Modellbasierte Regler für Fahrdynamiksimulationen

Abstract

Ziele dieser Masterarbeit sind der Entwurf und die Untersuchung von modellbasierten Reglern für zwei Anwendungen der Fahrdynamiksimulation: 1. Abstandsregelung zu einem vorausfahrenden Fahrzeug unter Vorgabe des Führungsverhaltens und 2. Trajektorienfolgeregelung für automatisiertes Fahren.Um diese Regler zu entwickeln, wurde eine Literaturrecherche zu aktuellen Regelkonzepten, die bereits erfolgreich für ähnliche Anwendungen implementiert wurden, durchgeführt. Die entwickelten Regler wurden in Matlab/Simulink implementiert und in Co-Simulationen mit CarSim deren Performance getestet und eine Parameterstudie durchgeführt, bei der die Einflüsse von ausgewählten Modellfehlern untersucht wurden.Für die Abstandsregelung wurde ein flachheitsbasierter Regler bestehend aus einer Vorsteuerung und einem Feedbackregler entwickelt und parametrisiert. Die Studie ergab, dass sich dieses Konzept sehr gut für die Abstandsregelung eignet und überaus robust gegenüber Modellierungsfehler der Masse im Bereich von ±30 % und nicht messbaren Störungen ist. Die Auslegung des Feedbackreglers hat sich als sensibel erwiesen, da sowohl Stellgrößenbeschränkungen als auch Kompatibilität mit der Vorsteuerung beachtet werden müssen.Für die Trajektorienfolgeregelung zum autonomatisierten Fahren wurde ein modellprädiktiver Regler entwickelt. Die Wahl von Prädiktionshorizont, Abtastzeit und Kostenfunktion haben sich als äußerst kritisch erwiesen und beeinflussen die Reglerperformance und die Rechenzeit stark. Mit einer Abtastzeit von 100 ms und einem Prädiktionshorizont von 2 s konnte ein guter Tradeoff zwischen Rechenzeit und Reglerperformance erreicht werden. Die modale Gewichtung erwies sich dabei als effektiver Weg zur Gewichtung der Zustände und Ausgänge.Gute Reglerformance und Robustheit gegenüber Modellfehler der Masse, Reifenparameter und Reibungsverhältnisse zwischen Straße und Reifen konnten durch Co-Simulationen mit Matlab/Simulink und CarSim bestätigt werden.

The objectives of this master thesis are the design and investigation of model-based controllers for two applications of vehicle dynamics simulation: 1. distance control to a vehicle in front under specification of the guidance behaviour and 2. trajectory tracking control for automated driving. This leads to the research question: "Which model-based concepts are suitable for the control of these problems and how can these be successfully applied?" To answer this question, a literature review of current control concepts for similar applications that have already been successfully implemented was conducted. Based on the results, a control concept was derived, developed and implemented for each of the problems. Subsequently, their performance was tested in co-simulations with Matlab/Simulink and CarSim and a parameter study was carried out in which the influences of selected model errors were examined.For the distance control, a controller consisting of a flatness-based feedforward and a feedback component was developed and parameterised. The study showed that this concept is very well suited for distance control and is extremely robust against modelling errors of the mass and the engine torque in the range of ±30 %. The design of the feedback controller has proven to be sensitive due to manipulated variable constraints and compatibility with the feedforward controller.A model predictive controller was developed for trajectory tracking control to achieve automated driving. The choice of prediction horizon, sampling time and weights of the variables in the cost function have proven to be extremely critical. For the control of the lateral and longitudinal dynamics of the vehicle, a good tradeoff between computation time and controller performance could be achieved with a sampling time of 100ms and a prediction horizon of 2s. When choosing the weights in the cost function, a weighting of the lateral deviation one order of magnitude larger than the longitudinal one proved to be extremely effective.The good performance and robustness against model errors of the mass and tyre parameters could be confirmed by co-simulations with Matlab/Simulink and CarSim.