A Study of Coordinated Vehicle Traction Control System Based on Optimal Slip Ratio Algorithm

Under complicated situations, such as the low slippery road surface and split-μ road surface, traction control system is the key issue to improve the performance of vehicle acceleration and stability. In this paper, a novel control strategy with engine controller and active pressure controller is presented. First and foremost, an ideal vehicle model is proposed for simulation; then a method for the calculation of optimal slip ratio is also brought. Finally, the scheme of control method with engine controller and active brake controller is presented. From the results of simulation and road tests, it can be concluded that the acceleration performance and stability of a vehicle equipped with traction control system (TCS) can be improved

Développement et expérimentation d’une stratégie optimale de freinage régénératif pour les véhicules électriques basée sur la commande avancée du glissement de la roue

En propulsion électrique, le freinage régénératif consiste à récupérer l’énergie cinétique du véhicule en freinant la roue propulsée avec la motorisation électrique. Afin d'optimiser la quantité d'énergie récupérée à partir du freinage électrique, la plupart des études antérieures proposent des stratégies qui consistent à définir le couple de freinage en fonction de la vitesse du véhicule. Dans cette étude nous proposons une stratégie originale qui consiste à commander le glissement de la roue freinée en fonction de la vitesse du véhicule. Les deux principales hypothèses qui ont motivé ce travail sont que cette stratégie de récupération, réglée à l’optimum, est moins sensible aux incertitudes et qu’elle permet d’éviter une perte d’adhérence de la roue, étant donné que le glissement est contrôlé. L’objectif ultime est de démontrer expérimentalement qu’il est possible de mettre en œuvre une telle approche sur un véhicule électrique afin d'assurer une récupération optimale de l'énergie tout en assurant la stabilité du véhicule. Le premier volet de cette étude est d’étudier l’avantage de la stratégie de commande du glissement quand elle est globalement optimisée au sens de maximiser la récupération d’énergie en considérant le rendement énergétique de la chaine électrique et des pertes mécaniques. Pour cela, un simulateur basé sur Matlab/Simulink a été développé et validé par des mesures expérimentales. La nouvelle stratégie en glissement est alors comparée en simulation à d’autres stratégies, et sa sensibilité est évaluée par rapport à des incertitudes paramétriques sur l’inclinaison de la route, la masse et les conditions routières. Les simulations numériques, validées par des essais expérimentaux, montrent qu’un freinage régénératif qui commande le glissement est la stratégie la moins sensible aux variations paramétriques. Le deuxième volet de cette étude porte sur la synthèse et la mise en œuvre d’un contrôleur temps-réel, embarqué sur un véhicule électrique à trois roues, afin de procéder à des tests routiers de la stratégie en glissement. Considérant qu'il n'est pas possible de mesurer directement le glissement, il doit être estimé en temps réel à partir des mesures des encodeurs des roues. Pour ce faire, un modèle d’état non-linéaire du comportement du système de propulsion électrique, incluant la dynamique du glissement, a été expérimentalement identifié. Ce modèle original, combiné à un modèle classique de dynamique longitudinale du véhicule, est utilisé pour la synthèse et la comparaison de deux observateurs de Kalman étendu. Finalement, un estimateur d’adhérence, basé sur un algorithme d’identification de type RLS-[lambda], est mis en place pour corriger en-ligne un facteur lié à l’adhérence. Il devient ainsi possible d’estimer avec précision le glissement de la roue motrice, même en présence de variations paramétriques importantes. Un contrôleur non-linéaire temps réel a été développé et implanté dans le but de suivre une consigne de glissement optimal. Considérant la présence d’un retard pur important dans la chaine de contrôle, le contrôleur se décompose en une partie boucle ouverte afin d’atteindre rapidement la consigne de couple et une rétroaction non-linéaire afin de corriger finement la valeur finale. La synthèse des compensateurs (boucle ouverte et rétroaction) se base sur une linéarisation par morceaux du système à contrôler: les paramètres du modèle d’état sont fixés pour une commande de couple de freinage donnée. La structure de contrôle implantée a été réduite afin de minimiser la puissance de calcul requise. La combinaison de l’observateur de glissement avec le contrôleur de glissement a permis de valider expérimentalement la stratégie de freinage par glissement sur un véhicule électrique. Les conditions de la route (niveau d’adhérence) ont été modifiées pour valider la robustesse du contrôleur sur une surface glissante

Real-time Autonomous Cruise Control of Connected Plug-in Hybrid Electric Vehicles Under Uncertainty

