DE102021205561A1

DE102021205561A1 - Verfahren und System zur Steuerung eines Fahrzeugs

Info

Publication number: DE102021205561A1
Application number: DE102021205561.3A
Authority: DE
Inventors: Philipp Kessler
Original assignee: Continental Autonomous Mobility Germany GmbH
Current assignee: Continental Autonomous Mobility Germany GmbH
Priority date: 2021-04-09
Filing date: 2021-06-01
Publication date: 2022-10-13

Abstract

Verfahren zur Steuerung eines Fahrzeugs umfassend ein Fahrassistenzsystem, mittels dem zumindest teilautonome Fahrfunktionen durchgeführt werden, wobei zur Steuerung des Fahrzeugs eine Regeleinrichtung (1) mit einer Internal Model Control-Regeleinheit (2) vorgesehen ist, die ein Internal Model Control-Regelungsverfahren vollzieht, wobei das Internal Model Control-Regelungsverfahren ein mathematisches Modell (3) für die Fahrzeugdynamik aufweist, mittels dem die Dynamik des Fahrzeugs nachgebildet wird und wobei die Internal Model Control-Regeleinheit (2) einen Regler (4) aufweist, in dem ein inverses mathematisches Modell der Fahrzeugdynamik des Fahrzeugs implementiert ist.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Steuerung eines Fahrzeugs. Insbesondere wird ein Verfahren zu einer modellbasierten adaptiven Fahrdynamikregelung offenbart, die gleichzeitig eine Längs- und Querregelung des Fahrzeugs vollziehen kann.
Die Spurführung eines Fahrzeuges wird in der Regel in eine Längs- und eine Querregelung aufgeteilt. Für beide Richtungen existieren Kaskaden umfassend einen Planer sowie mindestens einen unterlagerten Regler, um das Fahrzeug auf einer gewünschten Längs- und Quertrajektorie zu führen. In anderen Worten sind die Regeleinrichtungen für Längs- und Querregelung damit voneinander getrennte und unabhängige Regeleinrichtungen. Üblicherweise umfassen die Kaskaden jeweils einen Trajektorienplaner, einen Trajektorienfolgeregler, eine Fahrdynamikregelung sowie aktornahe Regelungen. Parallel hierzu liegen Stabilitätsfunktionen vor, wie z.B. ein ESP, welche üblicherweise aktornah die Stellgrößen überstimmen können, um das Fahrzeug durch gezielte Aktoreingriffe im Grenzbereich stabilisieren zu können.
Bei der Entwicklung dieser Teilsysteme wird in der Regel die Annahme getroffen, dass sie unabhängig voneinander entwickelt werden können, mit anderen Worten, dass die Längsregelung unabhängig von der Querdynamik ist und umgekehrt. Weiterhin sind die Stabilitätsfunktionen unabhängig von den Spurführungsfunktionen.
Des Weiteren werden oftmals Störungen von außerhalb des Fahrzeuges bei der Modellierung zunächst vernachlässigt und nur durch integrierende Anteile in der Regelung, z.B. durch einen Regler mit I-Anteil oder einen zusätzlichen Störgrößenbeobachter, kompensiert. Die vernachlässigten Störungen führen bei benötigten Zustandsbeobachten zu einer verringerten Schätzgüte, da die unberücksichtigten Störungen in den Zustandsgrößen lediglich geschätzt werden. Rein beispielhaft führt eine Querneigung der Fahrbahn in der Regel zu einem zu hoch geschätzten Schwimmwinkel.
Typische Regelungsstrukturen für die Fahrdynamikregelung in Querrichtung, falls vorhanden, sind einfache PID-Regler mit einer auf einem Einspurmodell basierten Vorsteuerung. In Längsrichtung sind ebenfalls hauptsächlich PID-Regler im Einsatz.
Die Aktorallokation in Bezug auf automatisiertes Fahren ist in der Regel statisch, beispielsweise eine elektromechanische Lenkung (Electric Power Steering: EPS) für die Querrichtung, Motor und Bremse für die Längsrichtung. Eine erweiterte Aktorallokation findet man zumeist nur bei den Stabilitätsfunktionen, wo z.B. Räder unterschiedlich stark abgebremst werden, um das Fahrzeug zu stabilisieren. Dies geschieht regelbasiert und/oder schlupfabhängig. Hinterachslenkungen werden ebenfalls in der Regel nur von Stabilitätsfunktionen oder beim Parken berücksichtigt.
Durch die getrennte Betrachtung der Längs- und Querrichtung in den kompletten Regelketten für Längs- und Querrichtung gehen zum einen mögliche ausnutzbare Freiheitsgrade verloren. Zu den nur schwierig bis gar nicht ausnutzbaren Freiheitsgraden gehören hier z.B. steerByBraking, da die Einflüsse der Längs- und Querrichtung aufeinander im ursprünglichen Regelungskonzept nicht berücksichtigt sind.
Zum anderen werden die dynamischen Einflüsse der beiden Richtungen aufeinander nicht berücksichtigt. Dies führt zu einer größeren Abhängigkeit der Regelgüte von der Fahrsituation, wodurch der Bedarf nach der Entwicklung zusätzlicher fahrsituationsabhängiger Features und zusätzlicher fahrsituationsabhängiger Applikation entsteht. Dies führt weiter dazu, dass überlagerte Regelungen in der Kaskade nicht von einer festen Systemdynamik ausgehen können und folglich fahrsituationsabhängig ausgelegt werden müssen. Das Eingehen eines trade-off der Regelgüte zwischen verschiedenen Fahrsituationen ist damit unausweichlich. So ist es nicht unüblich, dass für den Anwendungsfall „Parken“ eine komplett andere Reglung verwendet wird als z.B. für die Fahrspurmittenführung mit hohen Geschwindigkeiten auf einer Autobahn. Generell ergibt sich ein hoher Applikationsaufwand für eine zufriedenstellende Regelgüte für unterschiedliche Geschwindigkeitsbereiche.
Die Ausnutzung von zusätzlicher Aktorik, mittels der ebenfalls ein bestimmtes Regelungsziel erreichbar ist, beispielsweise einer Hinterachslenkung zusätzlich zu einer Vorderachslenkung, ist ebenfalls schwierig. Hier muss entweder die Hinterachslenkung situationsabhängig und regelbasiert zugeschaltet werden oder es muss durch eine Zustandsgrößenregelung sichergestellt werden, dass die Lenkwinkel an Vorder- und Hinterachse aufeinander abgestimmt sind. Somit muss für ein Fahrzeug mit Hinterachslenkung eine andere Regelung verwendet werden wie für ein Fahrzeug mit klassischer Lenkung.
Wird ein klassischer I-Anteil im Regler zur Kompensation von fahrzeugexternen Störungen (z.B. Seitenwind) herangezogen, kann es insbesondere bei einem Wechsel der Fahrtrichtung zu einer schlechteren Regelgüte kommen. Dies ist darin begründet, dass der träge arbeitende I-Anteil nur langsam auf eine Veränderung der Störung reagieren kann. Über die Gewichtung des I-Anteils muss hier ein Trade-off zwischen Reglerdynamik und stationärer Genauigkeit gefunden werden.
Weitere Nachteile klassischer Reglerstrukturen wie z.B. PID-Regler oder Zustandsregler sind z.B.:

- Es werden zusätzliche Beobachter für nicht messbare aber notwendige Größen, wie z.B. der Schwimmwinkel, benötigt.
- Die Regler-Adaption bei variierenden Systemparametern, wie der Fahrzeugmasse oder sich über der Lebensdauer verändernden Schräglaufsteifigkeiten der Reifen erweist sich als schwierig, da diese Modellparameter höchstens bei der Reglerauslegung eine Rolle spielen. Bei einer Änderung müsste theoretisch eine neue Reglerauslegung stattfinden.
- Totzeiten lassen sich nur approximativ bei der Reglerauslegung berücksichtigen und führen häufig zu ungewünschten Grenzzyklen, beispielsweise zu Schwingverhalten bei Geradeausfahrt.
- Das Berücksichtigen von Limits auf Größen, die keine Stellgröße darstellen, ist umständlich.
- Die Ausnutzung von Redundanzen ist schwierig.

