극한 주행 성능 향상을 위한 타이어 슬립 정보 기반 통합 샤시제어 알고리즘

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2016. 8. 이경수.This paper presents a tire slip based integrated chassis control (ICC) algorithm of four-wheel drive(4WD)/ electronic stability control(ESC)/electronic controlled suspension(ECS) for enhanced limit handling. The principal objective of the vehicle dynamic control algorithm for limit handling is to enable agile, steady maneuver at the limits and expand vehicle control capability to maximum. In order to achieve this objective, the ICC consists of three layers - a supervisor, an upper level controller, and a lower level controller. The supervisor determines desired vehicle motions based on driver commands to the vehicle. The upper level controller calculated virtual control inputs based on desired vehicle motion. In the lower level controller, the virtual control inputs are optimally coordinated to each chassis module based on tire combined slip for enhanced limit handling. The performance of ICC has been investigated via closed loop simulation and vehicle experiment. To investigate the ICC algorithm at the limits via closed loop simulation, the lateral driver model, which mimics professional drivers, for limit handling has been developed and utilized. In the developed driver model, body side slip angle incorporates into path tracking error in contrast to common path tracking algorithms. It has been shown that the proposed ICC algorithm effectively keeps stability and maneuverability of the vehicle at the limits.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Study Background 1 1.2 Purpose of Research 3 Chapter 2 Vehicle Control System 5 2.1 Vehicle Chassis System 5 Chapter 3 Lateral Driver Model 8 3.1 Overall Algorithm 8 3.2 Comparison and Validation 23 Chapter 4 Development of Integrated Chassis Control Algorithm of ESC and 4WD for Enhanced Limit Handling 32 4.1 Supervisor 32 4.2 Uppel Level Controller 34 4.3 Lower Level Controller: Optimal Coordination 37 4.4 Simulation Results 47 Chapter 5 Development of Integrated Chassis Control Algorithm of ESC, 4WD, ECS and ARS for Enhanced Limit Handling 58 5.1 Supervisor 58 5.2 Upper Level Controller 59 5.3 ECS/ARS Control Allocation 59 5.4 Comparison and validation 64 Chapter 6 Vehicle Tests of 4WD/ESC/ECS Algorithm 71 6.1 Experimental Results 72 Chapter 7 Conclusion & Future Works 73 Bibliography 75 국문 초록 78Maste

Vehicle dynamics virtual sensing and advanced motion control for highly skilled autonomous vehicles

This dissertation is aimed at elucidating the path towards the development of a future generation of highly-skilled autonomous vehicles (HSAV). In brief, it is envisaged that future HSAVs will be able to exhibit advanced driving skills to maintain the vehicle within stable limits in spite of the driving conditions (limits of handling) or environmental adversities (e.g. low manoeuvrability surfaces). Current research lines on intelligent systems indicate that such advanced driving behaviour may be realised by means of expert systems capable of monitoring the current vehicle states, learning the road friction conditions, and adapting their behaviour depending on the identified situation. Such adaptation skills are often exhibited by professional motorsport drivers, who fine-tune their driving behaviour depending on the road geometry or tyre-friction characteristics. On this basis, expert systems incorporating advanced driving functions inspired by the techniques seen on highly-skilled drivers (e.g. high body slip control) are proposed to extend the operating region of autonomous vehicles and achieve high-level automation (e.g. manoeuvrability enhancement on low-adherence surfaces). Specifically, two major research topics are covered in detail in this dissertation to conceive these expert systems: vehicle dynamics virtual sensing and advanced motion control. With regards to the former, a comprehensive research is undertaken to propose virtual sensors able to estimate the vehicle planar motion states and learn the road friction characteristics from readily available measurements. In what concerns motion control, systems to mimic advanced driving skills and achieve robust path-following ability are pursued. An optimal coordinated action of different chassis subsystems (e.g. steering and individual torque control) is sought by the adoption of a centralised multi-actuated system framework. The virtual sensors developed in this work are validated experimentally with the Vehicle-Based Objective Tyre Testing (VBOTT) research testbed of JAGUAR LAND ROVER and the advanced motion control functions with the Multi-Actuated Ground Vehicle “DevBot” of ARRIVAL and ROBORACE.Diese Dissertation soll den Weg zur Entwicklung einer zukünftigen Generation hochqualifizierter autonomer Fahrzeuge (HSAV) aufzeigen. Kurz gesagt, es ist beabsichtigt, dass zukünftige HSAVs fortgeschrittene Fahrfähigkeiten aufweisen können, um das Fahrzeug trotz der Fahrbedingungen (Grenzen des Fahrverhaltens) oder Umgebungsbedingungen (z. B. Oberflächen mit geringer Manövrierfähigkeit) in stabilen Grenzen zu halten. Aktuelle Forschungslinien zu intelligenten Systemen weisen darauf hin, dass ein solches fortschrittliches Fahrverhalten mit Hilfe von Expertensystemen realisiert werden kann, die in der Lage sind, die aktuellen Fahrzeugzustände zu überwachen, die Straßenreibungsbedingungen kennenzulernen und ihr Verhalten in Abhängigkeit von der ermittelten Situation anzupassen. Solche Anpassungsfähigkeiten werden häufig von professionellen Motorsportfahrern gezeigt, die ihr Fahrverhalten in Abhängigkeit von der Straßengeometrie oder den Reifenreibungsmerkmalen abstimmen. Auf dieser Grundlage werden Expertensysteme mit fortschrittlichen Fahrfunktionen vorgeschlagen, die auf den Techniken hochqualifizierter Fahrer basieren (z. B. hohe Schlupfregelung), um den Betriebsbereich autonomer Fahrzeuge zu erweitern und eine Automatisierung auf hohem Niveau zu erreichen (z. B. Verbesserung der Manövrierfähigkeit auf niedrigem Niveau) -haftende Oberflächen). Um diese Expertensysteme zu konzipieren, werden zwei große Forschungsthemen in dieser Dissertation ausführlich behandelt: Fahrdynamik-virtuelle Wahrnehmung und fortschrittliche Bewegungssteuerung. In Bezug auf erstere wird eine umfassende Forschung durchgeführt, um virtuelle Sensoren vorzuschlagen, die in der Lage sind, die Bewegungszustände der Fahrzeugebenen abzuschätzen und die Straßenreibungseigenschaften aus leicht verfügbaren Messungen kennenzulernen. In Bezug auf die Bewegungssteuerung werden Systeme zur Nachahmung fortgeschrittener Fahrfähigkeiten und zum Erzielen einer robusten Wegfolgefähigkeit angestrebt. Eine optimale koordinierte Wirkung verschiedener Fahrgestellsubsysteme (z. B. Lenkung und individuelle Drehmomentsteuerung) wird durch die Annahme eines zentralisierten, mehrfach betätigten Systemrahmens angestrebt. Die in dieser Arbeit entwickelten virtuellen Sensoren wurden experimentell mit dem Vehicle-Based Objective Tyre Testing (VBOTT) - Prüfstand von JAGUAR LAND ROVER und den fortschrittlichen Bewegungssteuerungsfunktionen mit dem mehrfach betätigten Bodenfahrzeug ”DevBot” von ARRIVAL und ROBORACE validiert