This dissertation presents a novel method to improve the chassis control performance of ground vehicles using understeer characteristics. It is well-known that most production vehicles are generally built to show some understeer characteristics for preventing the oversteer. That is, the brake systems are designed to be front biased such that the front wheel slip ratio are saturated first. Therefore, front wheel slip tend to be larger than the rear ones during braking. Similarly, the wheel sideslip angles at the front wheels should always have a larger value that those for the rear wheels during normal cornering. These braking and handling characteristics are exploited to classify the road surface condition in real-time. It is widely known that the tire-road friction coefficient is crucial factors for vehicle safety control systems. Therefore, numerous efforts have been made to resolve these problems, but none have presented satisfactory results in all cases. In this dissertation, cost-effective observers for estimating road surface condition are introduced first. The estimation processes are activated during braking or cornering, which is a quite reasonable. Unlike the conventional methods which concentrated on individual wheel’s state variables, i.e., state variables of front wheels, the propose method compares the front and rear wheel slip ratio and sideslip angles simultaneously. In this way, estimation of unmeasurable vehicle state variables such as wheel sideslip angle, slip ratio, and absolute vehicle velocity, which are usually unavailable in production vehicles, can be removed from the entire algorithm. This is the main contribution of the estimation part of this dissertation. Moreover, individual brake torque, which are usually assumed as constant values in previous studies, are also estimated in real-time by exploiting the understeer characteristics. By obtaining the accurate brake torque, the estimation performance of tire-road friction coefficient during braking can be improved. The all developed algorithms for estimating road surface condition are verified through simulations and experiments using a production vehicles, and it confirms that the estimation performance is improved significantly compared with those for the conventional methods. Based on the estimation results, the pure longitudinal and pure lateral control for improving the vehicle dynamic performance and vehicle safety are presented. Using a special type of sliding mode control, a new type of ABS and TCS for any types of ground vehicles are developed. In order to realize a robust wheel slip control system, the wheel slip and the desired wheel slip are generally required. Unfortunately, however, these parameters cannot be accurately measured in production vehicles. The method suggested in this dissertation is aimed at solving these problems by exploiting the nonlinear characteristics of tire force. The front and rear wheels have different roles in the proposed method. The in-wheel motors are controlled to cycle near the optimal slip point. Based on the cycling patterns of the front wheels, the desired wheel speed for rear wheel is defined. The rear wheels are controlled to track this defined speed. Regarding the vehicle lateral control, a novel yaw rate–based lateral control in that the available road surface friction is fully utilized as much as possible is presented. The desired yaw rate is not explicitly defined in this dissertation. Instead, the difference of wheel sideslip angles between the front and rear wheels is regulated by the additional yaw moment. As a result, the vehicle is steered to a neutral steering condition in which the rear wheel sideslip angle increases up to the magnitude of front wheel sideslip angle. Thanks to this approach, the increased lateral acceleration compared to that of conventional methods can be realized, meaning the improved cornering performance. Moreover, the complicated estimation processes such as road surface friction, sideslip angle, and model parameters are excluded in the proposed method. As a result, the entire algorithm is much simpler compared with the conventional controllers, resulting in less computation. The developed methods are also confirmed in simulation and real car-based experiments, and the results reveal that the proposed method opens up opportunities for new types of chassis control systems using the characteristics of the motor.
본 논문에서는 차량의 언더스티어 특성을 이용한 실시간 노면 마찰 계수 추정 기법 및 차량 종/횡방향 샤시 제어 기법을 제안 하였다. 차량이 정상상태에서 선회 시 전륜의 슬립각이 후륜의 슬립각 보다 더 큰 언더스티어 특성을 보이는데, 이는 모든 양산 차량에서 정도의 차이만 있지 비슷한 경향을 보인다. 이와 비슷하게, 제동 시 전륜의 슬립비가 후륜의 슬립비 보다 더 크게 나타나는 제동 특성 또한 양산 차량에서 쉽게 관측 가능하며, 본 논문은 이러한 차량 설계 특성을 활용하였다는 점이 기존의 방법들과 가장 크게 구별된다고 할 수있다.
차량 동역학 연구자들이 공통적으로 말하는 풀리지 않는 난제는 실시간으로 노면의 상태를 추정하는 것인데, 본 학위 논문에서는 언더스티어 특성을 활용해서 노면의 상태를 추정 하는 기법을 제안하였다. 기존 참고 문헌에서 제안되는 방법들의 가장 큰 한계점은 특정한 비선형 타이어 모델에 기반한 추정 알고리즘이 제안되는 것과 물리적 가진 신호가 클 때만 추정 성능이 보장 된다는 것 인데, 본 논문에서 제안하는 추정 알고리즘은 언더스티어 특성을 활용함으로서 저슬립/저슬립각 영역 내에서 물리적 가진 신호가 적을 때에도 노면 종류를 판별할 수 있으며, 특히 차량 언더스티어 특성을 이용한 덕분에 타이어 파라미터를 추정하기 위한 중간 단계의 추정기들 없이 알고리즘을 구현 했다.
설계된 노면 마찰 계수기는 차량에 일정량의 가진 신호가 들어 올 때 마다 노면 종류를 실시간으로 분류하였고, 그 정보를 활용해서 차량의 종/횡방향 제어 성능 향상에 기여하였다. 즉, 샤시 제어 성능의 지표라고 할 수 있는 종/횡방향 가속도 값을 실시간으로 관측하고, 이를 노면 마찰의 물리적 한계 근처에 머무르게 하는 것이 최종 목표다. 실제로 제어를 할 때는, 추정된 마찰 계수 값 근방까지 차량을 가/감속 혹은 요 모멘트를 생성시키도록 제어 입력을 인가하고 제어 상황에서의 노면 정보를 실시간으로 업데이트 하기 위해서 추가적인 노면 추정 과정을 거치는 방법을 제안하였다.
전륜의 인휠 모터를 피크 노면 마찰 계수 값 근방에서 사이클링하는 알고리즘을 제시하여, 종방향 휠 슬립 제시에도 전륜을 통해 노면을 계속해서 추정함과 동시에 제어가 이루어지게끔 하는 제어 알고리즘을 제안하였다. 전륜의 사이클링 패턴을 실시간 모니터링 하여 후륜은 이를 추종하게끔 제어함으로서 실용적인 측면이 강화된 휠 슬립 제어 기법을 제안 하였다. 또한 횡방향 코너링 성능 향상을 위해서 차량의 기본 특성인 언더스티어 경향을 뉴트럴스티어 경향으로 변경하는 제어 기법을 제시하였는데, 기존의 요레이트 기반 혹은 슬립앵글 기반 제어와는 달리 전륜과 후륜의 슬립앵글 차이를 제한하는 방법을 제시함으로서, 추정하기 까다로운 파라미터를 전체 알고리즘에서 제외 하는 효과를 얻었다.
상기 명시된 추정 및 제어 알고리즘은 차량 동역학 소프트웨어인 카심 혹은 실제 차량을 통해서 검증 되었으며, 기존의 방법에 비해 차량은 더 큰 가/감속 혹은 횡 가속 성능을 보여 주었으며, 현재 양산차량에서 주로 사용되는 룰베이스 기반 제어 방법에 비해 튜닝 파라미터 개수를 수십배 이상 줄임으로써 차량 개발 시, 알고리즘 튜닝에 소요되는 시간 및 비용 절감에 효과적일 것으로 기대 된다.
