Kraftschlusspotentialschätzung für Motorräder unter Verwendung einer effektbasierten Methode

Abstract

Einen maßgeblichen Einfluss auf das Fahrverhalten von Straßenfahrzeugen hat der Reifenfahrbahnkontakt. Das maximale Kraftschlusspotential ist eine bestimmende Kenngröße und wird oftmals auch einfach als Reibwert bezeichnet. Es stellt den Zusammenhang zwischen den vertikalen und horizontalen Kräften im Reifenlatsch dar und begrenzt die maximal möglichen Beschleunigungen eines Fahrzeuges in longitudinaler und lateraler Richtung. Die Ermittlung und Kenntnis des Kraftschlusspotentials ist im Hinblick auf die Entwicklung von Assistenzsystemen von besonderer Bedeutung, da sowohl die Sicherheit als auch die Performance von Fahrzeugen gesteigert werden kann, was speziell für Motorräder von besonderem Interesse ist. Sensoren und Messgeräte, die den Fahrzustand aufzeichnen sind Gegenstand aktueller Forschung, allerdings in der Praxis für Serienfahrzeuge nicht umsetzbar.In dieser Diplomarbeit wird eine Methode zur Reibwertschätzung für die Anwendung an Motorrädern auf Kenntnis messbarer fahrdynamischer Größen bei longitudinalen Fahrzeugmanövern im Bereich geringer Anregung untersucht. Es wurde eine Simulationsumgebung für ein Motorradmodell in MATLAB erstellt. Simulationsdaten werden anschließend in einer beobachterbasierten Schätzung weiterverarbeitet. Im Rahmen der Arbeit wird die in der wissenschaftlichen Literatur etablierte Idee verfolgt, dass anhand der sogenannten Schlupfsteifigkeit – dem Gradienten der Reifenkennlinie bei (sehr) geringen Schlupfwerten – eine Aussage über das Kraftschlusspotential getätigt werden kann. Durch Anwendung eines nichtlinearen Extended Kalman Filter Schätzalgorithmus werden die Schlupfsteifigkeiten geschätzt. Zusätzlich werden Möglichkeiten zur Bestimmung der Reifenaufstandskräfte und eine Schätzung der Fahrbahnneigung untersucht.

A key parameter influencing the driving behavior of road vehicles is the tire-road contact. The maximum friction potential is a determining parameter and is often simply referred to as the coefficient of friction. It represents the relationship between vertical and horizontal forces acting in the contact patch of the tire and limits the maximum possible accelerations of a vehicle in longitudinal and lateral direction. The determination and knowledge of the adhesion potential is of particular importance with regard to the development of assistance systems, as both the safety and performance of vehicles can be increased, which is of particular interest for motorcycles. Sensors and measuring devices that record the driving condition are the subject of current research, but cannot be implemented for series-produced vehicles.In this thesis a method for estimating the friction coefficient for use on motorcycles is investigated, based on measurable vehicle dynamic quantities during longitudinal vehicle maneuvers in the low excitation range. A simulation environment for a motorcycle model is created in MATLAB. Simulated data are then further processed using an observer-based estimation technique. In line with established ideas in the scientific literature, the thesis follows the approach that the so-called slip stiffness – the gradient of the tire characteristic curve at (very) low slip values – can provide information about the friction potential. By applying a nonlinear Extended Kalman Filter estimation algorithm, the slip stiffnesses are estimated. Additionally, methods for determining the tire contact forces and estimating the road inclination are explored within this work.