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Maran, Fabio (2013) Model-Based Control Techniques for Automotive Applications. [Tesi di dottorato]

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Abstract (inglese)

Two different topics are covered in the thesis.

Model Predictive Control applied to the Motion Cueing Problem

In the last years the interest about dynamic driving simulators is increasing and new commercial solutions are arising. Driving simulators play an important role in the development of new vehicles and advanced driver assistance devices:
in fact, on the one hand, having a human driver on a driving
simulator allows automotive manufacturers to bridge the gap between virtual prototyping and on-road testing during the vehicle development phase; on the other hand, novel driver assistance systems (such as advanced accident avoidance systems) can be safely tested by having the driver operating the vehicle in a virtual, highly realistic environment, while being exposed to hazardous situations. In both applications, it is crucial to faithfully reproduce in the simulator the driver's perception of forces acting on the vehicle and its acceleration. This has to be achieved while keeping the platform within its limited operation space. Such strategies go under the name of Motion Cueing Algorithms.

In this work, a particular implementation of a Motion Cueing algorithm is described, that is based on Model Predictive Control technique. A distinctive feature of such approach is that it exploits a detailed model of the human vestibular system, and consequently differs from standard Motion Cueing strategies based on Washout Filters: such feature allows for better implementation of tilt coordination and more efficient handling of the platform limits.

The algorithm has been evaluated in practice on a small-size,
innovative platform, by performing tests with professional drivers. Results show that the MPC-based motion cueing algorithm allows to effectively handle the platform working area, to limit the presence of those platform movements that are typically associated with driver motion sickness, and to devise simple and intuitive tuning procedures.

Moreover, the availability of an effective virtual driver allows the development of effective predictive strategies, and first simulation results are reported in the thesis.



Control Techniques for a Hybrid Sport Motorcycle

Reduction of the environmental impact of transportation systems is a world wide priority. Hybrid propulsion vehicles have proved to have a strong potential to this regard, and different four-wheels solutions have spread out in the market. Differently from cars, and even if they are considered the ideal solution for urban mobility, motorbikes and mopeds have not seen a wide application of hybrid propulsion yet, mostly due to the more strict constraints on available space and driving feeling.

In the thesis, the problem of providing a commercial 125cc motorbike with a hybrid propulsion system is considered, by adding an electric engine to its standard internal combustion engine. The aim for the prototype is to use the electrical machine (directly keyed on the drive shaft) to obtain a torque boost during accelerations, improving and regularizing the supplied power while reducing the emissions.

Two different control algorithms are proposed
1) the first is based on a standard heuristic with adaptive features, simpler to implement on the ECU for the prototype;
2) the second is a torque-split optimal-control strategy, managing the different contributions from the two engines.

A crucial point is the implementation of a Simulink virtual environment, realized starting from a commercial tool, VI-BikeRealTime, to test the algorithms. The hybrid engine model has been implemented in the tool from scratch, as well as a simple battery model, derived directly from data-sheet characteristics by using polynomial interpolation. The
simulation system is completed by a virtual rider and a tool for
build test circuits.

Results of the simulations on a realistic track are included, to evaluate the different performance of the two strategies in a closed loop environment (thanks to the virtual rider). The results from on-track tests of the real prototype, using the first control strategy, are reported too.

Abstract (italiano)

Nella tesi vengono trattati due argomenti distinti.

Model Predictive Control applicato al Motion Cueing Problem

Gli ultimi anni hanno visto un'interesse sempre crescente nei confronti dei simulatori di guida dinamici, con lo sviluppo e la diffusione nel mercato di nuovi soluzioni. I simulatori di guida giocano infatti un ruolo fondamentale nello sviluppo di nuovi veicoli e dei vari dispositivi di aiuto alla guida: infatti, da un lato la presenza di un guidatore in un simulatore permette ai produttori in ambito automotive di colmare il divario fra la prototipazione virtuale e i test su strada nella fase di sviluppo del veicolo; dall'altro, i nuovi sistemi di assistenza alla guida (come ad esempio le procedure di advanced accident avoidance attualmente in fase di sviluppo) posso essere testati in totale sicurezza ponendo il pilota in un contesto virtuale altamente realistico, simulando le situazioni di pericolo. In entrambe queste applicazioni risulta cruciale riprodurre fedelmente nella piattaforma la percezione che l'essere umano avrebbe, all'interno del veicolo reale, delle forze agenti sul mezzo e le conseguenti accelerazioni. Questo task deve essere compiuto tenendo conto dei vincoli fisici del simulatore, all'interno dei quali deve avvenire il moto. Le strategie utilizzate per perseguire questo obbiettivo vanno sotto il nome di Motion Cueing Algorithms.