Ausgehend hiervon ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur Steuerung eines Fahrzeugs anzugeben, das eine generalisierte, flexible Fahrdynamikregelung ermöglicht.
Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs 1 gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind Gegenstand der Unteransprüche. Ein System zur Steuerung eines Fahrzeugs ist Gegenstand des nebengeordneten Patentanspruchs 15.
Gemäß einem ersten Aspekt wird ein Verfahren zur Steuerung eines Fahrzeugs offenbart. Das Fahrzeug umfasst ein Fahrassistenzsystem, mittels dem zumindest teilautonome Fahrfunktionen durchgeführt werden. Zur Steuerung des Fahrzeugs ist eine Regeleinrichtung mit einer Internal Model Control-Regeleinheit vorgesehen, die ein Internal Model Control-Regelungsverfahren, insbesondere ein nichtlineares Internal Model Control-Regelungsverfahren vollzieht. Reglungen nach dem IMC-Prinzip enthalten ein möglichst mit dem System, hier beispielsweise dem Fahrzeug, identisches mathematisches Modell des Systems und ein Kompensationsglied, im Folgenden auch Regler genannt
Das in der Internal Model Control-Regeleinheit vollzogene Internal Model Control-Regelungsverfahren weist ein mathematisches Modell für die Fahrzeugdynamik auf, mittels dem die Dynamik des Fahrzeugs nachgebildet wird. Zudem weist die Internal Model Control-Regeleinheit einen Regler auf, in dem ein inverses mathematisches Modell der Fahrzeugdynamik des Fahrzeugs implementiert ist.
Durch die auf dem IMC-Prinzip basierende Fahrdynamikregelung wird es möglich, die gleiche Planer- und Reglerarchitektur für unterschiedliche Fahrzeugtypen, z.B. PKW, Bus oder LKW, für unterschiedliche Fahrzeugsetups, z.B. mit oder ohne Anhänger und/oder für unterschiedliche Fahrsituationen zu verwenden. Somit werden insbesondere sowohl die überlagerte Regelung als auch Planung sowie der Kern der Fahrdynamikregelung unabhängiger von zur Verfügung stehenden Stellgrößen/Interfaces, Aktoren insbesondere in Bezug auf Überaktuierung, Sensoren in Bezug auf benötigte Beobachter, Fahrzeuggeschwindigkeit etc. So müssen beispielsweise keine unterschiedlichen Regler für Parken und Autobahnfahrten verwendet werden. Zudem wird die Fahrdynamikregelung unabhängiger von den jeweiligen Fahrsituationen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird basierend auf Informationen zur tatsächlichen Dynamik des Fahrzeugs und Ausgangsinformationen des mathematischen Modells für die Fahrzeugdynamik ein Modellfehler berechnet, der von einer Sollgröße subtrahiert wird, wobei die Differenz aus Sollgröße und Modellfehler die Eingangsgröße des Reglers bildet. Die Informationen zur tatsächlichen Dynamik des Fahrzeugs können entweder durch eine Sensorik ermittelte Informationen oder geschätzte Größen sein. Dadurch wird erreicht, dass bei idealer Modellierung der Fahrzeugdynamik des Fahrzeugs und ohne äußere, nicht mitmodellierte Störungen der Modellfehler, der sich aus der Differenz zwischen den Informationen zur tatsächlichen Dynamik des Fahrzeugs und den Ausgangsinformationen des mathematischen Modells ergibt, Null wird und damit durch den Regler keine Nachregelung erfolgen muss.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel vollzieht die Internal Model Control-Regeleinheit eine Mehrgrößenzustandsregelung. Dies bedeutet insbesondere, dass durch das mathematische Modell nicht nur eine Ausgangsgröße berechnet wird, sondern mehrere Ausgangsgrößen. Beispielsweise können durch das mathematische Modell zumindest diejenigen Ausgangsgrößen berechnet werden, die auch am tatsächlichen System, d.h. dem Fahrzeug, ermittelbar sind. Dadurch lässt sich durch die Internal Model Control-Regeleinheit eine gleichzeitige Regelung mehrerer Fahrdynamikgrößen erreichen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel sind die Ausgangsinformationen des mathematischen Modells, der Modellfehler und die Sollgröße Vektoren, die jeweils eine Vektorlänge von 1 oder größer aufweisen. Dadurch lässt sich durch die Internal Model Control-Regeleinheit eine Regelung mehrerer Fahrdynamikgrößen erreichen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel umfasst das Internal Model Control-Regelungsverfahren ein mathematisches Modell, das folgende zu regelnde Zustandsgrößen umfasst:

- die Gierrate und/oder die Querbeschleunigung des Fahrzeugs;
- die Längsbeschleunigung und/oder die Längsgeschwindigkeit;
- die Quergeschwindigkeit und/oder den Schwimmwinkel.

Dadurch kann durch das Verfahren eine gekoppelte Längs- und Querregelung des Fahrzeugs vollzogen werden, und zwar insbesondere derart, dass eine Änderung der Fahrzeugdynamik in Längsrichtung bei der Querregelung mitberücksichtigt wird und umgekehrt.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel ist im Regler eine Filterfunktion implementiert, mittels der durch den Regler eine beliebige Wunschübertragungsfunktion vorgebbar ist. Durch die Filterfunktion lässt sich die Führungsübertragungsfunktion vorgeben, d.h. die Dynamik, mit der die Regeleinrichtung auf fahrdynamische Änderungen reagiert.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird im Regler und im mathematischen Modell der Fahrzeugdynamik eine zeitdiskrete Signalverarbeitung vollzogen.
Durch die Diskretisierung wird erreicht, dass auf ein Filter zur Kausalisierung verzichtet werden kann. Dadurch ergibt sich eine höhere Regelungsdynamik. Insbesondere lässt sich der Regler als Deadbeatregler ausführen, d.h. die Ausregelung ist in einer minimalen Anzahl von Samples möglich.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel sind die Parameter des mathematischen Modells für die Fahrzeugdynamik und die Parameter des inversen mathematischen Modells der Fahrzeugdynamik zeitabhängig und/oder abhängig von gemessenen oder geschätzten Größen anpassbar. Die Anpassung kann beispielsweise automatisch, d.h. ohne Werkstattbesuch oder manuellen Eingriff erfolgen. Dadurch lässt sich die Fahrdynamikregelung beispielsweise an über die Lebensdauer sich verändernde Parameter des Fahrzeugs, beispielsweise Schräglaufsteifigkeit, Reifenabnutzung oder aber auch die Fahrzeugmasse, die durch Zuladung variieren kann, anpassen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird im Fall einer Detektion eines Fehlers (z.B. ungewöhnliche Abweichung) eine Fehlererkennung durchgeführt und es werden das mathematische Modell für die Fahrzeugdynamik und das inverse mathematische Modell der Fahrzeugdynamik abhängig vom erkannten Fehler angepasst. Dadurch kann beispielsweise beim Ausfall eines Aktors die Regelung derart angepasst werden, dass dieser ausgefallene Aktor aus dem mathematischen Modell und dem inversen mathematischen Modell ausgeschlossen wird und damit eine Rekonfiguration der Regelung erfolgt, so dass dadurch die Regelgüte abhängig von den noch vorhandenen Aktoren oder Sensoren verbessert wird.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel werden externe Störgrößen in einem Störgrößenmodell basierend auf gemessenen und/oder geschätzten Größen berechnet und basierend auf den berechneten externen Störgrößen wird das mathematische Modell für die Fahrzeugdynamik und das inverse mathematische Modell der Fahrzeugdynamik modifiziert. Durch das Störgrößenmodell wird somit der Einfluss externer Störgrößen, die beispielsweise mittels der vorhandenen Fahrzeugsensorik bestimmt werden, ermittelt und das mathematische Modell und das inverse mathematische Modell derart verändert, dass diese Modelle die Störgröße bereits zumindest teilweise mitberücksichtigen. Dadurch kann der Vorsteueranteil erhöht und eine gute Kompensation der Störgrößen erreicht werden.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird die Ausgangsgröße des Störgrößenmodells mittels einer Filterfunktion modifiziert, wobei die Filterfunktion abhängig von einer Güteinformation, die die Güte der Eingangsgröße des Störgrößenmodells angibt, angepasst wird. Dadurch lässt sich abhängig von der Güte der Eingangsgröße des Störgrößenmodells bestimmen, wie stark externe Störgrößen zu einer Veränderung des Eingangsgröße des mathematischen Modells und des inversen mathematischen Modells herangezogen werden.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird eine Fahrerinteraktionsinformation mittels eines mathematischen Interaktionsmodells verarbeitet und basierend auf einer Ausgangsgröße des Interaktionsmodells wird das mathematische Modell für die Fahrzeugdynamik und das inverse mathematische Modell der Fahrzeugdynamik modifiziert. Dadurch lässt sich die Fahrerinteraktion vorteilhaft in die Fahrdynamikregelung einbinden und das vom Fahrer wahrgenommene Lenkgefühl gezielt beeinflussen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird die Ausgangsgröße des mathematischen Interaktionsmodells mittels eines Filters, dessen Filterfunktion abhängig von einer Fahrsituationsinformation, die die jeweilige Fahrsituation des Fahrzeugs charakterisiert, veränderbar ist, modifiziert. Dadurch lässt sich das kooperierende Fahren (d.h. die gleichzeitigen Einflüsse von Fahrer und Fahrassistenzsystem auf die Fahrzeugdynamik) fahrsituationsabhängig anpassen, beispielsweise derart, dass bei unkritischen Fahrsituationen eine leichtere Fahrerinteraktion möglich ist als bei kritischen Fahrsituationen.
Gemäß einem Ausführungsbeispiel wird der Modellfehler durch eine Filter-, Gewichtungs- und Begrenzungsfunktion abhängig von einer Fahrsituationsinformation, die die jeweilige Fahrsituation des Fahrzeugs charakterisiert, modifiziert und der dadurch entstehende modifizierte Modellfehler von der Sollgröße subtrahiert. Dadurch lässt sich fahrsituationsabhängig der rückgeführte Modellfehler variieren, so dass dann temporär die stationäre Genauigkeit des IMC-Regelverfahrens verlassen wird, dadurch aber Grenzzyklen aufgebrochen werden können, die zu einer negativen Fahrkomfortbeeinflussung führen.
Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein System zur Steuerung eines Fahrzeugs umfassend ein Fahrassistenzsystem, mittels dem zumindest teilautonome Fahrfunktionen durchführbar sind. Zur Steuerung des Fahrzeugs ist eine Regeleinrichtung mit einer Internal Model Control-Regeleinheit vorgesehen, in der ein Internal Model Control-Regelungsverfahren implementiert ist. Die Internal Model Control-Regeleinheit weist ein mathematisches Modell für die Fahrzeugdynamik auf, das die Dynamik des Fahrzeugs nachbildet. Die Internal Model Control-Regeleinheit weist einen Regler auf, in dem ein inverses mathematisches Modell der Fahrzeugdynamik des Fahrzeugs implementiert ist.
Weitere Vorteile des offenbarten Systems bzw. Verfahrens sind:

Es können die der Fahrdynamikregelung überlagerte Planung und Regelung in Längs- und Querrichtung getrennt voneinander entwickelt werden. Hierfür können die Kopplungen der Längs- und Querrichtung, welche im Stand der Technik vernachlässigt werden, in der Fahrdynamikregelung berücksichtigt werden. Es ergibt sich dadurch eine Entkopplung der Fahrzustände für die überlagerte Planung und Regelung.

Weiterhin kann der Analyse- und Applikationsaufwand u.a. durch physikalisch motivierte Reglerparameter und Signale reduziert werden.
Des Weiteren können Limitierungen möglichst einfach berücksichtigt werden, insbesondere ohne Grenzzyklen und Windups zu verursachen. Weiterhin können Grenzzyklen durch Totzeiten vermieden werden und die Regelung robust und fehlertolerant sein, insbesondere passiv fehlertolerant, leicht adaptierbar, leicht rekonfigurierbar und leicht degradierbar. Zudem können Störgrößen einfach berücksichtigt werden, so z. B. Kompensation von Steigung und Neigung, Kompensation von Fahrt- und Seitenwind. Des Weiteren kann eine gute Fahrerinteraktion erreicht werden, nachdem der Einfluss des Fahrers, der für die Regelung wie eine Störgröße wirkt, durch die Störgrößenkompensation berücksichtigt werden kann. Zudem können benötigte, nicht messbare Zwischengrößen anderen Komponenten zur Verfügung gestellt werden. Auch wird eine einfache Allokation der zur Verfügung stehenden Aktoren ermöglicht.
Die Ausdrücke „näherungsweise“, „im Wesentlichen“ oder „etwa“ bedeuten im Sinne der Erfindung Abweichungen vom jeweils exakten Wert um +/- 10%, bevorzugt um +/- 5% und/oder Abweichungen in Form von für die Funktion unbedeutenden Änderungen.
Weiterbildungen, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der Erfindung ergeben sich auch aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen und aus den Figuren. Dabei sind alle beschriebenen und/oder bildlich dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination grundsätzlich Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Ansprüchen oder deren Rückbeziehung. Auch wird der Inhalt der Ansprüche zu einem Bestandteil der Beschreibung gemacht.
Die Erfindung wird im Folgenden anhand der Figuren an Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigen:

1 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit;
2 beispielhaft eine schematische Darstellung der idealisierten Regeleinrichtung, bei der das mathematische Modell das Fahrzeug identisch nachbildet;
3 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit, bei der der Regler ein inverses mathematisches Modell und eine Filterfunktion aufweist;
4 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit, die eine diskrete Modellierung im Regler aufweist;
5 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit, die eine Störgrößenkompensation mittels eines Störgrößenmodells aufweist;
6 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit, die ein Interaktionsmodell zur Modellierung der Fahrerinteraktion aufweist;
7 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit, die mehrere Verzögerungsglieder aufweist; und
8 beispielhaft eine schematische Darstellung einer Regeleinrichtung mit einer IMC-Regeleinheit, die mehrere Begrenzer aufweist.

1 zeigt beispielhaft und schematisch ein Blockdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels einer Regeleinrichtung 1, das zur Regelung von zumindest teilautonomen Fahrfunktionen eines Fahrassistenzsystems eines Fahrzeugs verwendet werden kann.
Die Regeleinrichtung 1 ist zur Regelung von die Fahrzeugdynamik beeinflussenden Parametern gemäß dem Internal Model Control (IMC)- Prinzip ausgebildet. Ein zu regelndes System 7, das das Fahrzeug selbst umfasst, und das mathematische Modell 3 dieses Systems 7, d.h. ein Satz von mathematischen Gleichungen, die die Fahrzeugdynamik beschreiben, werden mit einer Stellgröße u beaufschlagt. Das System 7 stellt Ausgangsinformationen bereit, die ggf. durch nicht mitmodellierte äußere Störungen d beeinflusst, als Systemausgangsinformationen y bereitgestellt werden. Das mathematische Modell 3 stellt Ausgangsinformationen ŷ bereit. Aus der Differenz von Systemausgangsinformationen y und Modellausgangsinformationen ŷ ergibt sich der Modellfehler Δy, welcher neben Modellungenauigkeiten auch die nicht mitmodellierten äußeren Störungen d beinhaltet. Der Modellfehler Δy wird zurückgeführt und bildet durch die Subtraktion von der Sollgröße w den Regelfehler für den Regler 4. Der Regler 4 besteht bei der klassischen IMC, wie in 3 gezeigt, aus einer Invertierung des mathematischen Modells 3 und einem Kausalisierungsfilter G_PTn.
Mehr im Detail wird durch das mathematische Modell 3 die Dynamik des Fahrzeugs abgebildet, das das System 7 bildet. Das mathematische Modell 3 umfasst eine Vielzahl von Gleichungen, mittels denen die Dynamik des Fahrzeugs modelliert wird. Das mathematische Modell 3 stellt die Modellausgangsinformationen y bereit, das zu regelnde System 7 liefert entweder über Sensoren oder nach einer Schätzung Systemausgangsinformationen y.
Die Modellausgangsinformationen ŷ werden von den Systemausgangsinformationen y subtrahiert, wodurch sich der Modellfehler Δy ergibt. Dieser Modellfehler ist dann Null oder im Wesentlichen Null, wenn das mathematische Modell 3 das tatsächlich vorhandene System 7 ideal nachbildet und keine nicht mitmodellierten äußeren Störungen d vorliegen. Damit reduziert sich die Regeleinrichtung 1 auf das in 2 gezeigte System, d.h. die Stellgrößen für die Aktoren bzw. Aktorregelungen können auch rein gesteuert berechnet werden.
Die Sollgrößen w sind von einem übergeordneten System vorgegebene Informationen, die beispielsweise die Gierrate bzw. die Krümmung, die Längsbeschleunigung bzw. die Längsgeschwindigkeit und die Quergeschwindigkeit bzw. den Schwimmwinkel angeben. Die Sollgröße w kann beispielsweise von einer Trajektorienfolgeregelung des Fahrassistenzsystems bereitgestellt werden.
Die Modellausgangsinformationen ŷ sind Informationen, die zur Bildung des Modellfehlers Δy herangezogen werden.
Vorzugsweise erfolgt eine Mehrgrößenregelung, d.h. die Modellausgangsinformationen 9, die Systemausgangsinformationen y und die Sollgröße w sind Vektoren mit einer Länge größer als eins, d.h. mit zwei oder mehr Stellen. Die Regelung basiert insbesondere auf Basis eines erweiterten nichtlinearen Ein- oder Zweispurmodells. Vorzugsweise wird nach dem IMC-Verfahren das erweitere nichtlineare Ein- oder Zweispurmodell invertiert, um aus den geforderten Sollgrößen w der überlagerten Planung bzw. Regelung die benötigten Stellgrößen für die unterlagerten Aktoren bzw. Aktorregelungen zu erzeugen. Da das verwendete Modell mehrere zu regelnde Zustände umfasst, z.B. Längsbeschleunigung a_x, Gierrate Ψ̇ und Quergeschwindigkeit v_y, ergibt sich auch eine Mehrgrößenregelung Q und ein mehrdimensionaler Modellfehler Δy. Wie zuvor ausgeführt können unter der Annahme eines idealen Modells und des nicht Vorhandenseins von Störgrößen die Stellgrößen für die Aktoren bzw. Aktorregelungen auch rein gesteuert berechnet werden (2). Es ist bevorzugt, dass bei nicht messbaren Größen eine Regelung der Zustandsgrößen nur dann erfolgt, wenn die geschätzte Größe, mit der ein Teil der Modellausgangsinformationen ŷ verglichen werden soll, aus zusätzlichen Informationen heraus geschätzt wird, die dem mathematischen Modell 3 der Regelung nicht vorliegen.
Auf diese Weise geht bei einer hohen Modellgüte der mehrdimensionale Modellfehler Δy gegen Null und es ergibt sich somit ein hoher Vorsteueranteil und ein geringer Regelanteil. Das ermöglicht ein sehr schnelles Einregeln der Sollgrößen, da die Vorsteuerung schneller als eine Regelung ist. Nicht messbare Größen wie der Schwimmwinkel müssen nicht extra geschätzt werden. Zudem funktioniert im Falle eines Sensorausfalls die Regelung durch Degradation zur Steuerung weiter.
Durch die Invertierung des mathematischen Modells 3, insbesondere des Mehrgrößenmodells, im Regler 4 werden die einzelnen Zustände voneinander entkoppelt und es ergibt sich eine Übertragungsfunktion des geschlossenen Regelkreises in der Form $G_{c t r l} = [\begin{matrix} G_{1} & 0 & 0 \\ 0 & G_{2} & 0 \\ 0 & 0 & G_{3} \end{matrix}] .$
Die Entkopplung der einzelnen Zustände durch das invertierte Modell ermöglicht die gezielte, unabhängige Vorgabe der Dynamiken der einzelnen Zustände. Die Entkopplung ermöglicht zudem die unabhängige Auslegung der Längsregelung von der Querregelung und umgekehrt, d.h. die Längs- und Querregelung können in einer Regeleinrichtung 1 vollzogen werden und stören sich nicht wechselseitig.
Vorzugsweise ist die Regeleinrichtung 1 zur zeitdiskreten Berechnung der Zustandsgrößen ausgebildet. Durch die diskrete Modellierung im Regler 4 lässt sich der Regler 4 als Deadbeatregler, somit eine Ausregelung in minimaler Anzahl von Samples ausführen, siehe 4 (mit Q(k - n) = Ŝ^-1(k - n)), und es kann eine Ausregelung der Sollgrößen in einer minimalen Anzahl an Samples erfolgen.
Bei bekannten IMC-Regeleinrichtungen muss die Invertierung des mathematischen Modells im Regler 4 über ein Filter n-ter Ordnung kausalisiert werden. Dies ist vorteilhafterweise durch die Diskretisierung nicht mehr notwendig, wodurch sich eine deutlich höhere Regeldynamik ergibt.
Durch die oben genannte Auslegung als Deadbeatregler lässt sich insbesondere durch das Zuschalten eines nun beliebigen Filters eine beliebige Führungsübertragungsfunktion G_ctrl vorgeben. Der diskrete Regler Q(k - n) ergibt sich dann zu Q(k - n) = Ŝ ^-1(k - n) · G _filt(k). Im einfachsten Fall ist G _filt(k) eine Diagonalmatrix mit PT1 Gliedern und es ergibt sich eine Übertragungsfunktion des geschlossenen Regelkreises von $G_{c t r l} (k) = [\begin{matrix} G_{P T 1_{1}} (k - n) & 0 & 0 \\ 0 & G_{P T 1_{2}} (k - n) & 0 \\ 0 & 0 & G_{P T 1_{3}} (k - n) \end{matrix}] .$
Es sei angemerkt, dass beliebige Übertragungsfunktionen vorgeben werden können.
Der sich hieraus ergebende Vorteil ist, dass eine beliebige Systemdynamik im Rahmen der Systemgrenzen vorgebbar ist, der Filter muss nicht n-ter Ordnung sein. Des Weiteren ist hiermit eine gezielte Beeinflussung des Fahrgefühls möglich. Zudem können überlagerte Regelungen von einer festen (linearen) Übertragungsfunktion ausgehen oder ihnen kann bei einer adaptiven Filterfunktion sehr leicht die sich verändernde Systemdynamik mitgeteilt werden, so z.B. über die Rückführung einzelner Modellparameter.
Im Folgenden wird beispielhaft die Verwendung eines Einspurmodells unter den folgenden Annahmen betrachtet:

- vorhandene Vorder- und Hinterachslenkung
- Motor und Bremse werden lediglich für die Längsregelung genutzt
- Frontantrieb.

Weiter werden vereinfachend alle Aktoren mit einer PT1-Dynamik modelliert. Eine Erweiterung auf ein Zweispurmodell und zusätzliche Aktoren bzw. zusätzlich zur Verfügung stehende Freiheitsgrade, wie z.B. Steer by Braking, sind durch das Ergänzen der entsprechend benötigten Gleichungen leicht möglich. Weiter können die Aktormodelle je nach benötigter Modellgüte entsprechend erweitert werden. Außerdem ist das Modell um zusätzliche Zustände erweiterbar, um z.B. die Fahrt mit einem Anhänger abzubilden. Hierfür kann man die Methodik der Störgrößenkompensation verwenden, die nachfolgend genauer erläutert wird. Dafür muss lediglich die Kraft, die der Anhänger auf das Fahrzeug ausübt, als Störgröße modelliert werden.
Ein erweitertes nichtlineares Einspurmodell Ŝ(t) kann durch die nachfolgenden mathematischen Gleichungen beschrieben werden:
Längsrichtung: ${\dot{v}}_{x} = \dot{Ψ} v_{y} + \frac{F_{x}}{m} - \frac{F_{w, x}}{m}$
$F_{x} = F_{x, ƒ} + F_{x, r}$
$F_{x, ƒ} = F_{X T, ƒ} cos (δ_{ƒ}) - F_{Y T, ƒ} sin (δ_{ƒ})$
$F_{x, r} = F_{X T, r} cos (δ_{r}) - F_{Y T, r} sin (δ_{r})$
${\dot{F}}_{X T, ƒ} = - \frac{F_{X T, ƒ} - F_{X T, ƒ, s o l l}}{T_{M O T / B R A K E}}$
${\dot{F}}_{X T, r} = - \frac{F_{X T, r} - F_{X T, r, s o l l}}{T_{M O T / B R A K E}}$
Querrichtung: ${\dot{v}}_{y} = \frac{F_{y}}{m} - \dot{Ψ} v_{x} - \frac{F_{w, y}}{m}$
$F_{y} = F_{y, ƒ} + F_{y, r}$
$F_{y, ƒ} = F_{Y T, ƒ} cos (δ_{ƒ}) + F_{X T, ƒ} sin (δ_{ƒ})$
$F_{y, r} = F_{Y T, r} cos (δ_{r}) + F_{X T, r} sin (δ_{r})$
${\dot{F}}_{Y T, ƒ} = - \frac{| v | (F_{Y T, ƒ} - α_{ƒ} c_{α, ƒ})}{l_{T}}$
${\dot{F}}_{Y T, r} = - \frac{| v | (F_{Y T, r} - α_{r} c_{α, r})}{l_{T}}$
$α_{ƒ} = δ_{ƒ} - a t a n (\frac{v_{y} + \dot{Ψ} l_{ƒ}}{v_{x}})$
$α_{r} = δ_{r} - a t a n (\frac{v_{y} - \dot{Ψ} l_{r}}{v_{x}})$
${\dot{δ}}_{ƒ} = - \frac{δ_{ƒ} - δ_{ƒ, s o l l}}{T_{E P S}}$
${\dot{δ}}_{r} = - \frac{δ_{r} - δ_{r, s o l l}}{T_{E P S}}$
Gierbewegung: $\ddot{Ψ} = \frac{M_{z}}{J}$
$M_{z} = l_{ƒ} F_{y, ƒ} - l_{r} F_{y, r}$
Kinematische Zusammenhänge: $κ = \frac{\dot{Ψ} + \dot{β}}{v}$
$tan (β) = \frac{v_{y}}{v_{x}}$

Dabei sind:

v_x	Längsgeschwindigkeit im Schwerpunkt
v_y	Quergeschwindigkeit im Schwerpunkt
v	Absolut Geschwindigkeit im Schwerpunkt
Ψ̇	Gierrate
β	Schwimmwinkel im Schwerpunkt
κ	Krümmung im Schwerpunkt
F_x	Längskraft
F_w,x	Längsfahrwiderstände (Luftwiderstand, etc.)
F_x,ƒ	Längskraft an der Vorderachse
F_x,r	Längskraft an der Hinterachse
F_y	Querkraft
F_w,y	Querfahrwiderständer (Luftwiderstand, etc.)
F_v,ƒ	Querkraft an der Vorderachse
F_y,r	Querkraft an der Hinterachse
F_XT,ƒ	Längskraft an der Vorderachse in Rad Koordinaten
F_XT,r	Längskraft an der Hinterachse in Rad Koordinaten
F_xT,ƒ,soll	Solllängskraft an der Vorderachse in Rad Koordinaten
F_XT,r,soll	Solllängskraft an der Hinterachse in Rad Koordinaten
F_YT,ƒ	Querkraft an der Vorderachse in Rad Koordinaten
F_YT,r	Querkraft an der Hinterachse in Rad Koordinaten
M_z	Moment um die Hochachse
δ_ƒ	Lenkwinkel Vorderachse
δ_ƒ,soll	Solllenkwinkel Vorderachse
δ_r	Lenkwinkel Hinterachse
δ_r,soll	Solllenkwinkel Hinterachse
α_ƒ	Schräglaufwinkel Vorderachse
α_r	Schräglaufwinkel Hinterachse
m	Masse
J	Trägheitsmoment um die Hochachse
l_ƒ	Abstand zwischen Vorderachse und Schwerpunkt
l_r	Abstand zwischen Hinterachse und Schwerpunkt
l_T	Einlauflänge
c_α,ƒ	Schräglaufsteifigkeit Vorderachse
c_α,r	Schräglaufsteifigkeit Hinterachse
T_MOT/BRAKE	Zeitkonstante Motor/Bremse (vereinfachend hier als gleich angenommen)
T_EPS	Zeitkonstante EPS

