Recently, various vehicle dynamics controllers to improve stability have been developed. Because these are based on the longitudinal and lateral dynamics of a vehicle, controllers need to observe vehicle states which are side-slip angle, vehicle velocity, roll and pitch angle in real time. However production vehicles do not have sensors for lateral velocity, roll and pitch angle because of a cost issue. This is why robust vehicle state estimations are needed.
This paper develops and analyzes vehicle side-slip angle (equivalent to lateral velocity) observers which are based on kinematic and conventional bicycle models. A simple Luenberger observer and a linear time-varying observer are designed respectively. Adjusted bicycle model based novel observer using lateral acceleration, which has robust performance to model parameter variation, is presented. The proposed observer gains are selected to guarantee the stability of error dynamics as well as making it to be independent from model parameter variation and uncertainties. However the performance of the proposed approach is affected by the accuracy of lateral acceleration measurement. Therefore this paper presents a novel compensator in this method using a bank index which integrates the effects of suspension roll and road bank angle. The method is analyzed by compared with well-known static bank and dynamic bank estimation methods. Also an estimator of pitch angle and road elevation is presented. This is based on simple kinematic relation and the pseudo-measurement of longitudinal velocity by using wheel speed sensors. This ensures reliable inputs for the kinematic based observer which is used for estimating vehicle longitudinal velocity.
In addition, the architecture of an integrated vehicle states estimator system is proposed. Each subsystem is designed considering stability. This is done by decoupling each of them. The performance of the proposed estimator is verified and evaluated under various driving situations and maneuvers using CarSim and Matlab/Simulink Simulation tools.
최근 자동차 부품의 전자화가 급진전 되면서 고 신뢰, 고 성능을 가진 차량 동역학 제어기 설계를 위한 연구가 활발히 이루어 지고 있다.
기존의 ABS, TCS와 같은 종 방향 동역학 제어기와 횡 방향 동역학 제어기인 ESP, ROC의 성능을 극대화하기 위한 연구는 물론이거니와 ACC(adaptive cruise control), collision avoidance와 같은 새로운 active safety 시스템에 대해서도 연구가 진행되고 있다.
이와 같은 운전자의 안정성을 도모하는 차량 동역학 제어기는 다양한 상황에서의 정확한 제어가 보장되어야 하며, 이를 위해서는 차량 상태를 정확히 아는 것이 필요하다. 일반적으로 차량에는 가격 절감을 위해 최소한의 센서만을 사용되므로, 측정 불가능한 정보는 관측기를 통해서 추정되어야 한다. 하지만 기존의 모델 기반의 관측기는 센서 입력의 bias와 모델의 파라미터의 변화와 불확실성으로 인해 다양한 상황에서의 신뢰할만한 성능을 보여주지 못하였다. 특히, 횡 방향 미끄럼 각은 ESP, ROC와 같은 동역학 제어기의 중요한 상태 정보이지만 타이어와 서스펜션의 강한 비선형성과 노면 조건의 불확실성등으로 인해 추정하기가 상당히 까다롭다.
본 논문에서는 기존의 횡 방향 미끄럼 각 관측기에 대해 분석하고, 위에서 언급된 문제점들을 해결하기 위한 새로운 횡 방향 관측기를 제안하였다. 수정된 bicycle 모델을 이용한 제안된 관측기는 다양한 상황에서 기존 관측기보다 우수한 성능을 보여주었다. 또한 기존의 관측기 설계에서 간과한 서스펜션 roll 거동에 대한 효과를 포함하는 새로운 roll 각 추정 방법(bank index)을 고안함으로써 보다 강건한 성능의 차량 상태 관측기를 제안하였다. 제안된 상태 관측기는 Matlab/Simulink 기반으로 구현되었으며, 상용 프로그램인 CarSim을 이용해 다양한 상황에서의 성능을 검증하였다.
또한 본 논문에서는 기존의 동역학 제어기 설계에 있어 간과된 종 방향 속도와 pitch각에 대한 추정 방법을 제안하고 성능을 검증하였다. 제안된 관측기는 향후 ACC, ABS, TCS등의 성능을 극대화에 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
