Utafiti huu unalenga kupunguza uongezaji kasi wa wima wa mwili wa gari na mwendo wa pitch katika gari lenye mfumo amilifu wa kusimamisha, kwa kuwakilisha tuta la eneo linalokaribia kwa kisumbufu pepe chenye umbo la nusu-sine kilichozalishwa kihisabati badala ya kupima kwa usahihi wasifu mzima wa barabara mapema. Kidhibiti kinachopendekezwa cha kulisha mbele kisumbufu pepe — Virtual Disturbance Feedforward Controller, VDFC — kinaunganishwa na vidhibiti vya mrejesho tuli wa matokeo vya linear quadratic vilivyotengenezwa kutoka kwa miundo ya robo-gari na nusu-gari. Urefu, upana, kitovu cha muda/nafasi cha tuta pepe na, katika baadhi ya usanidi, uhusiano wa awamu ya mbele-nyuma hurekebishwa kwa uboreshaji wa nje ya mtandao unaotegemea uigaji. Uthibitishaji haukufanywa kwenye gari halisi, bali katika uigaji wa pamoja wa MATLAB/Simulink 2024a na CarSim 8.0 chini ya miingizo ya tuta la eneo lenye nusu-sine.

Uwekaji vigezo uliotathminiwa na mtafiti kuwa na matokeo yenye uwiano bora zaidi ni VDFC4. HVDFC4 iliyoongezwa kwenye kidhibiti cha LQ SOF cha nusu-gari, katika uigaji msingi wa 36 km/h, ilipunguza uongezaji kasi wa juu zaidi wa wima wa mwili wa gari kutoka 3,7 m/s² hadi 2,1 m/s², kasi ya juu zaidi ya pitch kutoka 21,8°/s hadi 4,3°/s, na fahirisi iliyopendekezwa ya \(J_{MS,DB}\), inayounganisha bendi mbili za masafa, kutoka 0,9343 hadi 0,2589 ikilinganishwa na gari lisilodhibitiwa. Utafiti chanzo unaripoti mabadiliko haya mtawalia kama takriban %42, %80 na %72 kupungua.

Hata hivyo, haiwezi kuhitimishwa kwamba “ugonjwa wa mwendo ulipungua kwa %72”. \(J_{MS,DB}\) ni fahirisi ya nambari ya kulinganisha iliyotengenezwa na mtafiti kuunganisha uongezaji kasi wa wima wa mwili wa gari na kasi ya pitch katika bendi za 0,1–0,5 Hz na 0,8–8 Hz. Mtafiti anaeleza wazi kwamba fahirisi hizi hazikubuniwa kuchukua nafasi ya MSDV iliyosanifishwa. Utafiti hauna washiriki binadamu, alama za kibinafsi za kichefuchefu, au vipimo vya kliniki/maisha halisi vya ugonjwa wa mwendo.

Mfumo unaopendekezwa pia unatofautiana na udhibiti wa kawaida wa preview unao“jua wasifu kamili wa barabara”. VDFC haihitaji mfululizo wa kina wa urefu wa barabara ya baadaye; hata hivyo, muda wa takriban wa kutokea kwa tuta au nafasi ya kitovu chake bado lazima itambuliwe mapema. Utafiti unaeleza kwamba taarifa hii inaweza kukadiriwa, kwa mfano, kwa kamera ya mbele na computer vision. Kwa hiyo, mbinu hii si isiyo na preview kabisa; inatumia taarifa ndogo ya mapema katika kiwango cha tukio badala ya preview ya wasifu kamili.

Kwa mtazamo wa Türkiye: Mbinu hii inaweza kutathminiwa na timu za R&D za magari zinazotengeneza mifumo ya kusimamisha amilifu, magari yanayojiendesha, udhibiti wa chasisi ya magari ya umeme na mifumo ya preview ya barabara. Hasa, kutambua tukio la tuta la eneo na kuzalisha kisumbufu pepe kilichokalibishwa mapema badala ya kupima wasifu mzima wa barabara kwa usahihi wa juu kunatoa usanifu unaoweza kupunguza mzigo wa hesabu mtandaoni. Hata hivyo, viwango vya maboresho katika utafiti vinahusu modeli maalum ya CarSim E-Class, vigezo maalum vya kusimamisha, tuta la nusu-sine, wigo mdogo wa kasi na dhana za utambuzi zilizorahisishwa. Haiwezi kusemwa kwamba matokeo hayo hayo yatapatikana bila uthibitishaji wa gari halisi/HIL kwa kasoro halisi za barabara nchini Türkiye, mipaka ya aktueta, kelele ya sensa, sifa za tairi na modeli za magari.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Katika mifumo amilifu ya kusimamisha, mbinu mbili kuu za udhibiti zinaweza kutumiwa pamoja: mrejesho na ulishaji mbele. Kidhibiti cha mrejesho huzalisha nguvu kulingana na majibu yaliyopimwa ya mwili wa gari na mfumo wa kusimamisha baada ya gari kuanza kuitikia, ilhali mbinu ya ulishaji mbele inaweza kuzingatia kisumbufu cha barabara kinachokaribia kabla gari halijapita juu yake.