Beispielsweise durch eine Euler-Diskretisierung lässt sich das oben beschriebene kontinuierliche mathematische Modell Ŝ(t) in ein diskretes Modell Ŝ(k) überführen.
Durch die Invertierung von Ŝ(k) ergibt sich Ŝ ^-1(k). Bei der Invertierung von Gleichung (4) zeigt sich, dass sich die gewünschte Längskraft F_x zunächst durch eine beliebige Kombination aus F_x,ƒ und F_x,r erzeugen lässt. Abhängig vom Fahrzeugaufbau ist dies aber nicht immer so einfach möglich. Bei einem Frontantrieb lässt sich z.B. keine antreibende Kraft an der Hinterachse erzeugen. Um diese Einschränkungen berücksichtigen zu können, lassen sich Zwangsbedingungen aufstellen, die die Beschränkungen berücksichtigen, z.B.: $F_{x, ƒ} = ƒ \cdot F_{x}$
$F_{x, r} = (1 - ƒ) \cdot F_{x}$
Bei einer reinen Vorderachslenkung kann durch die Wahl von ƒ = 1 im Antriebsfall so lediglich eine Längskraft an der Vorderachse erlaubt werden. Bei der zusätzlichen Verwendung einer Hinterachslenkung muss ƒ von F_y,r und δ_r abhängen, um die Zwangsbedingung F_XT,r = 0 erfüllen zu können. Ebenfalls kann so die Fallunterscheidung zwischen Motor und Bremse berücksichtigt werden. Hierfür muss ƒ abhängig von der Kraftrichtung sein.
Für ein einfacheres Verständnis werden für dieses Beispiel im Folgenden die Fallunterscheidungen sowie die vorhandenen zusätzlichen Freiheitsgrade, auf Grund der Überaktuierung in Längsrichtung (je eine Bremse pro Rad), vernachlässigt. Durch die Überaktuierung in Querrichtung (Vorder- und Hinterachslenkung) und die vereinfachenden Annahmen in Längsrichtung ergeben sich die drei Stellgrößen Längskraft F_XT,ƒ, Vorderachslenkwinkel δ_f und Hinterachslenkwinkel δ_r für die drei Zustände v_x, v_y und Ψ̇. Es handelt sich somit um ein exakt bestimmtes System und alle drei Zustände können durch die Regelung vorgeben werden. Wird hingegen von einer reinen Vorderachslenkung ausgegangen, stehen nur zwei Stellgrößen für drei Zustände zur Verfügung. In diesem Falls sind die Längsgeschwindigkeit v_x und die Gierrate Ψ̈ die primären Regelziele und die physikalischen Zusammenhänge von v_y werden zu Zwangsbedingungen. Es ändert sich für eine reine Vorderachslenkung somit nichts am Regelprinzip, lediglich v_y kann nicht mehr vorgeben werden, sondern ergibt sich aus den Modellgleichungen. Entsprechend gilt dies für andere Aktorkombinationen.
Vorteilhafterweise lässt sich die Regeleinrichtung 1 parametrieren, um sie für unterschiedliche Anwendungsfälle und/oder Fahrzeugkonfigurationen anwenden zu können. Die Regelung ist durch ihre hohe Modellgenauigkeit und der Berücksichtigung der Kopplungen zwischen Längs- und Querrichtung in der Lage im gesamten Geschwindigkeitsbereich zu funktionieren. Sie gibt über die Soll-Übertragungsfunktion eine Systemdynamik im gesamten Geschwindigkeitsbereich vor. Die Parameter der Wunschübertragungsfunktionen aus Gleichung (1) sind, neben optional ergänzenden Parametern für virtuelle Zwangsbedingungen und Filterparameter von Messgrößen, die einzigen zu erprobenden Parameter. Für Gleichung (2) wären dies die PT1-Zeitkonstanten.
Die restlichen zu applizierenden Parameter sind physikalisch motivierte Modellparameter und somit identifizierbare/schätzbare physikalische Größen aus dem Modell, wie z.B. Masse, Trägheitsmoment und Schräglaufsteifigkeiten, siehe Parameter in Gleichung (3) bis (20) für das Einspurmodell. Für die Identifikation lassen sich einfache Identifikations- und/oder Optimierungsverfahren verwenden, die mit Messdaten von standardisierten Messfahrten arbeiten.
Damit lässt sich die Regeleinrichtung 1 vorteilhafterweise für eine Vielzahl von Anwendungsfällen anwenden, so z. B. Autobahn, Parken etc. Zudem lässt sich die Regeleinrichtung 1 leichter applizieren, da weniger Reglervarianten existieren und kein geschwindigkeitsabhängiges Tuning stattfinden muss. Da überlagerte Regelungen keine sich verändernde Fahrdynamik berücksichtigen müssen, vereinfacht sich somit die Reglerauslegung auch dort. Diese muss nicht zwingend geschwindigkeitsabhängig erfolgen (zumindest nicht aufgrund der vom Regler zur Verfügung gestellten Systemdynamik. Durch den Einfluss der Kinematik kann abhängig von der verwendeten überlagerten Regelung auch optional eine geschwindigkeitsabhängige Auslegung notwendig sein). Ein weiterer Vorteil der Parametrierung besteht darin, dass eine Applikation von Parametern durch bekannte Identifikationsverfahren erfolgen kann (z.B. Schätzung von Fahrzeugparametern).
Zudem kann die Regeleinrichtung 1 leicht an sich ändernde Systemparameter über der Systemlebensdauer (d.h. die Fahrzeuglebensdauer) adaptiert werden, so z.B. sich ändernde Schräglaufsteifigkeiten, die beispielsweise über eine Online-Identifikation, d.h. Online-Bestimmung der Parameter des mathematischen Modells und des inversen mathematischen Modells adaptiert werden können.
Wie zuvor beschrieben, ist eine einfache Applikation der physikalisch motivierten Parameter durch Identifikationsverfahren möglich. Weiterhin sind bevorzugt, Online-Identifikationsverfahren zu nutzen, um so zeitvariable Modellparameter zu schätzen und online zu adaptieren. Dies trifft z.B. auf die Fahrzeugmasse zu, die durch Zuladung variieren kann oder die Schräglaufsteifigkeiten, die sich durch Reifenabnutzung oder -wechsel verändern können. Vorteilhafterweise wird eine leichte Adaptierbarkeit der Regelung in Bezug auf sich ändernde Systemparameter über der Systemlebensdauer (d.h. die Fahrzeuglebensdauer) z.B. sich ändernde Schräglaufsteifigkeiten, die über eine Online-Identifikation adaptiert werden können, umgesetzt. Folglich werden die Robustheit, Verfügbarkeit und Regelgüte gesteigert. Es sei jedoch erwähnt, dass das Regelverfahren auch ohne Adaptieren der zeitvariablen Modellparameter eine hinreichend gute Regelungsfunktion bietet.
Die vorgeschlagene Regeleinrichtung 1 bietet Vorteile hinsichtlich der Schnittstellen zu überlagerten und/oder unterlagerten Einrichtungen, mit denen die Regeleinrichtung 1 gekoppelt ist. Insbesondere ist durch das mathematische Modell 3, das der IMC-Regeleinheit 3 zu Grunde liegt, das Interface sowohl zur überlagerten Ebene als auch zur unterlagerten Ebene quasi beliebig vorgebbar. Durch die kinematischen Zusammenhänge lässt sich beispielsweise anstatt der Gierrate die Krümmung vorgeben und das interne Modell rechnet die Zusammenhänge ineinander um, siehe Gleichung (21). Somit liegt ein generischer Ansatz zugrunde, der mit einer Vielzahl von möglichen Interfaces zur überlagerten bzw. unterlagerten Regelung zurechtkommt. Auf diese Weise wird eine hohe Wiederverwendbarkeit und damit eine leichtere Applikation erreicht.
Vorzugsweise weist die vorgeschlagene Regeleinrichtung 1 eine hohe Redundanz auf. Die Schnittstellen zur unter- und überlagerten Ebene sind von der Anzahl, der Art und den von der vorhandenen Aktorik genutzten Regelgrößen abhängig. Bei einer Überaktuierung, wie z. B. bei der zuvor beschriebenen Vorder- und Hinterachslenkung, entstehen weitere Freiheitsgrade, die über mitmodellierte Zwangsbedingungen im inversen Modell leicht ausgenutzt werden können. Die Zwangsbedingungen können sowohl physikalischer als auch virtueller Natur sein, wie es z.B. in den Gleichungen (23) und (24) der Fall ist. Es lassen sich dadurch neue verfügbare Sollgrößen erzeugen, über die die zusätzlichen Freiheitsgrade umgesetzt werden können. Im vorbeschriebenen Einspurmodell ist dies beispielsweise die Quergeschwindigkeit v_y bzw. der Schwimmwinkel β, welche auf Grund des zusätzlich vorgebbaren Hinterachslenkwinkels vorgebbar sind.
Über eine adaptive Anpassung der Zwangsbedingungen kann die Nutzung des Freiheitsgrades auch situationsabhängig angepasst werden, siehe als Beispiel Gleichungen (23) - (24) mit adaptivem ƒ.
Ein weiteres Ausführungsbeispiel ist in diesem Zusammenhang „Steer by Braking“ d.h. die Steuerung des Fahrzeugs in Querrichtung durch selektive Verzögerung einzelner Räder. Für eine Nutzung der Bremsen in Querrichtung muss der Einfluss der Bremsen auf die Gierbewegung mitmodelliert werden. Das zuvor beschriebene Einspurmodell wird somit erweitert. Gleichung (20) wird um das Moment M_long erweitert, das durch einen unsymmetrischen Bremseingriff erzeugt wird. $M_{z} = l_{ƒ} F_{y, ƒ} - l_{r} F_{y, r} + M_{l o n g}$
mit $M_{l o n g} = (F_{x, ƒ r} - F_{x . ƒ l}) \cdot \frac{b_{ƒ}}{2} + (F_{x, r r} - F_{x . r l}) \cdot \frac{b_{r}}{2}$
b_ƒ und b_r sind hierbei die Reifenabstände an Vorder- und Hinterachse. F_x,ƒr, F_x,ƒl, F_x,rr und F_x,rl sind die Bremskräfte am jeweiligen Rad. Eine weitere Möglichkeit, diesen Einfluss mitzumodellieren, wäre die Nutzung eines Zweispurmodells.
