akan berdasarkan perhitungan yaw rate kemudian memberikan perintah langsung ke masing masing roda. Roda depan akan mencegah terjadinya oversteer dan roda belakang akan mencegah terjadinya understeer.

---

ABSTRACTSafety in driving highly developed by the automotive industry. One of the components that play an important role in providing safety for the driver while driving is the Vehicle Dynamics Control. This system is commonly known as Vehicle Dynamics Control or Electronic Stability Control all types of systems applied in control systems for safety and a different name as the automotive industry. The VDC system is functioning when the driver speeding on the street turn and perform over steering and under steering, the car remains in the stability not until crashing to the upside. This research is making the car control by detecting and minimizing slip given by the torque on each tire with multistage predictive controller . So that when the driver lost control then automatically controls the system will do the braking automaticly. The braking based on the calculation yaw rate then gave direct orders to each wheel. The front wheels will prevent oversteer and the rear wheels will prevent understeer."

"Perkembangan teknologi otomotif semakin pesat pada dekade ini. Tidak hanya pada pengembangan mekanik, pengembangan sistem elektrikal, dan pengaturan dinamika pergerakan mobil juga turut berkembang seiring meningkatnya penggunaan kendaraan elektrik (electric vehicle / EV). Traction control system (TCS) merupakan salah satu teknologi yang berkembang, dengan tujuan memaksimalkan traksi demi tercapainya performa tinggi, kenyamanan, dan kestabilan saat berkendara. Namun, sifat dinamika traksi kendaraan yang tidak linear menghasilkan kesulitan untuk dikendalikan. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dikaji dan dirancang sebuah skema pengendalian traksi yang bekerja dengan memaksimalkan gaya penggerak pada model dua roda. Torsi yang dihasilkan motor selain menjadi gaya penggerak juga menjadi gaya putar roda. Menurut model Pacejka jika slip terlalu besar, gaya gesek jalan akan mengalami saturasi sehingga sebesar apapun pengemudi meningkatkan torsi motor, tidak akan meingkatkan gaya penggerak, hanya memutar ban sehingga energi terbuang sia-sia. Oleh karena itu diusulkan metode pengendali prediktif untuk mengoptimalkan kinerja mobil sehingga torsi motor dapat diubah menjadi gaya penggerak secara efisien. Model prediksi diperoleh melalui metode estimasi least square karena sifatnya yang mudah dan akurat. Metode kendali MPC (Model Predictive Control) dipilih karena kemampuannya untuk memperhitungkan constraints dalam sintesis pengendalinya sehingga kenyamanan dan keamanan dapat terjamin, juga sifatnya yang dapat meminimumkan perubahan sinyal kendali dapat membantu efisiensi berkendara. Hasilnya pengendali dapat menahan driving force pada batas yang optimal untuk mempertahankan efisiensi dan keamanan berkendara. Tidak hanya pada referensi konstan namun juga pada referensi yang berubah dan pada keadaan jalan baik aspal kering maupun basah.

---

Development in automotive technology have grown rapidly in the past decade. Not only in mechanical section, the development in electrical, and motion dynamics management have also been developed as the increase of electric vehicle (EV) usage and usage of computer for control media. Traction control system (TCS) is one of those technologies developed, with objective to maximize traction to obtain high performing vehicle, with comfort, and stability aspects while being driven. But, non linearity in traction dynamic on vehicle makes it difficult to control.

Thus, in this research a traction control scheme to maximize driving force studied and designed. Torque generated by electric motor beside transformed itu driving force, also become wheel rotation force. According to Pacejka tire friction model, if the longitudinal slip is excessive, friction force will enter saturation zone so no matter how much the driver increase motor torque, it won't increase driving force, only rotates wheel faster that it wastes energy.

That is why a predictive control method is porposed so that motor torque can be transmformed into driving force efficiently. Prediction model is obtained with least square estimation method because its ease of use and good acuracy. MPC (Model Predictive Control) method is chosen because its ability to calculate constraints in its synthesis so that comfort and safety can be asured, also its characteristic that is able to minimize control signal's change to help driving efficiency.

The controller is capable to hold driving force in a good margin to maintain efficiency and driving safety. Not only on constant reference but also on changing reference and it‟s good wether on dry or wet asphalt."