Advances in embedded digital computing and communication networks have enabled the development of automated driving systems. Autonomous cruise control (ACC) and cooperative ACC (CACC) systems are two popular types of these technologies, which can be implemented to enhance safety, traffic flow, driving comfort and energy economy. This PhD thesis develops robust and adaptive controllers for plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs), with the Toyota Plug-in Prius as the baseline vehicle, in order to enable them to perform safe and robust car-following and platooning with improved vehicle performance. Three controllers are designed here to achieve three main goals. The first goal of this thesis is the development of a real-time Ecological ACC (Eco-ACC) system for PHEVs, that is robust to uncertainties. A novel adaptive tube-based nonlinear model predictive control (AT-NMPC) approach to the design of Eco-ACC systems is proposed. Through utilizing two separate models to define the constrained optimal control problem, this method takes into account uncertainties, modeling errors and delayed data in the design of the controller and guaranties robust constraint handling for the assumed uncertainty bounds. {In addition, it adapts to changes in order to improve the control performance when possible.} Furthermore, a Newton/GMRES fast solver is employed to implement the designed AT-NMPC in real-time. The second goal is the development of a real-time Ecological CACC (Eco-CACC) system that can simultaneously satisfy the frequency-domain and time-domain platooning criteria. A novel distributed reference governor (RG) approach to the constraint handling of vehicle platoons equipped with CACC is presented. RG sits behind the controlled string stable system and keeps the output inside the defined constraints. Furthermore, to improve the platoon's energy economy, a controller is presented for the leader's control using NMPC method, assuming it is a PHEV. The third objective of this thesis is the control of heterogeneous platoons using an adaptive control approach. A direct model reference adaptive controller (MRAC) is designed that enforces a string stable behavior on the vehicle platoon despite different dynamical models of the platoon members and the external disturbances acting on the systems. The proposed method estimates the controller coefficients on-line to adapt to the disturbances such as wind, changing road grade and also to different vehicle dynamic behaviors. The main purpose of all three controllers is to maintain the driving safety of connected vehicles in car-following and platooning while being real-time implementable. In addition, when there is a possibility for performance enhancement without sacrificing safety, ecological improvement is also considered. For each designed controller, Model-in-the-Loop (MIL) simulations and Hardware-in-the-Loop (HIL) experiments are performed using high-fidelity vehicle models in order to validate controllers' performance and ensure their real-time implementation capability

Approche réactive pour la conduite en convoi des véhicules autonomes (Modélisation et vérification)

Cette thèse se situe dans la problématique de la conduite en convoi de véhicules autonomes : des ensembles de véhicules qui se déplacent en conservant une configuration spatiale, sans aucune accroche matérielle. Ses objectifs sont d'abord, la définition d'une approche de prise de décision pour les systèmes de convois de véhicules, puis, la définition d'une approche de vérification, adaptée à la preuve de propriétés relatives aux convois de véhicules, avec une attention particulière envers les propriétés de sûreté.L'approche pour la prise de décision est décentralisée et auto organisée : chaque véhicule détermine son comportement de façon locale, à partir de ses propres capacités de perception, sans avoir recours à une communication explicite, de telle sorte que l'organisation du convoi, son maintien et son évolution soient le résultat émergeant du comportement de chaque véhicule. L'approche proposée s'applique a des convois suivant plusieurs types de configuration, et permet des changements dynamiques de configuration.L'approche proposée pour la vérification de propriétés de sûreté des convois de véhicules, adopte le model-checking comme technique de preuve. Pour contourner le problème de l'explosion combinatoire, rencontré dans la vérification des systèmes complexes, nous avons proposé une méthode compositionnelle de vérification, qui consiste a décomposer le système en sous systèmes et à associer une propriété auxiliaire à chacun des sous systèmes. La propriété globale sera ensuite déduite de l'ensemble des propriétés auxiliaires, par l'application d'une règle de déduction compositionnelle. La complexité calculatoire est mieux maîtrisée car le model-checking s'applique aux sous-systèmes. Nous proposons une règle de déduction adaptée aux systèmes de conduite en convoi, en particulier ceux qui sont basés sur des approches décentralisées. La règle considère chaque véhicule comme un composant. Elle est consistante sous la condition que l'ajout d'un nouveau composant au système n'a pas d'influence sur le comportement du reste du système. L'approche décentralisée proposée pour la conduite en convoi satisfait cette condition. Deux propriétés de sûreté ont été vérifiées : absence de collision et évolution confortable pour les passagersThis thesis places in the framework of Platoons, sets of autonomous vehicles that move together while keeping a spatial configuration, without any material coupling. Goals of the thesis are: first, the definition of a decision making approach for platoon systems. Second, the definition of a method for the verification of safety properties associated to the platoon system.The proposed decision making approach is decentralized and self-organized. Platoon vehicles are autonomous, they act based only on their perception capabilities. The configuration emerges as a result of the individual behavior of each of the platoon vehicle. The proposed approach can be applied to platoon with different configurations, and allows for dynamic change of configuration.The proposed verification method uses the model-checking technique. Model checking of complex system can lead to the combinatory explosion problem. To deal with this problem, we choose to use a compositional verification method. Compositional methods decompose system models into different components and associate to each component an auxiliary property. The global property can then be deduced from the set of all the auxiliary properties, by applying a compositional deduction rule. We define a deduction rule suitable for decentralised platoon systems. The deduction rule considers each vehicle as a component. It is applicable under the assumption that adding a new component to an instance of the system does not modify behavior of the instance. Two safety properties have been verified : collision avoidance.BELFORT-UTBM-SEVENANS (900942101) / SudocSudocFranceF

Small-Scale Intelligent Vehicle Design Platform

Intelligent Vehicle Design is a growing field with the potential to save many lives by actively minimizing the impacts of human error. Though there are many ways to research intelligent vehicle control, full-scale implementations are expensive and dangerous and computer simulations have extremely steep learning curves. Researchers and students need an accessible, adaptable, and robust development platform to rapidly create and test autonomous control algorithms. While small-scale platforms are often designed from the ground up for specific projects, this requires analysis, design, and manufacture. The goal of this project is to develop a small-scale intelligent vehicle that can be configured with physical sensors and programmed with control algorithms designed in Simulink. We will strive to make our design adaptable and reproducible through intentional design and documentation. We have completed the design to adapt a 1/7th scale remote control vehicle with a custom chassis, independently driven wheels, and a Raspberry Pi based control package. An inertial measurement unit, an ultrasonic rangefinder, and a camera will give the system realtime data about itself and its surroundings. This well-documented research platform will enable more students to get hands on experience in developing and testing intelligent vehicle systems. These students will become the next generation of vehicle safety engineers, developing the life-saving intelligent vehicle systems of the future