Il presente lavoro intende illustrare una particolare implementazione di un Motion Cueing Algorithm, basato sulla tecnica di controllo nota come Model Predictive Control. Una delle principali caratteristiche di questo approccio è lo sfruttamento di un modello del sistema vestibolare umano, e questo (assieme ad altre features) lo rende differente dalle strategie standard di Motion Cueing: esso permette infatti una migliore realizzazione della tilt coordination e una più efficiente gestione dei limiti di piattaforma.

L'algoritmo è stato testato sperimentalmente su una piattaforma innovativa, dalle dimensioni ridotte, con l'aiuto di piloti professionisti. I risultati dimostrano come l'algoritmo basato su MPC permetta di gestire efficientemente l'area di lavoro del simulatore, limitando la presenza di tutti quei comportamenti tipicamenti associati alla motion sickness, garantendo nel contempo un approccio molto più semplice e concreto alle procedure di tuning, rispetto alle procedure classiche.

In più, la disponibilità di un efficace driver virtuale permette lo sviluppo di strategie predittive affidabili: nella tesi sono riportati alcuni iniziali risultati simulativi in tal senso.



Tecniche di Controllo per un Motociclo Ibrido Sportivo

La riduzione dell'impatto ambientale dei sistemi di trasporto si sta affermando come una priorità sentita a livello mondiale. I veicoli a propulsione ibrida hanno dimostrato avere un grande potenziale a questo riguardo, e svariate soluzioni sono ormai diffuse sul mercato per quanto riguarda i veicoli a quattro ruote. A differenza delle automobili, e pur essendo considerati la soluzione ideale per la mobilità urbana, l'applicazione della propulsione ibrida a motociclette e scooter non ha ancora avuto una diffusione significativa, e ciò è dovuto in gran parte ai grossi vincoli di spazio e all'impatto della propulsione additiva sul feeling alla guida.

In questa parte della tesi viene considerato il problema dell'applicazione della propulsione ibrida a una motocicletta 125cc in commercio, aggiungendo una macchina elettrica al motore termico presente di serie. Lo scopo, per il particolare prototipo, è sfruttare la macchina elettrica (installata in modo solidale all'albero motore) per fornire un incremento alla coppia erogata durante le accelerazioni, migliorando e regolarizzando la potenza della moto e riducendo nel contempo le emissioni di gas nocivi.

Due algoritmi di controllo sono proposti per la gestione del motore elettrico e degli accumulatori
1) il primo è basato su una euristica standard con caratteristiche adattative, più semplice da implementare nella ECU per la prototipazione;
2) il secondo è basato su una strategia di controllo ottimo con lo scopo di gestire in maniera ottimale la coppia erogata da entrambi i motori.

Elemento cruciale è l'implementazione di un ambiente virtuale Simulink realizzato integrando un tool in commercio, VI-BireRealTime, per la valutazione degli algoritmi. Il modello del motore ibrido è stato implementato ex-novo, e così anche un (semplice) modello di batteria, derivato con interpolazione polinomiale dalle caratteristiche riportate nei data-sheet. Il sistema di simulazione è completato dalla presenza di un virtual rider e di un tool per la realizzazione di circuiti di test.

Sono riportati i risultati delle simulazioni su un tracciato realistico per valutare le differenti performance delle due strategie in catena chiusa (grazie al rider virtuale). Sono riportati anche i risultalti su pista del prototipo realizzato.

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Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Beghi, Alessandro
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 25 > Scuole 25 > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > SCIENZA E TECNOLOGIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:31 Gennaio 2013
Anno di Pubblicazione:31 Gennaio 2013
Parole chiave (italiano / inglese):Model Predictive Control, Optimal Control, Motion Cueing, Dynamic Simulation, Driving Simulator, Virtual Environment, Hybrid vehicle, Hybrid Motorbike
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:5885
Depositato il:15 Ott 2013 10:29
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