JP7285971B2 - タイヤの摩擦曲線を決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
別の実施形態は、状態軌道を、初期の第1の状態軌道の各々の重みに従って重み付けされた複数の初期状態軌道の組み合わせとして決定する。一実施形態では、粒子平滑器を用いた後方掃引を用いて、運動データ内のすべての情報を抽出する。さらに別の実施形態では、1つの状態軌道は、全体を通して1つの粒子に保持される。この状態軌道は、たとえば、車両の運動モデルを用いてシステムをシミュレートし、この状態軌道が全体にわたって複数の粒子のうちの1つとして維持されることを確実にすることによって、予め定義することができる。このようにすることにより、反復的に更新を実行する際に、粒子平滑器と同じ性能が確実にされるが、計算はさほど複雑ではなくなる。または、粒子を決定するたびに、状態軌道が当該方法における前回の反復で複数の粒子のうちの1つと接続される。この接続は、更新された重み275cに比例する確率で粒子指標のうちの1つに関する値をサンプリングすることによって行われる。
一実施形態では、車両の運動を
ここで、
図4Bは、一実施形態に従った、タイヤ関数較正器によって用いられるべき車両からの内部信号を決定または推定するための方法のブロック図を示す。481bおよび461bに至るまでのステップは、ABS、ESP、ADASなどのシステムにおいて、または自律車両において用いることができる制御ユニットまたは回路構成に実装することができる。たとえば、入力信号フィルタ410bは、車輪またはタイヤ409bの回転速度を処理して信号411bを生成することによって入力信号を決定することができ、これにより、回転速度を車両の個々の車輪またはタイヤごとに決定することができる。フィルタ410bはまた、ブレーキ圧408bを処理することによって入力信号412bを決定するとともに、エンジン407bからの回転数およびトルクを処理することによって入力信号413bを決定することもできる。ブロック430bは、縦方向加速度431bを決定し、ブレーキ力推定器440bは、付与されるブレーキ圧13bを用いて車輪毎にブレーキ力441bを推定する。エンジントルクの値およびエンジンの回転数414bの値から、制御ユニット内のモジュールが縦方向の駆動力を推定し、垂直力451bが、450bにおいて、たとえば、縦方向加速度431bの推定値を用いて推定される。
ヤ力を示し、(b)は、HSRIタイヤモデルの同等例を示す。これらは、タイヤ摩擦関数をパラメータ化する報告された多くのさまざまなタイヤモデルのうちの2つに過ぎない。
擦曲線における明確なピークを示す一方で、HSRIタイヤモデルはスリップ値が増加するのにつれて単調に増加している。したがって、どのタイヤモデルを用いるべきかについて先験的になされる選択は、タイヤ摩擦関数の挙動と、これにより、タイヤ摩擦関数を含む運動モデルの挙動とを正確に記述するのに役立つ。一実施形態は、任意のタイヤモデルがそのタイヤモデルについてのデータに適合されたパラメータに依存しているとともに、データが極めて不確実であるとの認識に基づいている。
図8は、いくつかの実施形態に従った、選択されたパラメータがさまざまな車両コントローラとどのように相互作用するかについてのブロック図を示す。コントローラ810aはモデルベースのコントローラであって、摩擦関数813aのパラメータを含む運動モデル812aを用いて、被制御車両のアクチュエータ802aに対する制御コマンド804aを生成する。たとえば、コントローラは、比例・積分・微分(proportional-integra-derivative:PID)コントローラであってもよく、またはコントローラ810aは、モ
デル予測コントローラ(model-predictive controller:MPC)であってもよい。コントローラ810aは、自律運転のための独立型コントローラであってもよく、または、半自律運転のための運転手807aの動作を補完するものであってもよい。たとえば、自律運転の場合、コントローラは、基準軌道803a、状態および入力制約814a、ならびに運動モデル812aを受信し、横方向の運動を制御するために車輪の所望の操舵角度804aを生成し、および/または、車両の縦方向の運動を制御するために所望の速度または加速度804aを生成する。半自律運転の場合、運転手807aは、場合によってはスロットル/ブレーキ入力によって生成される縦方向加速でも、操舵角度808aを得るためにステアリングホイールを回転させる。このような場合、MPCは、限界値で運転する場合に車両を安定させるために運転者の入力に補正を加えることができる。このような場合、アクチュエータからの入力806aがMPCによって用いられる。