"Grip atau adhesi antara ban dan jalan adalah salah satu aspek yang paling penting dalam dinamika kendaraan karena grip akan menentukan apakah gaya gerak yang dihasilkan oleh mesin akan berubah menjadi gaya gerak seluruhnya oleh roda atau akan ada kerugian dalam bentuk perputaran roda yang berlebihan atau slip. Slip itu sendiri tergantung kepada besarnya gaya yang dihasilkan oleh mesin dan dengan koeifisen gesek dari jalanan dengan sehingga kondisi dari jalanan, seperti basah, kering, atau bersalju, akan mempengaruhi besarnya slip yang terjadi. Slip memiliki relasi yang bersifat nonlinear dengan miu terlebih lagi ketika terjadi perubahan kondisi jalanan dengan sehingga untuk perlu untuk dikendalikan dengan menggunakan pengendali prediktif agar transisi perubahan kondisi jalan yang terjadi menjadi lebih lembut. Pada penelitian ini, model dua roda nonlinear akan diidentifikasikan dengan menggunakan least square dan lalu hasil model linear yang telah diperoleh akan digunakan sebagai model acuan bagi pengendali MPC. MPC akan mengendalikan torsi yang masuk ke dalam plant berdasarkan masukan slip optimal untuk masing-masing kondisi jalanan. Hasil simulasi menunjukan disaat terjadi perubahan kondisi jalanan, seperti dari kering ke basah, MPC mampu memberikan sinyal pengendali sebelum terjadinya perubahan kondisi tersebut dan juga dengan respon slip dan kecepatan yang cepat tetapi tidak agresif.

---

Grip, the adhesion between the tire and the road, is one of the most important aspect in vehicle dynamics because grip will determine if the driving force generated by the engine will be turned into moving force entirely by the wheel or will there be losses in forms of excessive wheel spin or slip. Slip alone depends on the force generated by the engine and the road friction coefficient thus the conditions of the road, e.g. dry, wet, snowy, will affect the slip.

Slip has a nonlinear relation with road friction coefficient and furthermore the changing conditions of the road will make the relation even more nonlinear and thus the system is needed to be controlled with a predictive controller to make transitions of the changing road conditions smoother.

In this research, a nonlinear two wheel model will be identified with least square and then the linear model generated by least square will be used as a model reference for MPC. MPC will control the torque entering the plant based on an optimal slip for each road conditions.

Results of the simulations shows that when the road conditions are changed, e.g. from dry to wet, MPC is capable of giving a control signal well before the actual road conditions are changed, and furthermore the slip and speed response from the system is fast but not aggressive."

"Kemajuan teknologi dibidang otomotif telah berkembang sangat pesat. Salah satu perkembangannya yaitu sistem kendali pada kendaraan dengan menggunakan mikroprosesor. Sistem kendali ini digunakan untuk pengamanan kendaraan yang dapat mengurangi angka kecelakaan yang terjadi. Sistem keamanan yang dikembangkan untuk mencegah terjadinya kecelakaan berkendara yang berpusat pada stabilitas yaw dan slip samping pada kendaraan. Dalam rangka mengembangkan sistem tersebut dibutuhkan pengujian berulang-ulang untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan keinginan. Perancangan yang dibantu dengan simulasi Hardware in The Loop (HIL) merupakan metode yang tepat untuk melakukan pengujian dari sistem. Pengujian ini dapat mengurangi waktu dan jumlah uji kendaraan yang sebenarnya di jalan, menurunkan biaya pengembangan dan meningkatkan kualitas pengembangan produk baru. Pada penelitian ini akan dilakukan simulasi HIL menggunakan Model Predictive Control (MPC) yang diawali dengan simulasi Software In The Loop untuk mempelajari dan menguji sistem kendali untuk stabilitas laju yaw pada otomotif. Dimana hasil pengujian simulasi HIL berjalan cukup baik dan bekerja secara real time.

---

Advances in automotive technology has developed very rapidly. One development is the vehicle control system using a microprocessor. This control system is used for security vehicles that can reduce the number of accidents that occur. Security system developed to prevent accidents driving centered yaw stability and side slip of the vehicle. In order to develop such a system required repeated testing to get the results as you wish. The design with Hardware in The Loop (HIL) is an appropriate method for the testing of the system. This test can reduce the time and the amount of the actual vehicle test on the road, lowering development costs and improve the quality of new product development. This research will be conducted HIL simulation that use Model Predictive Control (MPC) with doing Software In The Loop Simulation previuosly to learn and test the stability control system for yaw rate at automotive. The result of the simulation are doing very well and give the real time output."