Vorteilhafterweise kann eine Überaktuierung ausgenutzt werden, um Redundanzen zu schaffen, ohne den Kernalgorithmus zu verändern, sondern es ist lediglich das verwendete nichtlineare Ein- oder Zweispurmodell zu erweitern. Ein weiterer Vorteil ist, dass aktuell von der Längs- und Querführung abgetrennte Sicherheitsfunktionen wie z.B. ESP somit direkt in die hier vorgeschlagene Regeleinrichtung 1 integriert werden können.
Vorteilhafterweise weist die vorgeschlagene Regeleinrichtung 1 eine hohe Fehlertoleranz auf. Fällt ein Aktor durch einen Fehler aus, kann die vom Regler 4 geforderte Stellgröße nicht umgesetzt werden. Dies führt zu einer Erhöhung des Modellfehlers Δy, da das mathematische Modell 3 mit einer Stellgröße rechnet, die vom Aktor des tatsächlichen Systems, d.h. des Fahrzeugs, nicht umgesetzt werden kann. Existieren nun redundante Aktoren und sind die Zusammenhänge der Aktoren im Modell berücksichtigt, dann können Stelleingriffe eines durch einen Fehler ausgefallenen Aktors vorzugsweise von einem anderen übernommen werden. Bei vorhandener Hinterachslenkung würde beispielsweise die Regelung der Gierrate zu den Stellgrößen Vorder- und Hinterachslenkwinkel führen. Fällt die Hinterachse nun aus würde die gemessene Gierrate (im System 7) von der Modellgierrate (berechnet durch das mathematische Modell 3) abweichen, da der Aktor an der Hinterachse den geforderten Hinterachslenkwinkel nicht stellen kann. Es ergibt sich somit ein Modellfehler, der zurückgeführt wird und zu einer Erhöhung der geforderten Stellgrößen sowohl des Vorder- als auch des Hinterachssolllenkwinkels führt. Da der geforderte Hinterachslenkwinkel vom Aktor nicht umgesetzt werden kann, wirkt sich aber nur die Erhöhung des geforderten Vorderachslenkwinkels auf das System aus. Der geforderte Vorderachslenkwinkel steigt nun an, bis der fehlende Anteil der Hinterachse kompensiert ist. In anderen Worten kompensiert die Regeleinrichtung 1 durch den redundanten Aktor (hier Vorderachslenkung) den Fehler an dem anderen Aktor. Dieses Verhalten der Regeleinrichtung 1 kann als passive Fehlertoleranz bezeichnet werden.
Da das für die Regelung verwendete mathematische Modell 3 im Fehlerfall nicht korrekt ist, ist die passiv fehlertolerante Regelung nicht optimal. Um eine verbesserte Reglung im Fehlerfall zu erreichen, kann vorteilhafterweise der Fehler erkannt werden und eine Rekonfiguration des mathematischen Modells 3 bzw. des inversen mathematischen Modells vollzogen werden. Vorzugsweise wird nach dem Eintreten eines Fehlers über die Zustandsgrößen im internen mathematischen Modell 3 der Ausfall eines Aktors detektiert und die Regeleinrichtung 1 entsprechend rekonfiguriert. Hierfür erfolgt insbesondere lediglich die Adaption der voreingestellten Aufteilung auf die Aktoren. Im Beispiel der ausgefallenen Hinterachslenkung muss das verwendete Modell so angepasst werden, dass der Freiheitsgrad an der Hinterachse wegfällt und somit das Modell wieder dem realen System entspricht. Hier kann von einer aktiven Fehlertoleranz gesprochen werden.
Der Vorteil der Regeleinrichtung 1 besteht also darin, dass in dem Fall, wenn ein Aktor ausfällt, sich eine Störung ergibt, die als Modellfehler erkannt wird. Durch die Rückführung des Modellfehlers an den Regler 4 mit dem inversen mathematischen Modell wird dieser Fehler durch die übriggebliebenen Aktoren ausgeglichen. Es existiert somit eine passive Fehlertoleranz. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass das Fahrzeug auch beim Ausfall eines redundanten Aktors weiterhin steuerbar ist, auch bevor der Fehler explizit erkannt wird.
Des Weiteren ist vorteilhafterweise eine robuste Fehlerdetektion direkt aus den berechneten Modellgrößen möglich. Demnach können Fehlerschwellen verhältnismäßig hoch gewählt werden, um Fehldetektionen zu vermeiden, da eine passive Fehlertoleranz besteht. Darüber hinaus ist eine einfache Rekonfiguration der Regelung im Fehlerfall möglich. Um einen optimalen Betrieb auch im Fehlerfall zu ermöglichen, muss lediglich die gewünschte Aufteilung auf die noch vorhandenen Aktoren adaptiert werden (aktive Fehlertoleranz).
5 zeigt eine Ausführungsform der Regeleinrichtung 1 mit einer Störgrößenkompensation. Wie in 5 zu erkennen, wird basierend auf einem Störgrößenmodell 5, das als Eingangsinformationen Informationen hinsichtlich einer Störgröße erhält, eine Störgrößenkompensationsinformation d bereitgestellt, die im mathematischen Modell 3 bzw. dem Regler 4 dazu verwendet wird, das mathematische Modell 3 bzw. das inverse mathematische Modell anzupassen.
Die vom Störgrößenmodell 5 bereitgestellte Ausgangsinformation kann einem Filter 5.1 zugeführt werden, deren Filterparameter in Abhängigkeit von einer Signalgüteinformation anpassbar sind. Die Signalgüteinformation ist insbesondere bei geschätzten Störgrößen vorteilhaft, da damit bei der Störgrößenkompensation berücksichtigt werden kann, wie verlässlich die Schätzung der Störgröße ist. Dadurch kann erreicht werden, dass Störgrößen, die eine hohe Signalgüte aufweisen, stärker zur Störgrößenkompensation beitragen als Störgrößen mit einer schlechteren Signalgüte. Zudem kann ein modifizierbarer Faktor f(s) vorgesehen sein, der ebenfalls in Abhängigkeit von einer Signalgüteinformation anpassbar ist. Dadurch kann erreicht werden, dass der Einfluss einer Störgröße mit einer schlechteren Signalgüte auf die Störgrößenkompensation verringert wird.
Vorzugsweise werden externe Störgrößen wie die Fahrbahnneigung abhängig von den zur Verfügung stehenden Sensorgrößen mit modelliert, um zum einen eine höhere Modellgüte zu erreichen und um zum anderen das Störgrößenübertragungsverhalten zu beeinflussen. Beispielsweise wirkt sich das Wanken des Fahrzeugs negativ auf die Modellgüte aus. Über ein einfaches PT2-Glied lässt sich jedoch der Wankwinkel in Abhängigkeit von der gemessenen Querbeschleunigung bestimmen und somit in der Regelung berücksichtigen. 5 zeigt eine beispielhafte Störgrößenkompensation.
Bezogen auf das Ausführungsbeispiel zuvor bedeutet dies, dass Gleichung (9) erweitert wird zu ${\dot{v}}_{y} = \frac{F_{y}}{m} - \dot{Ψ} v_{x} - \frac{F_{w, y}}{m} - sin (ϕ_{w a n k}) \cdot a_{g}$
mit dem Wankwinkel Φ_wαnx und der Erdbeschleunigung a_g. Umfasst das verwendete Beschleunigungssignal a_y zur Bestimmung von ϕ_wank über $ϕ_{w a n k} (s) = G_{P T_{2}} (s) \cdot a_{y} (s)$
auch den Anteil der Erdbeschleunigung auf Grund der Straßenneigung, so kann diese direkt mitberücksichtigt werden.
Basieren die verwendeten Störgrößenmodelle auf geschätzten oder nicht exakt messbaren Werten, wie z.B. der Fahrbahnsteigung oder Gegenwind, dann hängt die sich ergebende Modellgüte von der Signalgüte der Eingangsdaten ab. Dies bedeutet, dass sich bei einem schlecht geschätzten Eingangssignal zum einen die Modellfehler erhöhen und zum anderen im inversen Modell ein falscher bzw. schlechter Vorsteueranteil ergeben könnte. Um dem entgegenzuwirken, kann der Einfluss des Störgrößenmodells auf die Regelung durch einen Faktor ƒ_S reduziert werden. Dabei ist der Faktor ƒ_S abhängig von der Signalgüte des Eingangssignals (z.B. der Varianz).
Hieraus ergibt sich vorteilhafterweise ein höherer Vorsteueranteil, insbesondere eine höhere Reglerdynamik, eine höhere Robustheit und eine genauere Berechnung von Zustands- und Zwischengrößen. Des Weiteren wird eine einfache Kompensation der Störgrößen, wie z.B. Wankwinkel, Fahrbahnneigung, Fahrbahnsteigung, Seitenwind, Gegenwind erzielt. Zudem lässt sich auf einfache Weise die Information der Schätzgüte von Signalen in der Regelung berücksichtigen. Dadurch lässt sich der negative Einfluss von schlecht geschätzten Signalen auf die Regelung unterdrücken.
6 zeigt eine Ausführungsform der Regeleinrichtung 1, deren Regelverhalten in Abhängigkeit von der Fahrerinteraktion anpassbar ist.
Die Regeleinrichtung 1 weist ein Interaktionsmodell 6 auf, das eine Information über die Fahrerinteraktion, beispielsweise eine Fahrermomentinformation, an einer Eingangsschnittstelle empfängt. Das Interaktionsmodell 6 weist ein mathematisches Modell auf, mittels dem die Information über die Fahrerinteraktion in eine Ausgangsinformation umgesetzt wird, basierend auf dem das Regelverhalten der Regeleinrichtung 1 beeinflusst wird, so dass sich für den Fahrer ein natürliches Fahrgefühl beim kooperierenden Fahren ergibt.