Hata hivyo, katika mbinu za kawaida za ulishaji mbele zenye preview ya barabara, wasifu wa barabara lazima upimwe au utabiriwe kwa usahihi wa juu. Ili kupunguza hitaji hili, utafiti hauutumii jiometri yote ya tuta halisi la barabara; badala yake, hulitambulisha kwa tuta pepe la nusu-sine linaloweza kurekebishwa.

Kanuni kuu ya usanifu unaopendekezwa ni:

\[ u=u_{FB}+u_{FF} \]

Katika usemi huu, \(u_{FB}\) inawakilisha nguvu ya mrejesho ya LQ SOF, na \(u_{FF}\) inawakilisha nguvu ya ulishaji mbele inayozalishwa na VDFC.

Kwa nini mrejesho tuli wa matokeo ulitumika?

Kidhibiti cha kawaida cha LQR chenye hali kamili kinaweza kuhitaji kupimwa au kukadiriwa kwa vigezo vyote vya hali, kama vile uhamisho na kasi za mwili wa gari na magurudumu. Utafiti unaeleza kwamba hili linaweza kuleta hitaji la sensa au mwangalizi wa ziada kwa gari la uzalishaji wa wingi.

Kwa sababu hiyo, muundo wa Static Output Feedback — SOF ulipendelewa katika utafiti. Matokeo ya mrejesho katika modeli ya robo-gari yanajumuisha kasi ya wima ya mwili wa gari na kasi ya kusimamisha; katika modeli ya nusu-gari yanajumuisha kasi ya wima ya mwili, kasi ya pitch na kasi za kusimamisha za mbele/nyuma.

Ishara za akseleromita hupitishwa kwanza kwenye kichujio cha high-pass ili kukandamiza DC offset, kisha kwenye kichujio cha low-pass ili kupunguza kelele ya kipimo ya masafa ya juu. Katika utafiti, thamani inayohusiana na kikomo cha chini ni 0,1 Hz; kwa kichujio cha low-pass hutumika takriban wigo wa 15–20 Hz.

Kwa nini LQ SOF si “optimal” kwa maana ileile kama LQR ya kawaida?

Utafiti unasisitiza tofauti hii. Tatizo la LQR lenye hali kamili lina muundo wa kawaida unaoweza kufikia gain ya mrejesho iliyo bora kimataifa kupitia equation ya Riccati; lakini katika tatizo la mrejesho tuli wa matokeo, matriksi ya Lyapunov na gain ya mrejesho zimeunganishwa kwa uhusiano wa bilinear.

Kwa hiyo, gain za LQ SOF zilizopatikana katika utafiti kwa MATLAB 2024a fminsearch():

si suluhisho la LQR lililo bora kimataifa, bali ni gain za SOF zilizoboreshwa kienyeji na kuthibitishwa kuwa thabiti.

Gain inayopendekezwa hukubaliwa tu ikiwa eigenvalue zote za matriksi ya kitanzi funge ziko ndani ya duara la kitengo na suluhisho chanya-definite la Lyapunov linapatikana.

Je, VDFC hubadilisha uthabiti wa kitanzi funge?

Kulingana na utafiti chanzo, hapana. Mfumo wa kawaida wa mrejesho ni:

\[ x(k+1)=F_{cl}x(k)+Gw(k) \]

na VDFC inapoongezwa huwa:

\[ x(k+1)=F_{cl}x(k)+Gw(k)+Hu_{FF}(k) \]

Kwa kuwa HSVD ina amplitude yenye kikomo na muda wenye mwisho, \(u_{FF}\) huchukuliwa kuwa ingizo la nje lenye kikomo. VDFC haibadilishi matriksi \(F_{cl}\) au pole za kitanzi funge; uthabiti wa kawaida hutolewa na kitanzi cha LQ SOF.

Kisumbufu pepe cha nusu-sine kinaundwaje?