"Perkembangan teknologi masa kini membuat kecepatan kendaraan berkembang semakin tinggi. Ini menyebabkan diperlukannya sistem keamanan yang canggih untuk dapat memberikan keamanan yang terjamin kepada kendaraan tersebut. Kendaraan yang memiliki kecepatan tinggi akan memiliki perilaku yaw dan sudut side slip yang berubah saat melakukan manuver tergantung dari sudut kemudi yang diberikan oleh pengemudi. Perubahan nilai yaw rate dan sudut side slip harus mengacu pada setpoint yang telah ditentukan. Jika tidak maka kendaraan menjadi tidak stabil dan tidak dapat dikendalikan. Oleh karena itu diperlukan sebuah pengendali cerdas yang mampu mengendalikan sistem multivariabel, yang mampu bekerja dengan batasan tertentu dan mampu menangani karakteristik sistem dinamik kendaraan roda empat yang nonlinear. Pada penelitian ini digunakan pengendali model predictive control (MPC) pada sistem multivariabel. Pengendali MPC merupakan pengendali yang menggunakan model proses secara eksplisit dalam penghitungan sinyal kendalinya. Model linier digunakan untuk menghitung prediksi keluaran sistem nonlinier dan menghitung besar sinyal kendali agar keluaran sistem nonlinier sesuai dengan acuan. Agar besar kesalahan prediksi keluaran dari model dan keluaran sesungguhnya dari sistem dapat diminimalisasi maka digunakan model ruang keadaan multimodel yang diperoleh melalui metode identifikasi least square. Model yang diperoleh dari hasil identifikasi dapat digunakan untuk pengendalian MPC sebab memiliki nilai 𝐽𝑒𝑒 dan FPE yang rendah, nilai eigen berada di dalam unit circle, serta memiliki sifat fully controllable dan fully observable. Pengendali MPC berbasis singlemodel linear kemudian dirancang untuk mengendalikan sistem dinamik kendaraan roda empat yang bersifat MIMO (multi input multi output), dengan keluaran berupa sudut side slip dan yaw rate, sedangkan pengendali MPC berbasis multimodel linear dirancang untuk mengendalikan sistem dinamik kendaraan roda empat yang bersifat MISO (multi input single output), dengan keluaran berupa yaw rate. Untuk memperoleh pengendalian yang terbaik, pengendali MPC disimulasikan pada sistem linear dan nonlinear. Variasi nilai 𝐻𝑝, 𝐻𝑢, Q, dan R diberikan untuk mengetahui pengaruh perubahan nilai parameter pengendali MPC terhadap karakteristik sinyal kendali masukan dan sinyal respon keluaran sistem, serta waktu komputasi dan nilai loss function

---

The development of current technology makes developing vehicle speed more higher than before. This case led to the need for sophisticated security system can provide guaranteed security to the vehicle. Vehicles which have a fairly high speed will have the behavior of the yaw and side slip angle of the body when performing maneuvers that change depending on the steering angle is given by the driver. Changes in the value of yaw rate and side slip angle of the body must refer to a predetermined setpoint. If not, then the vehicle becomes unstable and can not be controlled. Therefore we need an intelligent controller capable of controlling multivariable system, which is able to work with certain restrictions and able to handle the dynamic system characteristics of four-wheel drive nonlinear. This research are used a model predictive controller control (MPC) on multivariable system. MPC controller is a controller that use a process model explicitly in the calculation of control signals. Linear model is used to calculate the output prediction of nonlinear systems and control signals in order to calculate the output nonlinear systems in accordance with reference. In order for the prediction errors of the model output and the actual output of the system can be minimized then used multimodel state space model that obtained through the method of least squares identification. Models that obtained from the identification could be used to control because the MPC has 𝐽𝑒𝑒 and FPE values are low, the eigen values are inside the unit circle, and has a fully controllable properties and fully observable. MPC controller bases linear singlemodel then designed for controlling dynamic system four-wheeled vehicle that is MIMO (multi-input multi-output), the output are side slip angle and yaw rate, while the MPC controller bases linear multimodel is designed to control the dynamical system of four-wheel vehicle is MISO (multiple input single output), with the output is yaw rate. To obtain the best control, the MPC controller is simulated in linear and nonlinear systems. The variations of 𝐻𝑝, 𝐻𝑢, Q, and R value are given to determine the effect of changes in the value of the MPC controller parameters on the characteristics of the control signal input and signal output response system, as well as the computational time and the value of loss function."

