KR100607921B1 - 차량의 운전 안정도를 제어하기 위한 제어 회로 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량의 운전 안정성을 제어하는 제어 회로에 관한 것으로서, 트랙 코스를 결정하는 입력량은 차량의 특성을 재생하는 차량 기준 모델에 기초해서 차량 기준 모델에 기억된 파라미터에 따라 제어량에 대한 적어도 하나의 공칭값을 결정하는 차량 모델 회로에 입력된다.

Description

차량의 운전 안정도를 제어하기 위한 제어 회로{REGULATING CIRCUIT FOR REGULATING THE DRIVING STABILITY OF A MOTOR VEHICLE USING A MOTOR VEHICLE REFERENCE MODEL}
본 발명은 차량의 운전 안정도를 제어하기 위한 제어 회로에 관한 것으로서, 조정 핸들각(δ)과 같은 트랙 코스를 정의하는 입력량이 차량의 특성을 나타내는 차량 기준 모델로 인해 차량 기준 모델에 기억된 파라미터들에 따라 제어량에 대한 적어도 하나의 공칭값을 정의하는 차량 모드 회로에 입력된다.
상기 제어 회로는 특정 간섭에 의하여 차량의 싱글 브레이크상에 추가적인 토크를 제공함으로써 실제 측정된 요율(yaw rate)을 운전자에 의해 도입된 요율에 근사화한다.
제어 회로는 차량의 경로가 운전자가 의도한 경로와 일치하지 않으면, 차량의 조정 동작을 제어한다.
특히, 외부적인 영향, 예를 들어 젖은 노면, 결빙 노면, 마른 노면에 대한 상이한 접착력, 측면 풍향 및 부하 변경에 대한 반응의 경우, 차량에 의해서 실제적으로 커버되는 도로가 운전자가 의도한 도로에 대응하도록 추가 토크가 필요하다.
운전자가 의도한 경로, 예를 들어 조정 핸들각 또는 속도에 따른 입력량은 차량의 운전 동작에 대한 전형적인 상기 입력량과 파라미터에 기초하고, 환경 특성(노면 등의 마찰 계수)에 기초해서 실제 측정된 요율과 비교되는 공칭의 요율을 정의하는 차량 모델 회로로 전달된다. 요율의 차이는 소위 요 토크 제어기(yaw torque controller)에 의하여 요 토크로 변환되며, 요 토크란 제어 회로의 입력량을 나타낸다.
한편, 제어 회로는 휠 브레이크 상에 어떤 브레이크 압력을 가하기 위한 운전자의 요청이 있었다면 싱글 휠 브레이크 상에 가해질 브레이크 압력을 정의한다. 원하는 브레이크 효과 이외에, 브레이크 압력은 운전자가 차량을 조정할 방향으로 차량의 운전 동작을 지원하는 차량에서 추가 토크를 생성하여야 한다. 이는 차량의 요율을 제어하는 품질은 운전자의 입력 데이터에 기초해서 원하는 요율을 미리 한정하는 차량 모델 회로의 품질에 의해서 실질적으로 정의됨을 보여주고 있다.
계산에 의해 차량의 운전 동작을 시뮬레이션하는 제어 회로에서 상이한 차량 모델이 사용 가능하며, 상이한 차량 모델은 차량의 운전 동작에 관한 간략화된 가정에 의거하고 있다.
공지의 차량 모델은 소위 선형 동적 싱글 트랙 모델(linear dynamic single track model)이다. 이 모델에서, 차량의 운전 특성이 계산에 의해서 전륜과 후륜이 차량의 세로축에 놓여진 하나의 바퀴에 쌍으로 결합되는 차량 모델로 변형된다.
다음의 수학식은 다음의 조건에서 싱글 트랙 모델에 대해서 유효하다.
Figure 112000027269695-pct00001
Figure 112000027269695-pct00002
β는 슬립각을,
Figure 112000027269695-pct00003
는 요율을, δ는 조정각을 정의한다.
모델 계수 cii는 다음과 같은 수학식에 포함되고 있다.
Figure 112000027269695-pct00004
Figure 112000027269695-pct00005
ch 및 cv '는 앞차축 대 뒤차축의 관계에서 휠 서스펜션과 핸들 탄성을 고려하여 차량의 운전 안정도를 제어하는 제어 회로에 의해서 정해지는 합성 상수를 나타낸다. lh 값과 lv 값은 차량의 무게 중심으로부터 앞차축과 뒤차축의 거리를 나타낸다. Θ은 차량 관성의 요 모멘트(yaw moment), 즉 차량의 수직 차축 부근에서의 차량의 관성 모멘트이다.