Katika mbinu ya awali ya kisumbufu pepe kinachofanana na usambazaji wa kawaida, vigezo vya urefu na upana vilihusiana kwa njia ngumu zaidi. Badala yake, utafiti huu hutumia umbo la nusu-sine ambalo urefu na upana wake vinaweza kufasiriwa moja kwa moja:

\[ z_v(x)= \frac{h}{2} \left[ 1-\sin\left( \frac{2\pi}{w} (x-c-0.25w) \right) \right] \]

Hapa:

• h: urefu wa kilele wa kisumbufu pepe,
• w: kigezo kinachohusiana na upana/muda wake,
• c: nafasi ya kitovu cha kisumbufu pepe.

Tuta halisi la majaribio katika utafiti pia lina umbo la nusu-sine na lina urefu wa kilele wa 0,10 m na upana wa anga wa 3,6 m.

Kauli “bila preview ya wasifu” ina maana gani?

Kwa VDFC si lazima kupima mfululizo wote wa urefu wa baadaye wa uso wa barabara. Hata hivyo, ili mfumo uanzishe kisumbufu pepe kwa wakati sahihi, nafasi ya takriban ya kitovu cha tuta halisi \(c\) au muda wa tukio lazima ujulikane.

Kwa hiyo, mbinu:

• inahitajika taarifa ndogo ya mapema kuliko mbinu ya kawaida ya preview MPC inayohitaji wasifu kamili wa barabara,
• lakini si udhibiti kipofu kabisa usiohitaji taarifa yoyote kuhusu tuta linalokaribia.

Utafiti unaeleza kwamba nafasi ya kitovu inaweza kukadiriwa kwa computer vision inayotumia kamera.

Kwa nini miundo mitano tofauti ya kisumbufu pepe ilijaribiwa?

Lengo hapa si kutumia tu idadi kubwa zaidi ya vigezo huru. Mtafiti anatafuta uwiano kati ya ugumu wa kalibrashi na utendaji. Hatimaye VDFC4 ilichaguliwa kuwa mgombea mwenye uwiano bora zaidi kwa mtazamo huu.

Kisumbufu pepe kiliboreshwaje?

Vigezo haviboreshwi ndani ya gari kwa wakati halisi. Simulation-Based Optimization Method — SBOM huendesha mara kwa mara uigaji wa pamoja wa CarSim na Simulink nje ya mtandao.

Kitendakazi lengo ni:

\[ J_{MAX} = \max |\ddot z_c| + \zeta \cdot R2D \cdot \max |\dot{\theta}| \]

na katika utafiti \(\zeta=0,3\) ilitumika. Hivyo thamani ya kilele ya uongezaji kasi wa wima wa mwili na thamani ya kilele ya kasi ya pitch huzingatiwa kwa wakati mmoja.

Masafa ya uboreshaji:

• \(h \in [0,01,\ 0,50]\),
• \(w \in [0,36,\ 7,2]\),
• \(c \in [12,\ 18]\)

yalitolewa.

Ugonjwa wa mwendo ulitathminiwaje?

Aina tatu za tathmini zinatumika pamoja katika utafiti:

• thamani ya kilele ya uongezaji kasi wa wima wa mwili \(PAV(a_z)\),
• thamani ya kilele ya kasi ya pitch ya mwili \(PAV(\omega_y)\),
• MSDV pamoja na fahirisi \(J_{MS,SB}\) na \(J_{MS,DB}\) zilizotengenezwa na mtafiti.

Fahirisi ya bendi moja huunganisha uongezaji kasi wa wima uliochujwa na kasi ya pitch katika wigo wa 0,1–0,5 Hz:

\[ J_{MS,SB} = \left[ \alpha \left( \frac{RMS(a_{z,LF})}{a_{z,ref}} \right)^2 + (1-\alpha) \left( \frac{RMS(\omega_{y,LF})}{\omega_{y,ref}} \right)^2 \right]^{1/2} \]

Fahirisi ya bendi mbili \(J_{MS,DB}\) hutathmini kwa pamoja sehemu ya masafa ya chini na bendi ya 0,8–8 Hz ambayo katika utafiti imehusishwa na ugonjwa wa mwendo wakati wa kusoma:

\[ J_{MS,DB} = \left[ \beta(J_{LF})^2 + (1-\beta)(J_{RF})^2 \right]^{1/2} \]

Dokezo la uwasilishaji wa chanzo: Katika Equation (50) iliyotolewa kwa \(J_{RF}\), neno la kwanza limewekewa uzito \(\alpha_{RF}\), ilhali neno la pili katika chanzo kilichochapishwa linaonekana kama \((1-\alpha_{LF})\). Maelezo ya sehemu hiyo hiyo yanaeleza kwa \(J_{RF}\) uzito wa \(\alpha_{RF}\). Tofauti hii ya chanzo haijasahihishwa kimya kimya hapa.