Ein Eingriff des Fahrers wird von einer Fahrzeugregelung zunächst als Störung erkannt und ausgeregelt. Dies führt dazu, dass die Regelung gegen den Fahrer arbeitet, was vor allem im Rahmen der teilautomatisierten Fahrzeugführung gemäß SAE Level 2 nicht gewünscht ist. Um dies zu umgehen, kann in dem in 6 gezeigten Ausführungsbeispiel die Fahrerinteraktion berücksichtigt werden, indem die sich ergebende Störkraft F_Fahrer auf Basis des gemessenen Fahrermoments M_Fahrer (und je nach Schnittstelle, der sich ergebenden Kraft durch die Boostcurve F_boost) mitmodelliert wird: $F_{F a h r e r} = M_{F a h r e r} \cdot i + F_{b o o s t}$
Im Detail wird Gleichung (13) erweitert zu ${\dot{F}}_{Y T, ƒ} = - \frac{| v | (F_{Y T, ƒ} - α_{ƒ} c_{α, ƒ} + F_{F a h r e r})}{l_{T}} .$
Hierdurch ergibt sich kein Modellfehler mehr beim Fahrereingriff und es kommt somit nicht zum Versuch, den Fahrer auszuregeln. Durch die Berücksichtigung von F_Fahrer im inversen Modell ergibt sich ein zusätzlicher Vorsteueranteil, der abhängig von der Fahrerinteraktion (Mit- oder Gegenlenken), die sich ergebenden Stellgrößen reduziert oder erhöht.
Der Einfluss des Fahrers ist nicht immer in gleicher Weise erwünscht. So kann in unkritischen Fahrsituationen beispielsweise eine höhere Mitbestimmung des Fahrers erwünscht sein als in kritischen Fahrsituationen. Vorzugsweise wird eine Information bezüglich einer erkannten Fahrsituation dazu verwendet, die die vom Interaktionsmodell 6 bereitgestellte Ausgangsinformation fahrsituationsabhängig zu modifizieren. So kann über ein gemeinsames Filter, das sowohl auf das mathematische Modell 3 als auch das inverse Modell im Regler 4 Auswirkungen hat, oder, wie in 6 gezeigt, über separate Filter 6.1, 6.1' und/oder über separate Gewichtungsfaktoren 6.2, 6.3 für das mathematische Modell 3 bzw. das inverse Modell im Regler 4 die Störgrößenübertragungsfunktion und somit das Lenkgefühl des Fahrers gezielt beeinflusst werden.
Auf diese Weise erfolgt ein einfaches Einbinden des Fahrers in die Regelung, eine getrennte Behandlung der Störübertragungsfunktion des Fahrers von anderen Störungen und eine einfache adaptive Beeinflussung des Lenkgefühls abhängig von der Fahrsituation sind möglich. Zudem liegt eine vereinfachte Applikation vor. Der Ursprung von Effekten durch die Fahrerinteraktion lässt sich aus den aufgezeichneten Modellgrößen leichter ableiten.
Sollte das verwendete mathematische Modell 3 im eingeschwungenen Zustand hinreichend genau mit der Realität übereinstimmen, so geht im stationären Zustand der Modellfehler gegen Null, wodurch auch kein Stelleingriff durch die Rückführung erfolgt. Allein durch die exakte Invertierung des mathematischen Modells ergeben sich somit Stellgrößen, die zu einer stationär genauen Regelung führen. Es existiert also ein implizierter I-Anteil. Weiter ergeben sich bei Regelungen aus dem Stand der Technik in gewissen Fahrsituationen Grenzzyklen auf Grund von Nichtlinearitäten, insbesondere Haftreibung und Lose in der Lenkung, die dazu führen, dass ein expliziter I-Anteil sich ständig auf- und entlädt. Dies führt insbesondere bei Geradeausfahrten zu Schwingungen in Querrichtung des Fahrzeuges und wirkt sich negativ auf das Fahrgefühl aus.
Vorzugsweise erfolgt, wie in 7 gezeigt, eine Filterung des Modellfehlers, um gezielt Einfluss auf die Störübertragungsfunktion nehmen zu können. Die Filterparameter des verwendeten Filters können abhängig von Fahrsituationsinformationen, d.h. abhängig von der erkannten Fahrsituation, angepasst werden.
Vorzugsweise erfolgt, wie ebenfalls in 7 gezeigt, eine Gewichtung des Modellfehlers Δy mit einem Gewichtungsfaktor f_I sowie eine Begrenzung des Modellfehlers Δy auf den Bereich zwischen Δy_min und Δy_max, beispielsweise basierend auf folgender Funktion: $Δ y_{a d a p t} = s a t (ƒ_{I} Δ y, Δ y_{m i n}, Δ y_{m a x})$
Dadurch lassen sich die Grenzzyklen in einfacherweise aufbrechen und somit der Fahrkomfort steigern, ohne auf Regeldynamik verzichten zu müssen. Somit wird eine gezielte fahrsituationsabhängige Beeinflussung der stationären Genauigkeit zum Aufbrechen von Grenzzyklen ermöglicht.
Vorteilhafterweise ermöglicht die vorgeschlagene Regeleinrichtung 1 eine Zustandsschätzung. So sind durch das mitlaufende Fahrzeugmodell und die Rückführung des Modellfehlers genaue Schätzungen der modellierten Fahrzeugzustandsgrößen, insbesondere auch von nicht messbaren Größen wie beispielsweise dem Schwimmwinkel oder der gefahren Krümmung, möglich. Die geschätzten Größen können somit an die überlagerten und unterlagerten Ebenen der Reglerstruktur weitergeben werden. Somit ist vorteilhafterweise eine Einsparung von Rechenzeit und Applikationsaufwand möglich, beispielsweise durch die Einsparung von Schätzern. Beispiele hierfür sind: Schwimmwinkelschätzer, Krümmungsschätzer, Schätzung der Querkräfte am Rad.
8 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer Regeleinrichtung 1 ähnlich der Ausführungsform gemäß 4, wobei die Regeleinrichtung 1 mehrere Totzeitglieder D aufweist. Das System 7 kann Totzeiten aufweisen, die durch die Totzeitglieder D nachgebildet werden. So wird beispielsweise die Stellgröße u vor der Zuführung zu dem mathematischen Modell 3 dieses Systems mit einer Totzeit beaufschlagt, die die Eingangstotzeit des realen Systems 7 nachbildet. In gleicher Weise können auch die von dem mathematischen Modell 3 zur Verfügung gestellten Ausgangsinformationen mittels eines Totzeitgliedes D mit einer Totzeit beaufschlagt werden, um die Ausgangstotzeit des realen Systems 7 nachzubilden. Dadurch kann für einen Laufzeitausgleich gesorgt werden, der zumeist durch die Signalübertragung entsteht. Es können aber auch modellinterne Totzeiten berücksichtigt werden.
Dadurch, dass im Modell in einfacher Weise Totzeiten berücksichtigt werden können, wirken sich vorhandene Totzeiten nicht negativ auf die Rückführung aus. Eine im Modell berücksichtigte Totzeit führt demnach nicht zu einem Modellfehler. Dadurch werden Grenzzyklen reduziert, das Fahrgefühl verbessert und die Performance erhöht.
9 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer Regeleinrichtung 1 ähnlich der Ausführungsform gemäß 4, wobei die Regeleinrichtung 1 mehrere Begrenzer L aufweist. So wird beispielsweise die Stellgröße u vor der Zuführung zu dem mathematischen Modell 3 dieses Systems durch einen Begrenzer L in seiner Amplitude begrenzt. In gleicher Weise können auch die von dem mathematischen Modell 3 zur Verfügung gestellten Ausgangsinformationen mittels Begrenzern L in der Amplitude limitiert werden. Die Limits können physikalische wie auch virtuelle, insbesondere absolute und Gradienten-Limits sein. Dadurch wird verhindert, dass Systemgrenzen verletzt werden.
Hier können nicht nur ein- und ausgangsseitige Limits berücksichtigt werden, sondern auch modellinterne Limits, die auf Zwischengrößen im mathematischen Modell 3 wirken. Als Beispiel lässt sich die maximale Lenkwinkelrate der EPS nennen. Dadurch erfolgt die Berücksichtigung von Grenzen im dynamischen Grenzbereich, wie z.B. dem maximalen Kraftschluss der Reifen abhängig von einem gemessenen bzw. geschätzten Reibwert sowie die Berücksichtigung der Abhängigkeit von Längs- und Querkraftschluss (Kammscher Kreis bzw. Kraftschlussellipse). Zudem erfolgt eine einfache Berücksichtigung von gesetzlich vorgegebenen oder vom Kunden gewünschten fahrdynamischen Limits, beispielsweise für eine automatisch angesteuerte Lenkfunktion.
Es versteht sich, dass eine Kombination der vorbeschriebenen Ausführungsbeispiele möglich ist, beispielsweise derart, dass eine störgrößenkompensierende Regeleinrichtung 1 zudem ein Modell für die Fahrerinteraktion aufweist.
Weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein System zur Durchführung des Verfahrens nach der vorhergehenden Beschreibung. Das System kann insbesondere einen Mikrocontroller oder -prozessor, eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), einen Grafikprozessor (GPU), einen Digital Signal Processor (DSP), einen ASIC (Application Specific Integrated Circuit), einen FPGA (Field Programmable Gate Array) und dergleichen mehr sowie Software zur Durchführung der entsprechenden Verfahrensschritte umfassen. Die vorliegende Erfindung kann somit in digitalen elektronischen Schaltkreisen, Computer-Hardware, Firmware oder Software implementiert sein.
Ein weiterer Gegenstand der Erfindung betrifft ein Fahrzeug mit einem System gemäß der vorhergehenden Beschreibung.
Die Erfindung wurde voranstehend an Ausführungsbeispielen beschrieben. Es versteht sich, dass zahlreiche Änderungen sowie Abwandlungen möglich sind, ohne dass dadurch der durch die Patentansprüche definierte Schutzbereich verlassen wird.
Bezugszeichenliste