모델 계수 cii의 기초를 형성하는 기억된 싱글 트랙 모델에 대한 표준 파라미터는 오프 라인 파라미터 식별에 기초해서 차량 외부에서 측정하여 얻어진다. 운전 안정도 제어의 센서량과 측정 제어기가 식별을 위해 사용된다. 4개의 속도 센서, 즉 각각의 휠에 대한 센서, 요 가속도 미터, 가로 가속도 미터, 브레이크 페달에 의해 생성된 브레이크 압력에 대한 적어도 하나의 압력 센서가 차량 다이내믹스를 검출하기 위해 차량에 설치된다. 파라미터들은 하나 이상의 모델 차량에 의하여 정해지며, "표준 파라미터 세트"가 차량 모델 회로에 기억된다.
운행간 차량 모델에 기억된 표준 파라미터 세트를 갖는 차량은 오프 라인 파라미터 식별 동안에 모델 계수가 기초되고 있는 조건량이 차량의 개개의 구조 또는 장비에 의해서 정의되는 실제의 조건량과 다르면, 운전 안정도 제어에 의하여 에러가 있는 제어 작동을 나타낸다. 단지 안락 문제 내지는 차량의 운전 동작의 손상에 이르는 범위의 편차가 있을 수 있다. 차량의 각 구조가 동적 싱글 트랙 모델로 기억된 표준 파라미터의 편차를 이끌거나 혹은 차량이 각 구조로 인해 기초로 하고 있는 파라미터가 표준 파라미터의 제어 임계를 벗어나 있다면 운전 안정도 제어에 의한 에러 제어 동작이 있다.
문제에 대한 공지의 해결책은 제어 임계를 차량 안정도의 임계 영역으로 확장하는 것이다. 이것은 싱글 트랙 모델에서 정의하고 있는 표준 파라미터로 검출되고 단일 차량의 구조 또는 장비와 관련하여 극단의 편차가 있다면 에러 제어 동작을 신뢰할 수 있게 보호하지 못하는 개개의 구성 또는 장비를 갖는 차량에서 불필요한 임계 팽창으로 인한 기능 및 성능의 손실을 가져온다.
본 발명의 총괄적 목적은 에러 제어 동작을 방지하는 제어 회로를 제공하는 것이다. 이 목적은 파라미터들중 적어도 하나를 적어도 하나의 별개로 정의된 측정 량에 따라 가변시키는 본 발명에 따라 달성된다.
본 발명은 차량 센서 시스템에 의해서 이용 가능한 입력량에 의하여 모든 싱글 차량에 특정한 표준 파라미터들을 식별함으로써 동작 중에 차량 모델이 채택되는 방식으로 총괄적인 제어 회로를 구성하는 것이다. 본 발명은, 예를 들어 타이어 유형(겨울용 타이어, 여름용 타이어, 사계절용 타이어), 타이어 크기(15인치/16인치/17인치), 조건, 특히 측방향 타이어 강도, 새시의 변경, 생산 허용 오차 또는 로딩과 같은 상이한 구조 또는 장비 변수로 인해 개개의 차량이 싱글 트랙 모델에 기억된 표준 파라미터 세트를 정하는 데 사용된 모델 차량과는 현저히 다르거나 편차가 있다는 것의 발견에 기초하고 있다.
제어 회로의 양호한 실시예에 차량 식별 수단(22)을 구비하고 있으며, 차량 식별 수단의 출력 신호는 차량 기준 모델(23)로 전송되며, 차량(11)의 개개의 조건량을 고려하여 출력 신호는 차량 기준 모델(23)에 기억된 표준 파라미터를 채택하거나 표준 파라미터를 새로이 구축된 표준 파라미터로 대체한다.
제어 회로의 또 다른 개선점은 차량 식별 수단(22)에는 식별 모듈(24)을 개개의 입력량에 따른 능동 모드 또는 수동 모드로 전환시키는 식별 추론부(25)를 구비하고 있는 것이다.
요 속도 및/또는 조종각 및/또는 조종각 속도 및/또는 가로 가속도 및/또는 세로 가속도 및/또는 슬립각 속도 및/또는 핸들 속도의 양이 입력되는 방식으로 제어 회로를 구성하는 것이 유용하다.