。MPCは、制約814aのある状態で車両についての所望される将来の挙動803aを最適化することによって動作する。MPCは、タイヤ摩擦関数を定義する選択されたパラメータ813aおよび運動モデル812aを用いる内部予測モデルを用いて、モデル812aおよびパラメータ813aに基づいて車両挙動を最適化する。このような場合、MPCは、最適な状態軌道を得るために最適な制御コマンドを決定する。これを行うために、予測範囲にわたる摩擦の変化は、車輪のスリップと摩擦との間の関係を定義するタイヤ摩擦関数を用いて決定される。
Claims (20)
- 道路上を走行する車両のタイヤ摩擦の関数を較正するためのシステムであって、タイヤ摩擦関数は、前記道路の表面と前記車両のタイヤとの間の摩擦を、前記車両の車輪の車輪スリップの関数として記述する非線形関数であり、前記システムは、
メモリを備え、前記メモリは、前記タイヤ摩擦関数の確率分布と、前記車両への制御入力を前記車両の状態に関連付ける運動モデルと、前記車両の運動の測定値を前記車両の前記状態に関連付ける測定モデルとを記憶するように構成されており、前記運動モデルは前記タイヤ摩擦関数を含み、前記運動モデルおよび前記測定モデルのうちの1つまたはこれらの組み合わせはノイズを考慮し、前記システムはさらに、
道路上の前記車両の運動を示す運動データを受付けるように構成された入力インターフェイスを備え、前記運動データは、前記車両を前記道路上で移動させる、前記車両に対する一連の制御入力と、前記一連の制御入力によって移動させられる前記車両の前記運動についての対応する一連の測定値とを含み、前記システムはさらに、
終了条件が満たされるまで前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を反復的に更新するように構成されたプロセッサを備え、前記プロセッサは、反復のために、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布をサンプリングし、
前記測定モデルに従った前記一連の測定値と、前記タイヤ摩擦関数のサンプルを含む前記運動モデルに従った前記一連の制御入力とを適合させるように前記車両の状態軌道を決定し、
前記車両の前記状態軌道に基づいて前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新するように構成されており、前記システムはさらに、
前記終了条件が満たされると、前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布および前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布の前記サンプルのうち少なくとも1つまたはこれらの組み合わせを与える出力インターフェイスを備える、システム。 - 前記プロセッサは、
前記車両の前記運動モデルを用いて前記状態軌道の分布を推定するとともに、前記車両の状態軌道と前記測定値に基づく前記車両の運動を示す状態軌道とによって決定される対応する状態同士の間の差に基づいて前記状態軌道の前記分布を更新することによって、前記状態軌道の確率分布を決定し、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新するために、前記車両の前記状態軌道を生成するように前記状態軌道の前記確率分布をサンプリングするように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、複数の状態軌道の前記確率分布を生成するために、各時間ステップごとに前記車両の状態および前記状態の不確実性を推定するように構成されたカルマンフィルタを各時間ステップごとに実行するように構成される、請求項2に記載のシステム。
- 前記カルマンフィルタは、各時間ステップごとに、前記運動モデルを用いて前記車両の前記状態およびその不確実性を決定し、前記測定モデルを用いて前記状態およびその不確実性を更新する、請求項3に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、前記運動データにおいて各時間ステップごとに、粒子フィルタを実行し、前記粒子フィルタは、
粒子のセットを決定するように構成されており、各粒子は、前記ノイズの確率分布から導き出された異なるサンプルで決定される前記状態軌道を表しており、前記粒子フィルタはさらに、
前記粒子のセットからの各粒子を前記測定値と比較して、前記粒子と前記測定モデルに従って前記測定値によって示される状態軌道との間の誤差を表わす各粒子の重みを決定し、
前記状態軌道を、各粒子の前記重みに従って重み付けされた前記粒子の組み合わせとして決定するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布から導き出されたさまざまなサンプルに対応する車両の初期状態を示す初期状態軌道のセットを決定し、
前記測定モデルを用いて、各々の初期状態軌道を前記測定値と比較して、前記初期状態軌道を前記測定値に適合させる誤差を表わす各々の初期状態軌道の重みを決定し、