1: Regeleinrichtung
2: IMC-Regeleinheit
3: mathematisches Modell
4: Regler
5: Störgrößenmodell
5.1: Filter
6: Interaktionsmodell
6.1, 6.1': Filter
6.2: Gewichtungsfaktor
6.3: Gewichtungsfaktor
6: System
d: nicht mitmodellierte äußere Störung
D: Totzeitglied
L: Begrenzer
u: Stellgröße
w: Sollgröße
Δy: Modellfehler
y: Systemausgang
ŷ: Ausgangsinformation mathematisches Modell

Claims

Verfahren zur Steuerung eines Fahrzeugs umfassend ein Fahrassistenzsystem, mittels dem zumindest teilautonome Fahrfunktionen durchgeführt werden, wobei zur Steuerung des Fahrzeugs eine Regeleinrichtung (1) mit einer Internal Model Control-Regeleinheit (2) vorgesehen ist, die ein Internal Model Control-Regelungsverfahren vollzieht, wobei das Internal Model Control-Regelungsverfahren ein mathematisches Modell (3) für die Fahrzeugdynamik aufweist, mittels dem die Dynamik des Fahrzeugs nachgebildet wird und wobei die Internal Model Control-Regeleinheit (2) einen Regler (4) aufweist, in dem ein inverses mathematisches Modell der Fahrzeugdynamik des Fahrzeugs implementiert ist.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass basierend auf Informationen zur tatsächlichen Dynamik des Fahrzeugs (entweder aus Sensorik oder geschätzt) und Ausgangsinformationen (9) des mathematischen Modells (3) für die Fahrzeugdynamik ein Modellfehler (Δy) berechnet wird, der von einer Sollgröße (w) subtrahiert wird, wobei die Differenz aus Sollgröße (w) und Modellfehler (Δy) die Eingangsgröße des Reglers (4) bildet.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Internal Model Control-Regeleinheit (2) eine Mehrgrößenzustandsregelung vollzieht.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgangsinformationen (9) des mathematischen Modells (3), der Modellfehler (Δy) und die Sollgröße (w) Vektoren sind, die jeweils eine Vektorlänge von 1 oder größer aufweisen.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Internal Model Control-Regelungsverfahren ein mathematisches Modell (3) umfasst, das folgende zu regelnde Zustandsgrößen umfasst: - die Gierrate und/oder die Querbeschleunigung des Fahrzeugs; - die Längsbeschleunigung und/oder die Längsgeschwindigkeit; - die Quergeschwindigkeit und/oder den Schwimmwinkel.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Regler (4) und im mathematischen Modell (3) der Fahrzeugdynamik eine zeitdiskrete Signalverarbeitung vollzogen wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Regler (4) eine Filterfunktion implementiert ist, mittels der der Regler (4) eine beliebige Wunschübertragungsfunktion vorgebbar ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter des mathematischen Modells (3) für die Fahrzeugdynamik und die Parameter des inversen mathematischen Modells der Fahrzeugdynamik zeitabhängig und/oder abhängig von gemessenen oder geschätzten Größen anpassbar sind.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Fall einer Detektion eines Fehlers (z.B. ungewöhnliche Abweichung) eine Fehlererkennung durchgeführt und das mathematische Modell (3) für die Fahrzeugdynamik und das inverse mathematische Modell der Fahrzeugdynamik abhängig vom erkannten Fehler angepasst wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass externe Störgrößen in einem Störgrößenmodell (5) basierend auf gemessenen und/oder geschätzten Größen berechnet werden und basierend auf den berechneten externen Störgrößen das mathematische Modell (3) für die Fahrzeugdynamik und das inverse mathematische Modell der Fahrzeugdynamik modifiziert wird.
Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgangsgröße des Störgrößenmodells (5) mittels einer Filterfunktion modifiziert wird, wobei die Filterfunktion abhängig von einer Güteinformation, die die Güte der Eingangsgröße des Störgrößenmodells angibt, modifiziert wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Fahrerinteraktionsinformation mittels eines mathematischen Interaktionsmodells (6) verarbeitet und basierend auf einer Ausgangsgröße des Interaktionsmodells (6) das mathematische Modell (3) für die Fahrzeugdynamik und das inverse mathematische Modell der Fahrzeugdynamik modifiziert wird.
Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausgangsgröße des mathematischen Interaktionsmodells (6) mittels eines Filters, dessen Filterfunktion abhängig von einer Fahrsituationsinformation, die die jeweilige Fahrsituation des Fahrzeugs charakterisiert, veränderbar ist, modifiziert wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Modellfehler (Δy) durch eine Filter- Gewichtungs- und/oder Begrenzungsfunktion abhängig von einer Fahrsituationsinformation, die die jeweilige Fahrsituation des Fahrzeugs charakterisiert, modifiziert wird und der dadurch entstehende modifizierte Modellfehler von der Sollgröße subtrahiert wird.
System zur Steuerung eines Fahrzeugs umfassend ein Fahrassistenzsystem, mittels dem zumindest teilautonome Fahrfunktionen durchführbar sind, wobei zur Steuerung des Fahrzeugs eine Regeleinrichtung (1) mit einer Internal Model Control-Regeleinheit (2) vorgesehen ist, in der ein Internal Model Control-Regelungsverfahren implementiert ist, wobei die Internal Model Control-Regeleinheit (2) ein mathematisches Modell für die Fahrzeugdynamik aufweist, das die Dynamik des Fahrzeugs nachbildet und wobei die Internal Model Control-Regeleinheit (2) einen Regler (4) aufweist, in dem ein inverses mathematisches Modell der Fahrzeugdynamik des Fahrzeugs implementiert ist.