제어 회로의 양호한 실시예는 편차가 개개의 입력량에 의해서 정해지고 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 편차가 식별 알고리즘에 의하여 생성되는 것을 특징으로 한다.
제어 회로의 또 다른 개선점은 단일 입력량의 편차가 계산부에서 표준 편차 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차로 변환됨으로써 달성된다.
개개의 입력량이 소정의 허용 오차 범위내에 있는 지에 관해 식별 모듈에게 식별 추론부가 알리는 방식으로 제어 회로를 구성하는 것이 좋다.
제어 회로의 또 다른 개선점은 표준 파라미터 또는 실제 파라미터의 파라미터 편차가 소정 제한값 범위내에서 정의되는 것을 특징으로 한다.
제어 회로의 또 다른 개선점은 표준 파라미터 또는 실제 파라미터의 파라미터 편차가 파라미터 식별을 위한 알고리즘에 의해서 학습됨으로써 달성된다.
또한, 표준 파라미터 또는 실제 파라미터의 파라미터 편차가 최소 제곱법(LS) 및/또는 일반화 최소 제곱법(GLS) 및/또는 도구 변수법(IV) 및/또는 최대 가능성법(최우도법)(ML) 및/또는 출력 에러법(OE)에 따라 학습되는 방식으로 제어 회로를 구성하는 것이 유용하다.
제어 회로의 양호한 실시예는 차량 기준 모델이 동적 싱글 트랙 모델인 것을 특징으로 한다.
제어 회로의 또 다른 개선점은 파라미터들 중 적어도 하나가 하나 이상의 휠의 횡방향 강도에 대응하거나 혹은 하나 이상의 휠의 횡방향 강도에 종속함으로써 달성된다.
그러므로, 개별적으로 채택된 파라미터를 갖는 모든 운전 상황에서 차량을 제어하는 가능한 큰 기준량이 이용 가능하게 만들어질 수가 있다.
실험 연구에 의해서 수 개의 운전 조건이 식별될 때 다음의 표준 파라미터의 편차가 얻어진다.
자동 조종 그라디언트 EG(self-steering gradient EG): 3.32e-3 내지 4.34e-3 s2* rad/m
Θ: 1093 내지 2309 kg/㎡
휠 안정상수 cv : 72084 내지 91113 N/rad
휠 안정상수 ch : 135299 내지 156308 N/rad
차량 식별 수단에 의해 차량 기준 모델에 전송된 출력 신호를 예견하고, 출력 신호가 차량 기준 모델에 기억된 표준 파라미터를 차량의 개개의 조건량을 고려하여 개개의 차량에 적응하거나 혹은 파라미터를 새로이 내장된 표준 파라미터로 대체하기 때문에, 모든 차량은 그의 구조 또는 장비에 따라 차량 모델에서 온라인 디스플레이된다. 극단의 타이어의 경우에도 상대적인 모델 계수가 적용되므로 에러 제어 동작이 회피된다. 소정의 운전 상태 중에 차량 특정 표준 파라미터와 운전 조건 또는 차량의 운전 동작 시 종속하는 실제를 학습함으로써 차량에 지정된 고정된 구성 및/또는 장비 변수, 특히 토크의 변수가 고려되고, 차량 움직임으로 인한 변화, 예를 들어 온도가 검출되어 고려된다. 운행간 차량 파라미터는 차량 센서로 측정된 입력량에 의하여 후방의 개개의 차량 동작에 채택된다.
양호한 실시예에서, 차량 식별 수단은 개개의 입력량에 따라 식별 모듈을 능동 또는 수동 모드로 전환하는 식별 추론부를 포함한다. 식별 추론부에 의한 예견에 의해 안정한 이동 중에만 파라미터들이 식별되는데, 이것은 오직 이 조건에서 만 식별 모듈이 능동 모드로 전환됨으로써 표준 파라미터의 학습이 가능하기 때문이다. 식별 모듈이 불안정한 운행간 활성화되는 것을 회피해야 한다.
