Kawalan kenderaan darat autonomi telah menjadi salah satu topik kajian yang paling
penting sejak kebelakangan ini. Di antara kebanyakan ciri-ciri, laluan kenderaan darat
ini telah menarik perhatian para penyelidik untuk kegunaan yang lebih meluas di dalam
kereta-kereta penumpang untuk mengurangkan kemalangan dan kesesakan lalu lintas.
Dalam kajian ini, satu model matematik kenderaan darat telah dihasilkan daripada
sisi dinamik. Sudut panduan dan lengkungan jalan masing-masing bertindak sebagai
kawalan masukan kenderaan dan gangguan masukan kenderaan. Kemudian, dengan
bantuan kaedah kawalan konvensional, kenderaan dapat dikawal mengikut laluan yang
ditetapkan. Seterusnya, model kawalan ramalan diaplikasikan untuk mengawal model
kenderaan. Bagi kedua-dua pendekatan konvensional dan kawalan ramalan, kestabilan
dan kemantapan sistem kawalan litar tertutup telah dilakukan di atas jalan yang kering
dan juga basah. Bagi tujuan analisis keteguhan, kebarangkalian parametrik ditambah
ke dalam model kenderaan di mana pekali geseran jalan-tayar dan jarak di hadapan
dianggap sebagai parameter yang tidak tentu. Keteguhan kawalan kadaran, kamiran,
dan bezaan adalah tidak memuaskan dalam kehadiran kebarangkalian parametrik tetapi
model kawalan ramalan adalah cukup teguh dalam kehadiran kebarangkalian pekali
geseran jalan-tayar dan jarak di hadapan.
_______________________________________________________________________________________________________
Control of autonomous ground vehicle has been one of the most vital topic of
research in recent times. Among many features, lane keeping of ground vehicle has
caught the attention of the researchers for its immense need in the passenger cars to
avoid accidents and congestion. In this research a mathematical model of ground
vehicle is developed from the lateral dynamics. The steering angle and the road
curvature acts as the control input and the disturbance input of the vehicle respectively.
Then with the help of conventional control method the vehicle is controlled to keep
the lane. Later, model predictive control is applied for controlling the vehicle model.
For both conventional and model predictive control approaches, the stability and
robustness of the closed loop control system is conducted on dry and wet road
condition. For robustness analysis, parametric uncertainty is added in the vehicle
model, where road-tire friction coefficient and look ahead distance are assumed as
uncertain parameters. Robustness of the proportional, integral, derivative control is
not satisfactory in the presence of parametric uncertainty but the model predictive
controller is robust enough in the presence of uncertain road-tire friction coefficient
and look ahead distance.