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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

이정환 (서울대학교, 서울대학교 대학원)

발행연도
2019
저작권
서울대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

농용트랙터의 노면 센싱기반 반능동형 유공압식 전방차축 현가장치 제어기술 개발
이정환 바이오시스템·소재학부 2019.01 학위논문

2017

농용트랙터 전방차축 현가장치를 위한 유압회로 시험기 개발
이정환 ,  조봉진 ,  김학진 외 2명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2017.01 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 고성능 트랙터 개발의 일환으로 국내 농용트랙터의 수동형 전방차축 현가장치를 개선하기 위한 제어기술 개발을 진행하였다. 전방차축 현가장치는 노면의 충격을 감쇠시키고 타이어와 노면의 접지력을 향상시켜 조향성능을 개선시키는 역할을 한다. 하지만 기존 연구에서 개발한 고정된 특성치를 갖는 수동형 현가장치는 농용트랙터가 활용되는 다양한 노면 조건에 능동적으로 대응할 수 없으며 승차감과 조향성능을 동시에 만족시킬 수 없다는 단점을 지닌다. 또한, 높은 부하에 견딜 수 있도록 제작된 유공압식 현가장치의 특성상 전자제어 적용 시 느린 반응성 때문에 충격 흡수 효율이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 차량 전방의 노면 상태를 인식할 수 있는 LiDAR 센서를 이용해 반능동형 방식의 현가장치 제어기술을 개발하고자 하였다. 2차원 LiDAR 센서를 이용해 노면 프로파일을 획득하고 RANSAC 알고리즘을 통해 얻은 기준 노면에 대해 통계적인 방법으로 노면의 거칠기를 수치화하였으며, 이를 기반으로 Adaptive 방식의 현가장치 제어기를 설계하였다. 또한 LiDAR 센서로 측정한 노면의 높이 정보의 평균값을 비교해 노면의 장애물을 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 기반으로 장애물을 지나기 전에 현가장치의 감쇠력을 바꿔주는 알고리즘을 고안하였다. 시뮬레이션을 통해 노면 거칠기 기반 제어 알고리즘의 성능 검증을 우선적으로 진행하였으며 이를 기반으로 실차에 적용가능한 제어기를 설계하였다. 실차에 노면 거칠기 기반 제어기술 적용 결과, 수동형 현가장치에 비해 승차감의 지표인 차체 수직가속도가 최대 66.5%, 조향성의 지표인 차축 수직 움직임이 최대 10.1% 감소한 것을 확인하였다. 또한 범프 인식 기반 제어기술의 실차 적용 결과, 범프를 지날 때 차체 수직가속도가 최대 54%, 차축 수직 움직임이 51% 감소하였음을 확인하였다. 따라서 수동형 현가장치에 전자제어 기술을 적용함으로써, 기존 시스템보다 개선된 현가장치 성능을 확보하였다고 할 수 있다. 추후 연구에서는 양산성을 고려한 저가형 센서 기반 노면 인식 연구와 현가장치 제어 연동에 대한 연구가 요구된다.
#전방차축현가장치 #반능동형 #LiDAR센서 #노면인식

목차

1. 서론
1.1. 연구 배경 1
1.2. 연구 목적 4
1.3. 문헌 조사 5
1.4. 현가장치 제어 시스템 9
1.4.1. 현가장치 제어 시스템 9
1.4.2. 프리뷰 제어 13
1.4.3. Adaptive 제어 15
2. 재료 및 방법
2.1. 하드웨어 구성 16
2.1.1. 현가장치 밸브블록 16
2.1.2. 시뮬레이터(Test-rig) 19
2.1.3. PROTO 차량 23
2.2. 유압시스템 반응 예비 실험 30
2.2.1. 밸브 작동 시간 실험 30
2.2.2. 밸브 트리거 방식에 따른 충격 흡수 예비실험 32
2.3. LiDAR 기반 노면 센싱 34
2.3.1. LiDAR 기반 노면 거칠기 수치화 방법 34
2.3.2. LiDAR 기반 노면 거칠기 검증 실험 37
2.3.3. LiDAR 기반 범프 인식 알고리즘 40
2.4. 시뮬레이션 모델 구성 42
2.4.1. 유압회로 시뮬레이션 모델 42
2.4.2. Half Car 모델 및 Co-simulation 45
2.5. 현가장치 제어 알고리즘 51
2.5.1. LiDAR 기반 반능동형 현가장치 제어 알고리즘 51
2.5.2. 시뮬레이션 기반 제어 성능 평가 54
2.5.3. 실차 기반 제어 성능 평가 56
3. 결과 및 고찰
3.1. LiDAR 기반 노면 센싱 실험 결과 61
3.2.1. LiDAR 기반 노면 거칠기 검증 실험 결과 61
3.2.2. LiDAR 기반 범프 인식 알고리즘 실험 결과 62
3.2. 시뮬레이션 모델 검증 64
3.3. 현가장치 제어 알고리즘 적용 실험 결과 66
3.3.1. 시뮬레이션 기반 제어 성능 평가 결과 66
3.3.2. 실차 기반 제어 성능 평가 결과 75
4. 요약 및 결론 83
5. 참고 문헌 84
Abstract 88

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