일실시예에 따르면, 안정한 운행은 조건량에 따른 각각의 차량에서 개별적으로 정해진 측정된 입력량에 의해서 인식된다. 입력량은 요 속도 및/또는 조종 각 및/또는 가로 가속도 및/또는 세로 가속도 및/또는 슬립각 가속도 및/또는 휠 속도와 같다. 이 이외에 ABS(anti-lock brake system) 또는 트랙션 슬립 제어 콘트롤 시스템(traction slip control system, TCS)과 같은 다른 제어 회로 또는 제어 시스템의 제어량이 입력량으로서 식별 추론부로 전송된다. 상기 제어 회로 또는 제어 시스템의 실제 조건을 나타내는 입력량은 또한 추가 제어 회로가 활성화되지 않으면 식별 추론부가 안정한 경우 상기 입력량을 평가하는 안정한 운행을 인식하는 기능을 한다. 안정한 운행의 경우, 개개의 차량의 입력량은 다음 조건과 부합하고,
가로 가속도(aquer)〈 0.3g
세로 가속도(aquer)〈 0.1g
요속도(ψ) 〈 10°/s
스티어링 속도( δ) 〈 90°/s
다른 제어 회로는 활성화되지 않는다, 상기 조건에서 식별 모듈은 능동 모드로 전 환된다.
본 발명의 양호한 일실시예에 따르면, 식별 모듈 또는 분배 로직부인 식별 모듈 또는 비교 수단에서, 개개의 입력량의 편차가 결정되고 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 식별 알고리즘에 의하여 생성된다. 그러므로, 양호한 실시예에서 식별 모듈은 개개의 입력량 및/또는 편차를 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차로 변환하는 계산부를 포함한다. 이 경우, 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 최소 제곱법(LS) 및/또는 일반화 최소 제곱법(GLS) 및/또는 도구 변수법(IV) 및/또는 최대 가능성법(ML) 및/또는 출력 에러법(OE)에 따라 학습된다. 최소 제곱법은 차량 기준 모델 및 차량간의 에러를 최소화함으로써 개개의 입력 파라미터의 편차로부터 표준 파라미터를 결정한다. 모델 에러 제곱의 합의 최소화는 품질 판단으로서 사용된다. 최초의 부분 편차를 제로로 설정함으로써 직접적인 해결책이 얻어질 수 있다.
제어기에서 계산된 측정된 실제 입력량과 공칭의 입력량 사이의 개개의 입력량 또는 편차가 소정의 허용오차 범위내에 있는지를 결정하는데 도움을 주는 식별 추론부에 의해서 식별 모듈에서 파라미터들이 이용 가능하다. 소정의 허용오차 범위내에 있는 개개의 입력량이 도출되면, 소정의 제한값 범위내의 개개의 양과 상관될 수 있는 파라미터가 정의된다.ㅣ
본 발명의 또 다른 이점, 특징 및 개선점은 도면에 기초해서 본 발명의 양호한 실시예의 설명과 첨부된 종속항에서 찾을 수 있다.
도 1은 차량 식별 수단의 일반적인 구조도이다.
도 2는 식별 추론부와 식별 모듈을 구비한 도 1에 따른 차량 식별 수단을 도시하는 도면이다.
도 3은 휠 강도값에 대해 인자 d를 변경함에 따른 원래의 자동 조종 그라디언트 EGa에 대한 곱셈 인수 f를 도시하는 도면이다.
도 4는 속도에 따른 제1 전달 함수 1/s를 도시하는 도면이다.
도 5는 속도에 따른 제2 전달 함수 1/s를 도시하는 도면이다.
도 6은 속도에 따른 또 다른 전달 함수 1/s를 도시하는 도면이다.
도 7은 속도에 따른 또 다른 전달 함수 1/s를 도시하는 도면이다.
