Vývoj metodologie pro identifikaci jízdních parametrů vozu

Abstract

Cílem této bakalářské práce je vytvoření možnosti testování ovladačů v prostředí simulátoru „Life for Speed“. Podobné testování dovoluje vyvinout řídicí algoritmy pro vozidla typu „drive-by-wire“. Výsledkem jsou přizpůsobené matematické modely vozidel, testy pro identifikaci parametrů modelu a proces identifikace parametrů modelu. Za základní modely byly vybrány modely „Single-Track“ a „Twin-Track“. Výhodou modelu Single-Track je možnost popisu podélné dynamiky vozů s dostačující přesností. Vzhledem k celkové jednoduchosti daného modelu ve srovnaní se Twin-Track, Single-Track navíc dovoluje rozpracovat metodu identifikace parametrů modelů. Model Twin-Track na druhou stranu umožňuje testování identifikačních parametrů na komplexním modelu se složitějším fyzikálním popisem, jelikož zahrnuje deset stavů (oproti třem ve Single-Track). Tato práce přizpůsobuje existující Single-Track a Twin-Track modely s utvořením jejich kompatibilních vůči signálům z LFS verzí. Výsledkem této prace je také vytvoření návodu k samostatnému generovaní identifikačních dat, eventuálně vytvoření experimentů pro generovaní dat, vytvoření a / nebo přizpůsobování vzorců pro výpočet parametrů modelů a porovnání modelů s LFS. V rámci této bakalářské práce byly také vytvořené signály pro generování dat, soubory automatické inicializace a soubory pro výpočet parametrů modelů.

This thesis's general goal is to create a possibility to test controllers in the "Life for Speed" vehicle simulator environment that opens the door to develop control algorithms for drive-by-wire vehicles. Completing this goal are adaptation vehicle models, creating tests for identification of the model's parameters, and identification of model's parameters. Single-Track and Twin-Track models were chosen as vehicle models. This work uses an adopted Single-Track model because it has sufficient fidelity to describe lateral vehicle dynamics and to test identification methods because it is simpler than the Twin-Track models (three versus ten states). Adopted Twin-Track was used because it allows testing identification on the more complex model (ten states) with more complicated physics. This thesis includes an adaptation of existing Single-Track and Twin-Track models for compatibility with signals from LFS, guide how to generate data for identification, creating and/or adapting formulas for calculating model parameters, and comparisons between each model and LFS. They were also created presets for generating needful data, automatic initialization files, and mat-files that calculate parameters for models.