Haudum, M. (2018). Kombinierte Fahrzustandsschätzung von Quer- und Längsdynamik : ein umfassender Blick [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/79304
vehicle state estimation; Kalman-filter; vehicle dynamics
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Abstract:
To take full advantage of the potential of vehicle dynamics, ride comfort control and driver assistance systems of a vehicle a consistent set of vehicle states and parameters are essential. This thesis addresses a comprehensive and modular approach to estimate vehicle states and parameters considering a realistic application framework. The focus is set on the lateral and longitudinal vehicle states. As a representative vehicle state the side slip angle of the vehicle has been chosen to assess the quality of the estimates. The vehicle side slip angle is particularly influenced by the driver, but also by the attitude of the road and the coefficients of friction between the tyres and the road surface. The separation of these influences is at least problematic from an observability point of view. Therefore a comprehensive estimation approach is proposed utilizing different physical effects for the various modules, and additional measurement signals are required. In addition to the standard sensor ESP configuration the rack force of the steering system is available, which is in particular used to estimate the friction coefficient tyre/road in a separate module. Then methods are introduced allowing to integrate the estimated friction coefficient into the vehicle state estimation in a consistent way. In further modules the local longitudinal and lateral road surface attitudes are estimated, which are for example necessary to process the measured input signals for the state estimator. The core of the state estimator is the model-based lateral and longitudinal dynamics module based on a Kalman filter. The required vehicle and tyre models have been discussed considering different levels of modelling complexity. Additionally, the determination of the covariance matrices of the process and measurement noise has been treated in more detail. Although essential when applying a Kalman filter, this matter has been rarely addressed in scientific literature with respect to vehicle state estimation.
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Zur Ausnützung des gesamten Potentials der Fahrdynamikregel-, Fahrkomfortregel und Fahrerassistenzsysteme eines Kraftfahrzeugs ist die Ermittlung von konsistenten Fahrzustandsgrößen und Parametern unabdingbar. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem umfassenden, modularen Ansatz zur Fahrzustandsschätzung unter realen Rahmenbedingungen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf den quer- und längsdynamischen Fahrzuständen. Als repräsentative Größe zur Charakterisierung der Schätzgüte wird der Fahrzeugschwimmwinkel herangezogen, welcher vor allem von dem Fahrer bzw. der Fahrerin, aber auch vom Neigungswinkel der Fahrbahn und den maximalen Kraftschlusskoeffizienten zwischen den Reifen und der Fahrbahn beeinflusst wird. Die Trennung des Fahrereinflusses und der einzelnen Umgebungseinflüsse auf den Schwimmwinkel ist aus Sicht der Beobachtbarkeit zumindest problematisch. Deshalb werden in einem umfassenden Schätzansatz für die einzelnen Schätzmodule unterschiedliche physikalische Effekte genutzt sowie weitere Messgrößen benötigt. Neben den Standardsensoren des ESP steht als zusätzliche Messgröße die Zahnstangenkraft der Lenkung zur Verfügung, welche speziell zur Schätzung des maximalen Kraftschlusskoeffizienten Reifen / Fahrbahn in einem separaten Modul verwendet wird. Es werden Methoden vorgestellt, welche es erlauben, das geschätzte Kraftschlusspotential konsistent in die Schätzung der Fahrzustandsgrößen zu integrieren. In weiteren Modulen werden die Fahrbahnlängssteigung und die Fahrbahnquerneigung geschätzt, welche etwa für die Aufbereitung der gemessenen Eingangsgrößen in den Fahrzustandsschätzer wichtig sind. Den Kern des Fahrzustandsschätzers stellt das modellbasierte Quer- und Längsdynamikmodul auf Basis eines Kalman-Filters dar. Die dafür benötigten Fahrzeug- und Reifenmodelle werden in Bezug auf unterschiedliche Modellierungstiefen bzw. Modellkomplexität diskutiert. Ebenso wird die Bestimmung der zur Auslegung der verwendeten Kalman-Filter benötigten Kovarianzmatrizen des Mess- und Prozessrauschens ausführlich behandelt, da diese Thematik nur selten in die Literatur zur Fahrzustandsschätzung Eingang findet.
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Additional information:
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers