H2 optimal control algorithms for vehicle control

Abstract

Vzestup autonomních vozidel a e-mobility umožňuje nasazení pokročilých řídicích systémů. Řízení na úrovni dynamiky vozidla poskytuje vyšší bezpečnost a lepší odezvu speciálně při velmi rychlých manévrech. Tato práce bere v potaz fyzikální limity dané cestou, pneumatikami a dynamikou vozidla a navrhuje řešení pro řízení podélné dynamiky. Cílem je maximalizovat podélné zrychlení vozidla. V této práci je použit jako nelineární verifikační a validační model jednostopý model vozidla, který zahrnuje Pacejkovu magickou rovnici pro modelování pneumatik. Jsou zde navrženy 2 možné přístupy k řešení. V první části je prezentováno řízení podélného skluzu lambda. Stavový model pro návrh řídicího systému je odvozen z nelineárního modelu v pracovním bodě s konstantním zrychlením. Protože rychlost je stav systému nelze zde použít běžné linearizační metody - nejedná se o linearizaci v ekvilibriu. Místo toho je použita linearizace podél trajektorie. Toto výustí v použití LPV technik. Dále je navržen řídicí algoritmus založený na použití LQ metodologie, který řídí podélný skluz. V druhé části je představen řídicí systém založený na sledování úhlové rychlosti kol. Jádro tohoto systému tvoří zpětnovazební LQ řídicí smyčka pro řízení úhlové rychlosti omega kola. Referenční signál úhlové rychlosti kol je vypočítáván na základě požadavku na lambdu. Jako nejvyšší v hierarchii je zpětnovazební smyčka řízení zrychlení. Nakonec jsou provedeny virtuální jízdní testy, které porovnávají řídicí sytém založený na sledování úhlové rychlosti kol a systém bez regulace na klouzavém povrchu.

Trend of autonomous vehicles and e-mobility is in favor of an advanced control system development and deployment. Vehicle dynamics level control systems providing safety limits and high performance response, especially during high dynamics maneuvers, are necessary. This work provides solution for vehicle longitudinal dynamics (vehicle acceleration) considering physical limits given by road, tire and vehicle dynamics respectively. The goal is to maximize vehicle longitudinal acceleration. Considered mathematical model is nonlinear single-track model incorporating nonlinear Pacejka magic formula as a tire model. This work proposes two possible control approaches. In first part the direct longitudinal slip ratio lambda control is presented. Design model for control system is derived as a linearized state-space model at constant acceleration operation point. Therefore, the common linearization approach, at system equilibrium, is not possible and the linearization along system trajectory is used. Such solution results in involvement of LPV techniques, as vehicle velocity is state variable. Next, the LQ optimal control framework is employed to deliver control algorithms providing constant longitudinal slip ratio trajectory tracing. Augmented direct slip ratio lambda control based on wheel angular velocity tracking is proposed in second part. The core of suggested hierarchical control system is the LQ-based closed loop for single wheel angular velocity omega tracking. The omega set-point signal is computed based on lambda demand. Finally, the vehicle longitudinal acceleration controller is designed. Virtual riding tests comparing the omega tracking based control system and open loop behavior on slippery surface are provided at the end of thesis.