Search

U ovom radu ukratko je opisana povijest adaptivnog tempomata te korištenja modela vozila u svrhu razvoja algoritama upravljanja. Korišteni model vozila je eng. Berkeley Autonomous Race Car, BARC automobil. Pojedinačno su opisane komponente vozila. Razvijen je adaptivni tempomat u programskom jeziku Python. Korištenjem razvijenog adaptivnog tempomata, automobil slijedi zadanu brzinu ili pomoću senzora udaljenosti prati vozilo ispred u zadanom rasponu brzina, te se potpuno zaustavlja u slučaju da priđe prepreci na manju udaljenost od minimalne dopuštene udaljenosti. Opisana je implementacija tempomata, te su prikazani simulacijski i eksperimentalni rezultati. This thesis briefly describes the history of adaptive cruise control and the use of vehicle models to develop control algorithms. The vehicle model used is a Berkeley Autonomous Race Car (BARC). The components of the BARC are described individually.. an adaptive cruise control system has been developed in the Python programming language. Using the developed adaptive cruise control the car follows the set speed or tracks the vehicle ahead in the set speed range with the help of a distance sensor and stops the vehicle when approaching an obstacle below the minimum permissible distance. The code implementation of the adaptive cruise control is described, and the simulation and experimental results of the experiments are presented.

Napredni sustavi za podršku vozaču sve se češće nalaze u automobilima današnjice. Njihov cilj je olakšati vožnju te ju učiniti sigurnijom. Jedan od takvih sustava je adaptivni tempomat. Taj sustav održava zadanu brzinu automobila te ju prilagođava s obzirom na promjenjive pozicije i brzine vozila ispred. U ovom radu implementira se sustav adaptivnog tempomata koristeći modeliranu uzdužnu dinamiku vozila. Za kontrolu udaljenosti i brzine koriste se PI i LQR kontroleri razvijeni u Matlab-u. Na temelju kosimulacije na različitim scenarijima vožnje u Carmaker-u i Simulink-u uspoređuju se navedeni načini regulacije. Advanced Driver Assistance Systems are increasingly found in todays cars. Their goal is to make driving safer and easier. One type of those systems is the adaptive cruise control. This system maintains the set speed and adjusts it with regards to the position and speed of the car in front. In this paper adaptive cruise control is implemented using the modelled longitudinal car dynamics. PI and LQR controllers developed in Matlab are used for the control of distance and speed. Listed controllers are compared based on the co-simulation of different driving scenarios in Carmaker and Simulink.

U ovom radu opisuju se napredni sustavi za pomoć pri upravljanju vozilom i autonomna vožnja. Obrađen je način rada sustava za pomoć pri održavanju vozila u traci i način rada prilagodljivog tempomata. Izrađeni su modeli za simulaciju vožnje vozila sa sustavom za pomoć pri održavanju vozila u traci i prilagodljivim tempomatom sa stvarnim senzorom (kamerom) u petlji. Objašnjen je postupak obrade slike s kamere kojim se dobiva informacija potrebna za rad navedenih sustava. Ispitana je kvaliteta kamere kao senzora u sustavima za pomoć u pri upravljanju vozilom i uspoređena sa simuliranim virtualnim senzorom. This paper describes advanced driver-assistance systems and autonomous driving. The mode of operation of lane keeping assist system and adaptive cruise control is discussed. Models have been developed to simulate vehicle driving with a lane-keeping assistance system and adaptive cruise control with real sensor (camera) in the loop. The process of camera image processing, which provides the information necessary for the functionality of mentioned systems, is explained. The quality of the camera as a sensor in driver-assistance systems was examined and compared with a simulated virtual sensor.