도 1은 차량의 안정도를 제어하는 제어 회로(10)의 기본 구조를 도시하고 있다. 운전자 PFahrer와 조종각 δ에 의한 브레이크 압력과 같이 운전자에 의해서 정해지는 파라미터들이 차량에서 작용한다. 실제의 모터 토크(12), 가로 가속도 aQuer (13), 요 각속도
Figure 112004043111615-pct00006
(14), 바퀴 속도(15), 수압 신호(16)와 같은 파라미터들이 차량의 휠 브레이크 압력으로서 측정된다. 운전 안성성 제어 회로(4)는 이들 데이터를 평가하기 위해 전자 제어기(17,18,19,20)를 포함하는데, 각각의 제어기는 하나의 제어 시스템에 양호하게 할당된다. 제어기(17)는 ABS에, 제어기(18)는 TCS에, 제어기(19)는 전자 브레이크 힘 분배기(EBD)에, 제어기(19)는 요 토크 제어기(YTC)에 각각 할당된다. 전자 제어기 ABS(17), TCS(18), EBD(19)는 종래 기술로서 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다. 요 토크 제어부(YMC)용으로 사용되는 제어기(20)는 우세 모터 토크, 즉 실제 모터 토크에 관한 데이터를 수신한다. 센서로부터 차량(11)의 가로 가속도 aQuer 및 요 각속도
Figure 112004043111615-pct00007
에 관한 데이터를 더 수신한다. ABS 제어기(17)는 어쨋든 차량 휠들 중 어느 하나의 휠이 과도한 브레이크 슬립되었는 지에 따라서 차량 휠의 싱글 휠 속도에 의하여 차량 기준 속도 VREF를 결정하기 때문에, 이러한 기준 속도는 YMC 제어기(20)에서 계산 불가능 하나, ABS 제어기(17)에 의해 입력량으로서 채택된다. 요 토크를 제어하기 위해 사용되는 마찰 계수 μ의 결정과 세로 가속도 aLong와 같은 또 다른 입력량에 대해서는 그들의 생성과 관련해서 상세히 설명되고 있지 않다. 추가 입력량에 대해서도 상세한 설명은 생략하기로 한다.
4개의 전기 제어기는 자체의 제어 방법에 의해서 단일 바퀴에 대한 소정의 브레이크 압력값을 발생한다.
단일 바퀴 브레이크 압력에 대한 YMC 제어기(20)의 소정의 압력값은 다음과 같이 결정된다.
YMC 제어기(20)는 먼저 브레이크 작동에 의해서 추가 요 토크가 발생하면 곡선에서 운전 상태의 안정화를 이끄는 추가 요 토크 MG를 계산한다. 상기 값 MG은 YMC 제어기(20)의 부분으로서 또한 표현될 수 있는 분배 로직(21)으로 전송된다. 차량을 감속하기 위한 운전자의 가능한 요청은 또한 상기 분배 로직(21)에 전달되어 운전자의 브레이크 압력 PFahrer에 기초해서 인식된다. 소정의 요 토크 MG 와 요청 된 운전자의 브레이크 압력에 의거해서 분배 로직(21)은 싱글 휠에 대해 서로 매우 상이할 수 있는 휠 브레이크에 대한 요 토크 제어 압력 PYMC을 계산한다. 요 토크 제어 압력 PYMC은 기능을 최적화 하기 위해 다른 제어기(17,18,19)에 의해서 계산된 소정의 압력값을 갖는 경우와 같이 휠 브레이크 압력용 회로(도시 안됨)로 전달된다.
상기 회로는 운전자의 요청에 의거해서 최적의 운전 안전성에 대한 공칭의 휠 압력을 결정한다.
도 1은 조종각 δ, (ABS 제어기(17)에 의한)차량 기준 속도, 측정된 요 각속도
Figure 112000027269695-pct00008
에 기초해서 요 각속도
Figure 112000027269695-pct00009
를 변경하기 위한 소정의 값을 계산하는 차량 기준 모델이 기억된 YMC 제어기(20)를 도시한다. 상황에 따른 마찰 계수와 임팩트량과 추가 임팩트량이 YMC 제어기(20)에 전달된다.
도 1에서, 요 각속도 ψ에 대한 소정 변화값 Δ은 입력량으로서 차량 식별 수단(22)에 기준으로서 전달된 일례이며, 차량 식별 수단은 차량 기준 모델(23)에 기억된 표준 파라미터를 변형 또는 새로운 표준 파라미터 P로 대체하거나 차량의 개개의 조건량에 따라 기억된 표준 파라미터에 적응한다.
도 2는 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차가 차량 식별 수단(22)내에서 생성되는 블럭도를 도시한다. 이러한 이유로 개개의 입력량의 편차 Δ, 예를 들어 요 속도
Figure 112000027269695-pct00010
및/또는 스티어링 각 δ 및/또는 가로 가속도 aQuer (13) 및/또는 세로 가속도 aLong 및/또는 슬립 각속도 β 및/또는 휠 속도 등이 식별 모듈(24)의 식별 알고리즘에 전달된다. 개개의 입력량의 편차는 식별 모듈(24)의 계산부에서 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차로 변환된다. 자동 조정 그라디언트 EG, 요 관성 모멘트 Θ 및/또는 횡방향의 타이어 강도 cv 및 ch 와 같은 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 LS 법 및/또는 GLS 법 및/또는 IV 법 및/또는 ML 법 및/또는 출력 에러법에 따른 파라미터 식별을 위한 알고리즘에 의해 학습된다.