前記状態軌道を、初期の第1の状態軌道の各々の前記重みに従って重み付けされる前記初期状態軌道の組み合わせとして決定するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、前記測定モデルに従って、前記車両の前記状態を示す前記一連の測定値から前記車両の運動を示す状態軌道を指標状態軌道として決定し、
前記タイヤ摩擦関数の前記サンプルおよび前記指標状態軌道を含む前記運動モデルに従って、前記一連の制御入力から結果として得られる前記車両の前記状態軌道を決定し、
前記車両の前記状態軌道と前記車両の前記指標状態軌道との間の誤差を低減させるように前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記車両の前記測定モデルは前記タイヤ摩擦関数を含み、前記状態軌道は、前記タイヤ摩擦関数の前記サンプルを含む前記測定モデルを用いて決定される、請求項1に記載のシステム。
- 前記制御入力は、前記車両の前記車輪の操舵角度および前記車輪の回転速度のうちの1つまたはこれらの組み合わせの値を指定するコマンドを含み、前記測定値は、前記車両の回転速度および前記車両の加速度のうちの1つまたはこれらの組み合わせの値を含み、前記状態軌道は一連の状態を含み、各々の状態は、前記車両の速度および進行方向速度を含み、これにより、前記運動モデルが、前記制御入力の値を、連続的な時間ステップにおける前記車両の動力を用いる前記車両の前記状態の第1の値に関連付けるとともに、前記測定モデルが、前記測定の値を、同じ時間ステップにおける前記車両の前記状態の第2の値に関連付けるようにする、請求項1に記載のシステム。
- 前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布が、基底関数のセットの重み付き組み合わせとして表されるガウス過程であり、各々の関数の各々の重みがガウス確率分布を有しており、前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新するために、前記プロセッサは、前記基底関数のセットの前記重み付き組み合わせのうち少なくともいくつかの重みの前記ガウス確率分布を更新するように構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、
前記状態軌道に基づいて基底の前記重み付き組み合わせの前記重みを更新し、
更新された前記重みで重み付けされた前記基底関数の組み合わせを用いて前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新するように構成される、請求項10に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、基底関数の前記重み付き組み合わせの前記重みを決定するために、
前記状態軌道および前記基底関数を、前記状態軌道および前記基底関数を数値のセットにマッピングする静的関数に投入し、
確率論的関数および前記数値のセットを用いて、基底関数の前記重み付き組み合わせの前記重みの分布を決定し、
前記重みの前記分布をサンプリングして、基底関数の前記重み付き組み合わせの前記重みを生成するように構成される、請求項11に記載のシステム。 - 前記確率論的関数は、前記数値によってパラメータ化された行列正規分布である、請求項12に記載のシステム。
- 前記プロセッサは、
前記タイヤ摩擦関数の前記サンプルの値を調整して、前記タイヤ摩擦関数の前記サンプルの調整された値で、前記状態軌道と前記運動モデルによって生成される状態軌道との間の誤差を低減し、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新して、前記タイヤ摩擦関数の更新された前記確率分布から前記サンプルの調整された値を導き出す確率を高めるように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、
パラメータ化されたタイヤモデルの複数パラメータを前記タイヤ摩擦関数の前記サンプルに適合させ、
前記パラメータ化されたタイヤモデルに従って、前記タイヤの現在のスリップに対応する現在の摩擦を用いて制御コマンドを決定し、
前記車両を前記道路上で移動させるための前記制御コマンドを前記車両のアクチュエータに投入するように構成される、請求項1に記載のシステム。 - 前記パラメータ化されたタイヤモデルはPacejkaタイヤモデルであり、コントローラは、前記摩擦を含む前記車両の前記運動モデルを用いて前記制御コマンドを決定するように構成されたモデル予測コントローラ(MPC)である、請求項15に記載のシステム。