"Berkendara adalah salah satu aktivivitas yang berbahaya. Kegagalan atau kesahalan pengemudi dalam mengemudikan kendaraan (seperti kurangnya focus, mengantuk dan penyakit) menjadi salah satu penyebab kecelakaan yang paling besar. Oleh karena itu, Advanced Driving Assistance System (ADAS) telah menjadi fokus penelitian yang dilakukan pada ranah akademis dan industri. Salah satu model ADAS yang dikembangkan yakni Lane Keeping Assistance System. Sistem bantuan ini memanfaatkan informasi yang diberikan oleh vision system (geometri jalan, dan posisi kendaraan), sensor devices (torsi, sudut kemudi, yaw angle, dan tingkah laku pengemudi) untuk dikalkulasikan agar kendaraan tetap berada di jalur yang tepat. Penelitian ini berfokus pada pengembangan pengendali lateral dengan menggunakan Model Predictive Control (MPC) untuk mengatasi masalah model kendaraan yang non linier, gangguan eksternal, keadaan kendaraan dan lingkungan kendaraan yang bervariasi, serta sharing control antara pengemudi dengan sistem bantuan. Secara umum, skema pengendalian terbagi menjadi tiga bagian, yaitu persepsi yang berfungsi untuk mendeteksi marka jalan dengan menggunakan sensor ADAS yang terdapat pada CarSim. Selanjutnya memodelkan referensi trajektori sebagai set point dalam pengendalian. Terakhir, pengendali lane keeping dengan MPC. Dalam penelitian ini, menggunakan model identifikasi bertingkat untuk mendapatkan model kendaraan yang mendekati model yang sesungguhnya. Hasil identifikasi ini kemudian akan digunakan pada MPC. Secara keseluruhan, penelitian ini menggunakan MATLAB®, Simulink®, dan Mechanical Simulation CarSim. Hasil percobaan menunjukkan MPC memiliki kemampuan yang baik untuk menjaga kendaraan tetap berada dijalur yang tepat.

---

Driving is a dangerous activiy. The failure of human driver’s performance (for example inattention, drowsiness, and illness) remains one of the most important causes the accident. Therefore, advanced driving assistance system (ADAS) have become the focus research in both academy and industry settings. The one part of ADAS models developed is the lane keeping assistance system. The assistance system of line keeping assist utilizes information that provided by the vision system (like road geometry, and vehicle position), and by sensor devices (like torque, steering angle, yaw angle, yaw rate error, and driver behavior). Then the informations is calculated so the vehicle stays in the center of the lane. This study has been focused on the development of lateral control for autonomous driving based on Model Predictive Control (MPC). The propose strategy utilized MPC to solve many shortcomings in terms of overcoming non-liner vehicle models, external disturbance, varying vehicle state and environment, and sharing control between humans and assistance system. Generally, scheme control method devided into three part: perception serves to detect boundary lines by using ADAS sensor in CarSim. Then reference trajectory generation as a set point in control. The last is controlling the vehicle keep in the center of the line. In this study, also using a multistage identification to obtain a dynamic lateral bicycle vehicle model that approaches the actual model. The result of identification model will be used for MPC controllers. The overall system has been developed using MATLAB®, Simulink®, and Mechanical Simulation CarSim. The experimental result show that MPC method have a good performance for keep the vehicle in the center of the lane."

"ABSTRAKKendaraan roda empat dapat mengalami perilaku understeer atau oversteer ketika berbelok. Perilaku tersebut menunjukkan ketidakstabilan pada kendaraan yang dapat terjadi ketika kendaraan di laju dengan kecepatan tinggi diatas permukaan jalan dengan koefisien gesek yang rendah. Ketidakstabilan ini dapat menjadi potensi bahaya ketika berkendara.Desain pengendali prediktif bertingkat dengan model gerak kendaraan double track, diajukan dalam skripsi ini untuk mengatasi perilaku understeer dan oversteer. Perancangan pengendali dimulai dari mendapatkan data masukkan dan keluaran pergerakkan kendaraan. Kemudian dengan metode least square bertingkat, didapatkan matrik matrik model identifikasi bertingkat. Model identifikasi tingkat pertama digunakan untuk mendapatkan nilai eror estimasi keluaran, sedangkan model identifikasi tingkat kedua digunakan sebagai model pengendali prediktif bertingkat.Pada akhir penelitian, desain pengendali prediktif bertingkat diuji melalui simulasi untuk melihat kemampuan pengendali yang telah dirancang.

---

ABSTRACTOversteer and understeer could be experienced by each of four wheel vehicle. The behaviours show the instability of the vehicle, and might be happened because of high velocity of the vehicle and low friction coefficient of the road. The instability could be one of the potential risks in driving the vehicle.The design of multistage predictive control with double track vehicle model is proposed in this research to handle understeer and oversteer behaviours. The design started from collecting the related input and output. Then the multistage least square method is used to find the matrix used in multistage identification model. The first stage of identification model is used to get prediction error that happened while estimating the output. The second level of identification model is used as multistage predictive control model.In the end of research, the multistage predictive control is tested through simulation to check the performance of the controller."