LS 절차의 경우, 표준 파라미터는 차량 기준 모드 및 차량 간 에러를 최소화함으로써 개개의 입력량의 편차에 기초해서 정해진다. 이 경우, 품질 기준은 모드 에러의 제곱의 합의 최소치이다. 제1 부분 편차를 제로로 설정함으로써 직접적인 해결책이 달성될 수 있다.
예컨대 타이어 형태, 타이어 크기, 새시의 변형, 제품 변형, 로딩 등과 같은 차량(11)의 개개의 조건량에 따른 실제 표준 파라미터 또는 방식에서 생성된 표준 파라미터의 파라미터 편차는 기억된 표준 파라미터 세트를 개개의 차량(11)에 적응하거나 대체하는 차량 기준 모델로 전달된다.
식별 모듈은 식별 모듈(24)을 요 속도
Figure 112000027269695-pct00011
및/또는 스티어링 각 δ 및/또는 가로 가속도 aQuer (13) 및/또는 세로 가속도 aLong 및/또는 슬립 각속도 β 및/또는 바퀴 속도 VR와 같은 개개의 측정된 입력량에 따른 능동 또는 수동 모드로 전환하는 식별 추론부(25)에 할당된다. 이 이외에, 식별 추론부(25)는 적어도 제어기(17,18)의 조건량, 즉 ABS 및 TCS 제어기(17,18)가 제어 모드에서 능동 또는 수동인지에 대한 정보를 수신한다. 개개의 입력량에 기초해서, 안정한 차량(11)이 검출되고 식 별 모듈(24)은 연속해서 능동 모드로 놓여진다. 일실시예에 따르면, 즉 ABS 및 TCS 제어기(17,18)가 활성화 상태가 아니고 가로 가속도가 0.3g 이하, 세로 가속도가 0.1g 이하, 요 속도가 10°/s 2이하, 바퀴 속도가 90°/초 이하인 경우, 식별 모듈(24)은 활성화 모드에 놓여진다. 오직 차량(11)의 안정한 주행이 한계값에 의해서 정의되는 경우에만, 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 파라미터 식별을 위한 알고리즘에 의해 식별 모듈에서 생성될 수 있고 표준 파라미터 세트의 편차는 차량 기준 모델(23)로 피드백을 통해 온라인 수정될 수 있다. 식별 추론부(25)는 표준 파리미터 또는 생성된 실제 표준 파라미터의 생성된 파라미터 편차가 소정의 한계값 범위내에 있는 지에 대해 식별 모듈(24)로 통보함으로써 극단 또는 비합리적인 값을 가진 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차가 학습되는 것을 보호한다. 개개의 입력량을 통해 도출되는 소정 허용 오차 범위내에 생성된 파라미터 편차 또는 실제 표준 파라미터를 제한함으로써, 차량 기준 모델(23)에 기억되고 개개의 차량(11)에 적응된 표준 파라미터는 합리적인 값 범위내에 놓여짐이 보장된다. 안정한 차량 조건에서 모델 편차를 최소화함으로써, 단일 트랙 모델에 대한 파라미터는 단일 차량에 대해서 기억된 다음, 차량이 불안정한 상태에 있을 때 실제 차량 동작에 이상적으로 맞춘다.
측정 요율과 계산 요율간의 비교에 기초한 요 토크 제어기의 제어 동작은 동일 차량이 상이한 타이어가 장착되는 경우 현저히 다를 수가 있다. 한편, 이것은 극단의 고무 혼합체를 가진 타이어, 예를 들어 사계절 타이어에 의해 혹은 앞 차축 및 뒤차축에서 현저한 마모차를 갖는 타이어에 의해서 야기될 수 있다. 두 경우, 운전 동작은 파라미터 식별에 의해 차량에 대해서 결정된 단일 트랙 모델의 파라미터가 더 이상 적합치 않아 비균일 노면과 관련한 감도를 극도로 증대하는 안정한 운전 조작의 경우에도 모델 및 실제 요율 간의 거대한 편차를 이끄는 식으로 변화한다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 하나의 접근 방법은 파라미터 온라인을 계산하기 위한 공지의 절차를 적용하는 것이다. 용량 및 운행 시간으로 인해, 오늘날 사용된 제어 유닛에서 이러한 절차를 실현하는 것이 불가능하다.
