Design of a slip observer and road adhesion coefficient estimator for road vehicles

Abstract

Sürücü kazaları önlemek, veya bir kaza halinde hasar sınırlamak yardımcı Kontrol sistemleri, modern yolcu arabaları her yerde olmuştur. Kontrol sistemleri, modern araclarda kazalarin onlenmesine veya bir kaza halinde hasari sinirlamak icin surucuye yardimci olur. Örneğin, yeni bir araba genellikle sert frenleme sırasında tekerleklerin kilitlenmesini engelleyen bir anti-lock fren sistemi (ABS), var, ve genellikle önlemek için aracın yanal hareketini stabilize bir elektronik stabilite kontrol sistemi (ESC), var savrulma. Ornegin yeni araclarda sert frenleme esnasinda tekerleklerin kilitlenmesini onleyen antilock fren sistemi ve aracin yanal hareketi sirasinda savrulmayi engelleyen elektronik stabilite kontrol sistemleri mevcuttur.Çarpışma uyarı ve kaçınma, rollover önleme, rüzgar stabilizasyonuna ve koltuk konumları ve emniyet kemerleri ayarlayarak yaklaşan bir kaza için hazırlık otomotiv güvenliği için kontrol sistemleri ek örnekler vardır. Carpisma uyari sistemi, ruzgar stabilizasyonu, koltuk konumlari ve emniyet kemerlerini ayarlayarak olasi bir kaza oncesi hazirlik gibi arac guvenligine yardimci ek ornekler de mevcuttur.Bu sistemler aracın durumu ve çevresi hakkında bilgi güveniyor. Bu sistemler aracin durumu ve etrafi hakkindaki bilgilere baglidir. Bu bilgileri almak için, modern otomobillerin çeşitli sensörler ile donatılmıştır.Modern otomobiller bu bilgileri elde edebilmek icin cesitli sensorlerle donatilmislardir. ESC sistemi ile tipik bir araç için gerekli ölçümleri yaw oranı olarak bilinen direksiyon açısı, tekerlek açısal hızlarda, yanal hızlanma ve dikey vücut sabit bir eksen etrafında dönme hızı, içerir. Tipik hir ESC li aracta gerekli olcumler `yaw` orani diye tabir edilen ve direksiyon acisi, tekerlek acsial hizlari, yanal ivmelenme ve dikey yonde sabit bir eksen etrafindaki donme hizindan olusmaktadir. Yalnız bu ölçümler aracın durumu hakkında bilgi büyük bir içerir. Sadece bu olcumler bile aracin durumu hakkinda cok onemli bilgiler icerir. Aracın hızı, tekerlek açısal hızlarının ve hız alarak doğrusal bir referans modeli kullanılarak simidi açısı, direksiyon ve girişleri gibi ek ölçümler normal sürüş koşullarında aracın davranışını tahmin etmek için kullanılabilecek tahmin edilebilir.Aracin hizi tekerleklerin acisal hziyla tahmin edilir ve dogrusal referans modeli aracin hizini direksiyon, simidi acisini ve bazi ek olcumleri alarak aracin normal surus sartlarindaki davranislarini tahmin eder.Bazı miktarlarda kolaylıkla ölçülebilir olmasına rağmen, diğerleri yüksek olması nedeniyle maliyet veya impracticality ve ölçmek zordur. Bazi degerlerin kolaylikla olculebilmesine ragmen, bazilari yuksek maliyet ve ve pratik olmayislari sebebiyle zor olculur. Bir miktar doğrudan ölçülemez zaman, o zaman mevcut olan ölçümleri kullanılarak tahmin etmek genellikle gereklidir. Bazi degerlerin dogrudan olculememesi sebebi ile diger olcumler kuallanilarak bu degerleri tahmin etmek gerekir. Gözlemciler bilinmeyen dinamik durumları tahmin etmek için dinamik modelleri ile kullanılabilir ölçümleri birleştirir.Gozlemciler dinamik modelleri kullanip olcumleri birlestirerek bilinmeyen dinamik durumlari tahmin edebilirler.Ayrıca, araç hareket yöneten önemli parametreler lastik / sürtünme ve lastik model parametrelerinin yol yüzey katsayısı vardır. Ayrica arac hareket yonetiminde lastik-yol surtunme katsayisi ve lastik modeli gibi onemli parametreler vardir. Araç, güvenli bir hızda güvenli takip mesafesi, durma mesafesi ve lateral manevra tüm bu kontrol edilemeyen parametre bağlıdır. Guvenli takip mesafesi, durma mesafesi ve yatay manevra kabiliyeti gibi degerler tum bu kontrol edilemeyen degerler baglidir.Yol sürtünme ve lastik model parametreleri yavaşlama ve çekiş neden ve bir panik manevra sırasında `iplik` bir araç önleyecek lastik güçleri veya kuvvetleri yönetir. Panikle yapilmis bir manevra sirasinda aracin spin atmasini onleyecek olan lastik kuvvetleri veya yavaslama ve cekis kuvvetlerini kontrol eder. Aracın hareket düzenleyen diğer önemli parametreleri dönüştürücüler kullanılarak ölçülebilir iken, ölçmek veya başka yol sürtünmesini tespit etmek için bir yöntem henüz yoktur. aracin hareketine etki eden diger parametreler olculebilirken, henuz yol surtunmesini olcebilecek herhangi bir yontem yoktur. Bir `yol kurgu sensörü` yokluğunda, bu proje ölçülen aracın hareket dayalı yol sürtünme ve lastik model parametrelerini tahmin etmeyi amaçlamaktadır.bu proje bir yol kurgu sensoru olmadan harekete dayali yol surtunmesini ve lastik model parametrelerini tahmin etmeyi amaclamaktadir.Bu tezde geliştirilen sayısal işlemler genişletilmiş Kalman filtreleme, doğrusal olmayan adaptif filtreleme yöntemine dayanmaktadır. Uyarlamalı lastik tahta araç üzerinde sensörlerden gelen sürekli olarak toplanır ve taşıt verilerinin dinamik bir model gerektirir.adaptif lastik,aracin dinamik modeli ve arac uzerine yerlestirilmis olan sensorlerden alinan verilere ihtiyac duyar. Zemin Aracın hareket büyük ölçüde yavaşlama ve çekiş ve yanal kararlılık kaybetme veya şiddetli manevralar sırasında `iplik` bir araç önleyebilirsiniz neden lastik güçleri veya kuvvetleri bağlıdır. Aracin yuzeydeki hareketi lastik kuvvetleri veya yavaslamaya ve hizlanmaya sebep olan kuvvetlere baglidir ve ardarda manevralarda aracin yatay dengesini kaybetmesini engelleyecektir. Lastik kuvvetler doğrusal olmayan, ve onlar bu tür lastik / yol yüzeyi sürtünme katsayısı (?), lastik model parametreleri, lastik basınç ve aşınma ve araç yükleri gibi kontrol edilemeyen faktörlere bağlıdır. Lastik kuvvetlerilineer degildir ve lastik-yol surtunmesi lastik model parametreleri lastik asinmasi, lastik basinci ve arac yukleri gibi parametrelere baglidir. Ikincilparametreleri standart sensörler kullanılarak ölçülebilir iken, ölçmek veya başka ? ve lastik model parametreleri belirlemek için bir yolu bulunmuyor. Ikincil parametreler standart sensorler kullanarak olculebiliyor iken ve lastik model parametrelerini belirlemek icin herhangi bir yol bulunmamaktadir. Bu projede, lastik güçleri, araç sideslip açısı, boyuna araç hızı ve tekerlek kayma oranı genişletilmiş Kalman filtresi kullanılarak belirlenmiştir.