Mtafiti anaeleza wazi kwamba fahirisi hizi mpya si kiwango kipya kinachochukua nafasi ya MSDV, bali ni vipimo vya ziada kwa kulinganisha vidhibiti.

Uigaji ulifanywa kwa gari na hali gani?

Mrejesho peke yake ulitoa nini?

Katika hali isiyodhibitiwa, uongezaji kasi wa juu zaidi wa wima ulikuwa 3,7 m/s² na kasi ya juu zaidi ya pitch ilikuwa 21,8°/s.

LQSOFH inayotegemea nusu-gari:

• ilipunguza uongezaji kasi wa wima hadi 2,7 m/s²,
• kasi ya pitch hadi 4,8°/s,
• na \(J_{MS,DB}\) hadi 0,3528

.

LQSOFQ inayotegemea robo-gari, ingawa haikuwa na nguvu kama LQSOFH katika thamani za kilele za uongezaji kasi wa wima na pitch, ilizalisha thamani za chini kwa \(J_{MS,SB}\), \(J_{MS,DB}\) na MSDV. Mtafiti anahusisha hali hii na ukweli kwamba miundo miwili ya udhibiti ina ufanisi tofauti katika maeneo tofauti ya masafa.

Kwa nini kulisha mbele wasifu halisi wa tuta moja kwa moja hakukutosha?

Katika majaribio ya LQSOFHD na LQSOFQD, wasifu halisi wa tuta ulibadilishwa moja kwa moja kuwa ingizo la ulishaji mbele kwa gain thabiti. Kielelezo 7 cha utafiti kinaonyesha kwamba nguvu za ulishaji mbele zilikuwa sawia moja kwa moja na tuta halisi.

Mbinu hii ya moja kwa moja haikuboresha fahirisi za ugonjwa wa mwendo, hasa katika kidhibiti kinachotegemea nusu-gari. Hali hii ndiyo iliyompa mtafiti motisha ya kutumia kisumbufu pepe ambacho umbo lake limebadilishwa kulingana na malengo ya udhibiti badala ya kunakili wasifu halisi wa tuta.

VDFC ilitoa matokeo gani?

Ingawa thamani ya \(J_{MS,DB}\) ya HVDFC5 ni chini kidogo kuliko HVDFC4, VDFC5 inahitaji vigezo vingi zaidi. QVDFC4 pia ilitoa matokeo mazuri kwa \(J_{MS,DB}=0,2484\). Mtafiti anatathmini VDFC4 kuwa usanidi unaofaa zaidi kwa uwiano wa jumla wa utendaji/kalibrashi kwa sababu hutoa matokeo mazuri katika makundi ya nusu-gari na robo-gari huku ikihitaji idadi ndogo zaidi ya vigezo.

Je, VDFC ilikuwa bora kila wakati katika kipimo cha ugonjwa wa mwendo wa masafa ya chini?

Hapana. Hili ni mojawapo ya mambo muhimu yenye nuance katika utafiti. Ingawa HVDFC2, HVDFC4 na HVDFC5 ziliboresha uongezaji kasi wa juu zaidi wa wima, kasi ya pitch na \(J_{MS,DB}\), hakuna usanidi wa HVDFC ulioboresha \(J_{MS,SB}\) ikilinganishwa na mstari wa msingi wa mrejesho wa LQSOFH.

Kuna kikomo kinachofanana pia kwa MSDV. Kwa hiyo manufaa ya VDFC hujitokeza hasa katika tathmini zinazojumuisha bendi mbili za masafa na mwendo wa pitch; kuboreka kwa namna hiyo hakuonekani katika kipimo cha kawaida cha masafa ya chini kilichowekewa uzito wa 0,1–0,5 Hz.

Tatizo la ndani la chanzo katika jedwali la MSDV

Thamani ya MSDV bila udhibiti ni 0,0450. Hata hivyo, kwa LQSOFHD Jedwali 4 na Jedwali 6 yanaandika 0,0578 (29%). Kwa kuwa 0,0578 ni kubwa kuliko 0,0450, thamani ghafi ya nambari haiendani na kutafsiri usemi wa kwenye mabano kama “kupungua kwa %29”. Utafiti chanzo haukutoa marekebisho au maelezo ya ziada kwa tofauti hii.

Je, mfumo ulihifadhi utendaji uleule kasi ilipobadilika?