- 道路上を走行する車両のタイヤ摩擦の関数を較正するための方法であって、タイヤ摩擦関数は、前記道路の表面と前記車両のタイヤとの間の摩擦を、前記車両の車輪の車輪スリップの関数として記述する非線形関数であり、前記方法は、メモリに結合されたプロセッサを用いるものであって、前記メモリは、前記タイヤ摩擦関数の確率分布と、前記車両への制御入力を前記車両の状態に関連付ける運動モデルと、前記車両の運動の測定値を前記車両の前記状態に関連付ける測定モデルとを記憶しており、前記運動モデルは前記タイヤ摩擦関数を含み、前記運動モデルおよび前記測定モデルのうちの1つまたはこれらの組み合わせはノイズを考慮し、前記プロセッサは前記方法を実現する記憶された命令と連結されており、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記方法の少なくともいくつかのステップを実行するものであって、前記少なくともいくつかのステップは、
道路上の前記車両の運動を示す運動データを受付けるステップを含み、前記運動データは、前記車両を前記道路上で移動させる、前記車両に対する一連の制御入力と、前記一連の制御入力によって移動させられる前記車両の運動についての対応する一連の測定値とを含み、前記少なくともいくつかのステップはさらに、
終了条件が満たされるまで前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を反復的に更新するステップを含み、反復は、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布をサンプリングすることと、
前記測定モデルに従った前記一連の測定値と、前記タイヤ摩擦関数のサンプルを含む前記運動モデルに従った前記一連の制御入力とを適合させるように前記車両の状態軌道を決定することと、
前記車両の前記状態軌道に基づいて前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新することを含み、前記少なくともいくつかのステップはさらに、
前記終了条件が満たされると、前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布および前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布のサンプルのうち少なくとも1つまたはこれらの組み合わせを与えるステップを含む、方法。 - 前記車両の前記運動モデルを用いて前記状態軌道の分布を推定するとともに、前記車両の状態軌道と前記測定値に基づく前記車両の運動を示す状態軌道とによって決定される対応する状態同士の間の差に基づいて前記状態軌道の前記分布を更新することによって、前記状態軌道の確率分布を決定するステップと、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新するために、前記車両の前記状態軌道を生成するように前記状態軌道の前記確率分布をサンプリングするステップとをさらに含む、請求項17に記載の方法。 - 前記状態軌道の前記確率分布は、カルマンフィルタまたは粒子フィルタを実行して、各時間ステップごとに前記車両の状態および前記状態の不確実性を推定して、複数の状態軌道の前記確率分布を生成することによって決定される、請求項18に記載の方法。
- 方法を実行するためのプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記媒体は、タイヤ摩擦関数の確率分布と、車両への制御入力を前記車両の状態に関連付ける運動モデルと、前記車両の運動の測定値を前記車両の前記状態に関連付ける測定モデルとを記憶するように構成され、前記運動モデルは前記タイヤ摩擦関数を含み、前記運動モデルおよび測定モデルのうちの1つまたはこれらの組み合わせはノイズを考慮し、前記方法は、
道路上の前記車両の運動を示す運動データを受付けるステップを含み、前記運動データは、前記車両を前記道路上で移動させる、前記車両に対する一連の制御入力と、前記一連の制御入力によって移動させられる前記車両の前記運動についての対応する一連の測定値とを含み、前記方法はさらに、
終了条件が満たされるまで前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を反復的に更新するステップを含み、反復は、
前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布をサンプリングすることと、
前記測定モデルに従った前記一連の測定値と、前記タイヤ摩擦関数のサンプルを含む前記運動モデルに従った前記一連の制御入力とを適合させるように前記車両の状態軌道を決定することと、
前記車両の前記状態軌道に基づいて前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布を更新することを含み、前記方法はさらに、
前記終了条件が満たされると、前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布および前記タイヤ摩擦関数の前記確率分布のサンプルのうち少なくとも1つまたはこれらの組み合わせを与えるステップを含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
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