Control systems that help the driver avoid accidents, or limit the damage in case of an accident, have become ubiquitous in modern passenger cars. For example, new cars typically have an anti-lock braking system (ABS), which prevents the wheels from locking during hard braking, and they often have an electronic stability control system (ESC), which stabilizes the lateral motion of the vehicle to prevent skidding. Collision warning and avoidance, rollover prevention, crosswind stabilization, and preparation for an impending accident by adjusting seat positions and seat belts are additional examples of control systems for automotive safety.These systems rely on information about the state of the vehicle and its surroundings. To obtain this information, modern cars are equipped with various sensors. For a typical car with an ESC system, necessary measurements include the steering wheel angle, wheel angular velocities, lateral acceleration, and the rate of rotation around the vertical body-fixed axis, known as the yaw rate. These measurements alone contain a great deal of information about the state of the vehicle. The speed of the car can be estimated using the wheel angular velocities, and a linear reference model taking the speed, steering wheel angle, and additional measurements as inputs can be used to predict the behavior of the car under normal driving conditions.Although some quantities are easily measured, others are difficult to measure because of high cost or impracticality. When some quantity cannot be measured directly, it is often necessary to estimate it using the measurements that are available. Observers combine the available measurements with dynamic models to estimate unknown dynamic states.Also, crucial parameters governing vehicle motion are the tire/road-surface coefficient of friction and tire model parameters. Vehicle stopping distance, safe following distance, safe speed, and lateral maneuverability all depend on this uncontrollable parameter.Road friction and tire model parameters govern the tire forces, or forces that cause deceleration and traction and that prevent a vehicle from ?spinning? during a panic maneuver. While other important parameters governing vehicle motion can be measured using transducers, there is currently no method to measure or otherwise determine road friction. In the absence of a ?road fiction sensor?, this project aims to estimate road friction and tire model parameters based on measured vehicle motion.The numerical procedures developed in this project are based on extended Kalman filtering, a nonlinear adaptive filtering method. The adaptive tire requires a dynamic model of the vehicle and data that is gathered continually from sensors on board the vehicle. Ground vehicle motion depends largely on the tire forces, or forces that cause deceleration and traction and that can prevent a vehicle from losing lateral stability or spinning during severe maneuvers. The tire forces are nonlinear, and they depend on uncontrollable factors, such as tire/road-surface coefficient of friction (µ), tire model parameters, tire pressure and wear, and vehicle loads. While the latter parameters can be measured using standard sensors, there is currently no way to measure or otherwise determine µ and tire model parameters. In this project, the tire forces, vehicle sideslip angle, longitudinal vehicle velocity and wheel slip are determined using extended Kalman filtering.