Vigezo vya VDFC viliboreshwa kwa 36 km/h na kisha vikajaribiwa katika wigo wa 10–60 km/h bila uboreshaji upya. Matokeo yanaonyesha kwamba udhibiti wa pitch hasa unaweza kuwa thabiti zaidi dhidi ya mabadiliko ya kasi kuliko udhibiti wa uongezaji kasi wa wima.

Hata hivyo, kauli moja kwamba “huboreka katika hali zote kati ya 20–40 km/h” haionyeshi kikamilifu majedwali ya matokeo. Kwa mfano, kwa HVDFC4:

Jedwali hili linaonyesha kwamba katika baadhi ya pointi kama 30–40 km/h HVDFC4 iliboresha matokeo ikilinganishwa na LQSOFH, lakini kalibrashi hiyo hiyo thabiti inaweza kuwa mbaya zaidi kwa kiasi kikubwa katika 20 km/h. Utafiti wenyewe pia unaeleza kwamba kalibrashi thabiti ya VDFC haiwezi kuendana katika kila pointi na msisimko wa tuta unaobadilika kulingana na kasi, na ramani za vigezo vinavyotegemea kasi zinaweza kuwa na manufaa.

Ni kigezo gani kilichoathiri zaidi utendaji wa VDFC?

Kwa HVDFC4, vigezo vinne — \(h\), \(w\), \(c_f\) na \(L\) — vilibadilishwa katika viwango vitatu na 3⁴ = 81 uigaji zilifanywa. Katika matokeo ya ANOVA, sababu kuu yenye athari kubwa zaidi ikiwa peke yake ilikuwa \(c_f\), yaani nafasi ya kitovu cha kisumbufu pepe cha mbele.

Hata hivyo, athari kubwa zaidi haikutoka kwa kigezo kimoja, bali kwa mwingiliano wa \(c_f \times L\):

Matokeo yanaonyesha kwamba muhimu zaidi kuliko urefu au upana wa tuta pepe pekee ni ulinganifu wa awamu wa muda/nafasi na ekseli za mbele na nyuma. Katika utafiti chanzo, mwingiliano wa \(c_f \times L\) unaeleza takriban %63 ya utofauti wa jumla katika matokeo mawili ya utendaji.

Tofauti kuu kati ya VDFC na preview MPC

Mtafiti hawasilishi VDFC kama mbinu ya kuchukua nafasi ya MPC kwa ujumla. Tafsiri sahihi zaidi ni kwamba ni nyongeza ya ulishaji mbele yenye mzigo mdogo wa hesabu kwa hali ambapo preview kamili ya barabara haipatikani lakini tukio la eneo linalokaribia linaweza kutambuliwa.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• Matumizi ya kisumbufu pepe cha nusu-sine yanaweza kutoa matokeo yenye manufaa zaidi kuliko kulisha mbele tuta halisi moja kwa moja katika uigaji wa tuta la eneo uliochunguzwa.
• Mchanganyiko wa LQ SOF inayotegemea nusu-gari na VDFC kwa ujumla ulikuwa na ufanisi zaidi katika kupunguza mwendo wa pitch kuliko mchanganyiko unaotegemea robo-gari.
• VDFC4 ni mgombea mwenye uwiano mzuri wa utendaji na ugumu wa kalibrashi kati ya chaguo za uwekaji vigezo zilizojaribiwa.
• Katika jaribio la 36 km/h, HVDFC4 ilitoa kupungua dhahiri kwa PAV(a_z), PAV(ω_y) na J_MS,DB ikilinganishwa na gari lisilodhibitiwa.
• Ufanisi wa VDFC ni nyeti kwa kasi ya gari na hasa ulinganifu wa muda/nafasi wa kisumbufu pepe.
• Mwingiliano wa c_f × L ulieleza sehemu kubwa zaidi ya utofauti wa uongezaji kasi wa wima na kasi ya pitch katika ANOVA iliyofanywa.
• Inatarajiwa kwamba mzigo wa hesabu mtandaoni unaweza kuwekwa chini kwa kubadilisha vigezo vilivyoboreshwa nje ya mtandao kuwa lookup tables zinazotegemea kasi.

