Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Kendaraan 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.

---

ABSTRACT
Oversteer 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.

Abstrak :
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.