Tesis
Vehicle stability controller based on model predictive control
Fecha
2021-02-16Registro en:
MAGALHÃES JÚNIOR, Zoé Roberto. Vehicle stability controller based on model predictive control. 2020. xix, 92 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.
Autor
Magalhães Júnior, Zoé Roberto
Institución
Resumen
Os Sistemas Avançados de Assistência ao Motorista (ADAS) são dispositivos automotivos desenvolvidas para auxiliar o motorista na condução, com intuito de melhorar o desempenho dos veículos em diversos aspectos, incluindo segurança. Do ponto de vista da dinâmica veicular, segurança diz respeito a como o veículo responde aos comandos do motorista em manobras arriscadas. A melhoria de manobrabilidade em situações críticas pode ser obtida pela inclusão de controladores eletrônicos de estabilidade (ESCs). Os ESCs são ADAS desenvolvidos para evitar que o motorista perca o controle do veículo. Uma estratégia de atuação utilizada em ESCs é o controle dos torques transferidso para as rodas, de forma que seja aplicado no eixo de guinada um momento estabilizador resultante da diferença entre as forças geradas nos pneus. Essa estratégia é denominada controle direto do momento de guinada (DYC). O ESCs que utilizam DYC podem ser classificados em dois níveis: alto e baixo. O primeiro calcula o momento estabilizador, sem especificar como deve ser feita a distribuição de torque entre as rodas. E o segundo calcula o torque que deve ser transferido para cada roda, por isso é desenvolvido dedicado para o sistema de atuação disponível no veículo. Nessa pesquisa são propostos DYCs de alto e baixo nível baseados em controle preditivo (MPC). O MPC foi escolhido devido às suas capacidades de considerar os limites do sistema de atuação e prever a desestabilização. Porém, a aplicação do MPC em sistemas de controle em tempo real tem como desafio a obtenção de tempos de cálculo compatíveis com a velocidade da dinâmica do processo controlado. Por isso, foram aplicadas parametrizações da for- mulação do MPC que reduzem a sua complecidade computacional. E, para considerar a eficiência computacional na validação dos controladores, os algoritmos propostos foram implementados em ARM Cortex A8 e submetidos a um procedimento de sintonização, que define as configurações ótimas e caracteriza os tempos de cálculo. Simulações model-in-the-loop e hardware-in-the-loop foram realizadas para validação dos controladores. Os resultados dessas simulações mostram que os ESCs são eficazes em evitar a desestabilização da condução, e que os algoritmos possuem efi- ciência computacional para serem eficazes em tempo real, mesmo executando em um hardware de baixo custo. A comparação entre os resultados obtidos com MPC e regulador quadrático linear (LQR) mostrou que é mais vantajoso utilizar o MPC, mesmo seu tempo de cálculo sendo maior. A comparação entre os desempenhos obtidos com diferentes modelos de predição mostrou que, em manobras com maior risco de instabilidade, um melhor desempenho é obtido com o modelo que considera a rolagem, mesmo que insto impacte no aumento do tempo de cálculo. Além disso, dos resultados para veículos com parâmetros diferentes dos valores nominais assumidos na configuração dos controladores, observou-se que os ESCs são sensíveis ao descasamento entre planta e modelo, de forma que não são comprometidas suas eficácias em evitar que o motorista perca o controle do veículo