Matokeo ambayo utafiti haujathibitisha

• Haijathibitishwa kwamba kiwango cha kutokea kwa ugonjwa wa mwendo kwa abiria halisi kimepungua kwa %72 au %73.
• J_MS,SB na J_MS,DB si viwango vipya vya ugonjwa wa mwendo vilivyosawazishwa au kuthibitishwa kliniki.
• Hakuna jaribio la gari halisi, hardware-in-the-loop au binadamu lililofanywa.
• Mipaka ya kujaa kwa nguvu na strok ya aktueta haijawekwa kama kizuizi wazi cha uboreshaji.
• Utendaji wa kiasi katika ulimwengu halisi wa makosa ya kamera/algoriti katika kitovu cha tuta lililotambuliwa haujaonyeshwa kwa majaribio.
• Mbinu haijathibitishwa kwa miingizo ya barabara ya sine ya mara kwa mara au wasifu mpana wa nasibu wa ISO.
• Haijaonyeshwa kwamba VDFC ni bora kuliko preview MPC; hakuna ulinganisho wa moja kwa moja wa MPC wa nambari chini ya hali sawa uliofanywa.
• Haijaonyeshwa kwamba kalibrashi moja ya 36 km/h itatoa faida ileile kwa kasi zote.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

Hatua za usanifu wa udhibiti

1. Miundo ya 2-DOF ya robo-gari na 4-DOF ya nusu-gari iliundwa.
2. Miundo ilibadilishwa kutoka muda endelevu kwenda muda wa kidijitali.
3. Vitendakazi vya utendaji vya LQ vilifafanuliwa kwa robo-gari na nusu-gari.
4. Vidhibiti vya mrejesho vya LQ SOF viliboreshwa kwa kutumia matokeo ya sensa yanayowezekana kiutendaji.
5. Uthabiti wa kawaida wa kitanzi funge ulikaguliwa kwa Schur stability na suluhisho chanya-definite la Lyapunov.
6. Gain ya ulishaji mbele kwa kisumbufu thabiti kinachojulikana ilitolewa kihisabati.
7. VDFC inayotegemea HSVD iliundwa badala ya kutumia moja kwa moja wasifu wa tuta halisi.
8. Matukio matano ya uwekaji vigezo vya VDFC yaliboreshwa nje ya mtandao kwa SBOM.
9. Majibu ya tuta yalilinganishwa katika uigaji wa pamoja wa CarSim 8.0–Simulink 2024a.
10. Unyeti wa kasi wa 10–60 km/h na unyeti wa vigezo wa hali 81 kwa HVDFC4 ulipimwa.

Miundo ya robo-gari na nusu-gari

Modeli ya robo-gari ina muundo wa 2-DOF unaojumuisha mwendo wa wima wa mwili wa gari na gurudumu. Nguvu ya kusimamisha ni:

\[ f_q= -k_s(z_s-z_u) -b_s(\dot z_s-\dot z_u) +u_q \]

.

Modeli ya nusu-gari inawakilisha pamoja na mwendo wa magurudumu ya mbele na nyuma:

• mwendo wa wima wa mwili,
• pembe ya pitch

katika modeli moja. Kwa hiyo, kidhibiti kinachotegemea nusu-gari kinaweza pia kuzalisha moment inayopinga pitch kwenye mwili kupitia tofauti kati ya nguvu za kusimamisha za mbele na nyuma.

Sheria ya moja kwa moja ya ulishaji mbele wa kisumbufu pepe

Katika mbinu ya awali ya kisumbufu pepe, uhamisho wa wima wa mwili wa gari ulipaswa kupimwa. Utafiti huu unaondoa hitaji hilo na kutumia:

\[ u_{FF}= K_{FF}z_v \]

sheria ya moja kwa moja ya ulishaji mbele.

Kwa hiyo VDFC haihitaji kupima uhamisho kamili wa wima wa mwili wa gari. Ishara zinazohitajika kwa mrejesho hupatikana kutoka akseleromita kupitia uchujaji na uintegrishaji.

Matokeo makuu ya uboreshaji wa VDFC4

Katika Jedwali 5, vigezo vilivyotolewa katika chanzo kwa VDFC4 inayotegemea nusu-gari ni:

• \(h=0,305\),
• \(w=1,624\),
• \(c_f=15,624\),
• \(L=3,124\)

.

Mtafiti anaripoti kwamba visumbufu pepe vilivyofanikiwa zaidi kwa ujumla viliunda wasifu wa juu zaidi, mwembamba zaidi na unaoanza baadaye kuliko tuta halisi. Hii inaonyesha kwamba VDFC haikusudii kunakili jiometri halisi ya barabara, bali kuunda ingizo bandia litakalotoa jibu la mpito linalotakiwa la mienendo ya gari.

Kutolingana kwa thamani za kawaida za VDFC4 katika chanzo

Jedwali 9 katika sehemu ya uchanganuzi wa unyeti linafafanua thamani za Level 2 kuwa “thamani za kawaida za HVDFC4 zilizotolewa katika Jedwali 5”. Hata hivyo, Level 2 inatoa:

• h = 0,130,
• w = 1,786,
• c_f = 15,705,
• L = 2,998

. Thamani hizi si sawa na seti ya 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124 katika Jedwali 5. Kwa hiyo, kutokana na majedwali ya chanzo pekee haiwezekani kupatanisha kwa uhakika ni muundo gani wa kawaida wa HVDFC4 uliotumika kama kitovu cha ±%10 kwa ANOVA yenye hali 81.

Ulinganisho mkuu wa nambari wa utendaji unaohusiana na ugonjwa wa mwendo

Matokeo haya yanaonyesha kwamba kipimo kimoja hakiwakilishi mafanikio yote ya udhibiti. Kwa mfano, HVDFC5 inatoa matokeo mazuri katika fahirisi ya bendi mbili lakini MSDV yake ni ya juu kuliko mstari wa msingi wa mrejesho. Kwa hiyo, matokeo ya utafiti kuhusu “kupunguza ugonjwa wa mwendo” lazima yatafsiriwe kwa kutaja ni fahirisi gani na bendi gani ya masafa inayozungumziwa.

Maana ya kiuhandisi ya unyeti kwa kasi

Upana wa anga wa kisumbufu pepe unapowekwa thabiti, mabadiliko ya kasi ya gari hubadilisha muda ambao gari linapitia tuta na hivyo hubadilisha pia maudhui ya masafa. Kwa hiyo, wasifu mmoja wa HSVD ulioboreshwa kwa 36 km/h si bora kwa kasi zote.

Mtafiti anapendekeza kwamba kwa matumizi halisi uboreshaji wa nje ya mtandao ufanywe katika pointi tofauti za kasi na kuhifadhi mapema ramani za:

• h(v),
• w(v),
• c_f(v),
• na ikihitajika L(v)

, kisha gari likiwa linaenda, kazi zinazobaki ziwe tu kipimo cha kasi, interpolation ya jedwali na kuzidisha gain.

Ni masuala gani hayajatatuliwa katika matumizi ya vitendo?

Kelele ya sensa: Kwa kuwa ishara za mrejesho wa LQ SOF zinatolewa kutoka akseleromita, makosa ya uchujaji na matatizo yanayotokana na uintegrishaji lazima yatathminiwe kwenye gari halisi.

Kujaa kwa aktueta: Uigaji ulitumia bandwidth ya 10 Hz; hata hivyo, vikwazo vya wazi vya kujaa kwa nguvu ya aktueta na strok ya kusimamisha havikujumuishwa katika uboreshaji.

Hitilafu ya muda: Ikiwa kitovu cha kisumbufu pepe hakipangwi vizuri na tuta halisi, manufaa ya nguvu ya ulishaji mbele yanaweza kupungua au jibu la mwili/pitch linaweza kuongezeka.

Aina ya barabara: Mbinu inalenga miingizo ya mpito ya aina ya tuta/hump ya eneo. Haijapanuliwa moja kwa moja kwa wasifu endelevu wa sine au wasifu mpana wa nasibu wa barabara.

Uboreshaji wa wakati halisi: SBOM haikubuniwa kuendeshwa mtandaoni. Kwa matumizi halisi, vigezo vinahitaji kuhesabiwa mapema.

Uthibitishaji wa gari halisi: Utafiti haukufanya jaribio la gari halisi au jaribio la HIL.

Uthibitishaji wa binadamu: Ugonjwa wa mwendo wa kibinafsi au faraja ya kusoma haikutathminiwa kwa abiria halisi.

Hitimisho la kisayansi linapaswa kuwekewa mipaka gani?

Hitimisho sahihi zaidi linaloungwa mkono na utafiti ni hili: katika misisimko inayofanana na tuta la eneo, ishara ya ulishaji mbele ya kisumbufu pepe cha nusu-sine iliyorekebishwa vizuri nje ya mtandao, ilipoongezwa kwenye mrejesho wa LQ SOF wa kusimamisha amilifu, iliweza kupunguza katika uigaji wa CarSim uongezaji kasi wa wima wa mwili, kasi ya pitch na hasa fahirisi ya utendaji inayohusiana na ugonjwa wa mwendo ya bendi mbili.

Kwenda mbali zaidi na kusema kwamba mbinu hiyo inapunguza ugonjwa wa mwendo kwa watu halisi kwa viwango vilevile, inafanya kazi kwenye aina zote za barabara au ni bora kuliko preview MPC ya kawaida hakuungwi mkono na utafiti.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

Jina kamili la kazi asilia: Design of Virtual Disturbance Feedforward Controller for Motion Sickness Mitigation

Mwandishi: Seongjin Yim.

Mpangilio wa mwandishi: Utafiti una mwandishi mmoja. Toleo lililochunguzwa halina orodha tofauti ya CRediT/Author Contributions.

Mwandishi wa mawasiliano: Seongjin Yim.

Taasisi: School of Mechanical Systems Engineering, Seoul National University of Science and Technology, 232 Gongneung-ro, Nowon-gu, Seoul 01811, Republic of Korea.

Jarida: Machines. Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland. Juzuu: 14. Toleo: 5. Nambari ya makala: 571. Mwaka: 2026.

DOI: 10.3390/machines14050571

Kiungo rasmi cha uchapishaji: https://doi.org/10.3390/machines14050571

Mchakato wa uchapishaji: Utafiti ulipokelewa 21 Aprili 2026, ukarekebishwa na kukubaliwa 18 Mei 2026, na kuchapishwa 20 Mei 2026.

Mhariri wa kitaaluma: Dan Zhang.

Aina ya chanzo na hali ya mapitio ya kitaaluma: Ni makala ya utafiti iliyopitiwa na wataalamu na kuchapishwa katika jarida la Machines. Uthibitishaji wa kisayansi unategemea modeli ya kihisabati ya gari, usanifu wa udhibiti wa kusimamisha amilifu, uboreshaji wa nje ya mtandao na uigaji wa pamoja wa CarSim–MATLAB/Simulink badala ya jaribio la gari halisi au binadamu.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY). Utafiti ni wa ufikiaji wazi.

Ufadhili: Uliungwa mkono kupitia Ministry of Education chini ya National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program kwa nambari RS-2019-NR040071.

Upatikanaji wa data: Mwandishi ameripoti kwamba michango asilia iko ndani ya utafiti na maswali ya ziada yanaweza kuelekezwa kwa mwandishi wa mawasiliano.

Mgongano wa maslahi: Mwandishi anatangaza kwamba hakuna mgongano wa maslahi.

Kikomo cha maudhui ya kisayansi: Usanifu wa udhibiti, milinganyo, hali za uigaji, vigezo vya VDFC, fahirisi zinazohusiana na ugonjwa wa mwendo, matokeo ya nambari ya utendaji na mapungufu katika maudhui haya ya Verianla yanategemea utafiti uliochunguzwa pekee. Vyanzo vya nje havikutumiwa kuongeza matokeo mapya ya kisayansi; vilitumika tu kuthibitisha utambulisho wa kibibliografia wa uchapishaji na hali ya mapitio ya wataalamu ya jarida.

Kikomo kikuu cha kimetodolojia: Utafiti haujumuishi uthibitishaji wa gari halisi, hardware-in-the-loop au washiriki binadamu. Kujaa kwa nguvu/strok ya aktueta hakukumodeliwa kama kizuizi wazi. VDFC inalenga miingizo inayofanana na tuta la eneo na katika matumizi halisi inahitaji nafasi ya kitovu cha tukio kukadiriwa kwa kuaminika mapema.

Kikomo cha fahirisi ya ugonjwa wa mwendo: J_MS,SB na J_MS,DB ni vipimo visivyo na vipimo vilivyopendekezwa na mtafiti kwa kulinganisha vidhibiti. Utafiti chanzo hauviwasilishi kama viwango vilivyothibitishwa vya ugonjwa wa mwendo vinavyochukua nafasi ya MSDV iliyosanifishwa.

Kutolingana kwa Equation (50) ndani ya chanzo: Katika fomula ya J_RF, uzito wa neno la kwanza ni α_RF, lakini neno la pili limechapishwa kama (1 − α_LF). Maandishi ya sehemu yanafafanua α_RF kwa sehemu ya masafa ya kusoma. Uwasilishaji wa chanzo haujasahihishwa kimya kimya hapa.

Kutolingana kwa MSDV ndani ya chanzo: Ingawa MSDV isiyodhibitiwa ni 0,0450, kwa LQSOFHD imeandikwa thamani 0,0578 pamoja na “(29%)”. Kwa kuwa thamani ghafi ni kubwa kuliko thamani isiyodhibitiwa, asilimia ya kwenye mabano ikitafsiriwa kama kiashiria cha kupungua haiendani na thamani za nambari.

Kutolingana kwa vigezo vya HVDFC4 ndani ya chanzo: Jedwali 5 linatoa vigezo vya kawaida vya HVDFC4 kama 0,305 / 1,624 / 15,624 / 3,124, ilhali Jedwali 9 linafafanua safu yake ya Level 2 kuwa thamani za kawaida za Jedwali 5 lakini linaonyesha 0,130 / 1,786 / 15,705 / 2,998. Utafiti chanzo hauelezi tofauti kati ya seti hizi mbili.