그러므로, 공칭의 요율을 최적화하기 위한 보다 간단한 절차가 있는 지에 대한 연구가 행해졌다. 그 결과 뒤차축에서 횡방향의 타이어 강도가 싱글 트랙 모델의 코스에 대한 중요한 파라미터였다. 이 파라미터에 대한 적응 절차를 발생하기 위해 우선 횡방향의 타이어 강도가 가용 신호로부터 적응될 수 있는 기준에 따라 적응된다. 안정한 운전 상황에서 단일 트랙 모델의 동작, 즉 운전 토크, 브레이크 토크, 드레그 토크는 항상 측정된 요율에 대한 양호한 일치성을 보여주지 않음을 운전 테스트에 의해서 보여주고 있다. 이것은 3가지 상황에 대해 별도로 뒤차축에 대한 횡방향의 타이어 강도를 학습하는 것에 대해 또 다른 요건이 됨에 따라 운전 상황에 따라 단일 트랙 모델을 정정한다. 그러므로, 운전 상황이 구별될 수 있고 적응 간격이 제한될 수 있는 학습 조건을 결정하는 것이 필요하였다.
차량 움직임을 기술하는 간략화된 미분 방정식은 선형 또는 정상 상황에 기초하고 있다. 상기 방정식의 유효성을 보장하기 위해 상기 조건이 조건 학습에 의해 지원될 수 있는 경우에만 적응 가능하다.
다음의 조건과 양호하게 부합하여 정상 운전 동작을 정하는 것이 가능해야 한다.
1/5 [㎨] 〈 가로 가속도 〈 6.5 [㎨]
｜요 가속도｜ 〈 25 [도/s2]
｜조종각 속도｜ 〈 150 [도/s2]
이 조건과 부합하면, 학습 알고리즘이 시작되고 상기 운전 상황은 브레이크 압력, 모터 및 마찰 모멘트, 운전자 모멘트 요청에 의해서 구별된다.
횡방향의 타이어 강도는 다음의 절차에 의해서 양호하게 적합화된다.
요 속도에 대한 정지 접근법에 기초해서,
Figure 112000027269695-pct00012
자동 조종 그라디언트에 대한 수학식
Figure 112000027269695-pct00013
측정된 요 율에 대해 다음과 같은 관계식이 달성된다.
Figure 112000027269695-pct00014
뒤차축에서 횡방향의 타이어 강도에 대해 수학식 3을 풀면, 다음과 같다.
Figure 112000027269695-pct00015
그러므로,
Figure 112000027269695-pct00016
은 싱글 트랙 모델에 대한 파라미터의 나머지가 상수로서 고려되면 차량이 소정의 차량 속도와 조종각으로 측정된 요율을 달성하는데 필요한 뒤차축에서의 횡방향의 타이어 강도의 값에 대응한다.
원래의 횡방향의 타이어 강도와 관련한 퍼센트 변화가 중요하므로,
Figure 112000027269695-pct00017
은
Figure 112000027269695-pct00018
에 의해서 분할된다.
계산을 간단히 하기 위해 수학식 2의 항은
Figure 112000027269695-pct00019
로 나우어지며, 그 결과는 다음과 같다.
Figure 112000027269695-pct00020
100/1024의 축적[퍼센트/LSB]
우변항 분자와 분모는 수치값이 입력될 때 정수의 범위를 초과하지 않도록 2 로 나누어진다.
학습 조건이 부합하고 Δch_corr_fac가 20%이하의 편차를 나타내면, Δch_corr_fac는 상방으로 적분되고 적분 주기가 계산된다. 20% 이상의 편차를 갖는 값은 전체로서 고려되지 않는다.
학습 상황(운전, 브레이크 및 드레그 토크 상황)이 변하거나
요 토크 제어기 비활성화
역 운행 없음
MSR 활성화
TCS 활성화
활성화
｜계산된 횡방향의 경사각｜ 〈 5°
의 조건이 더 이상 부합하지 않으며 적어도 225 루프가 적분되면, 정정값 전체는 평균값을 얻기 위해 적분 주기로 나누어진다. 상기 평균값은 개개의 운전 상황에 대해 지금까지 학습된 횡방향의 타이어 강도를 적응하기 위해 이용된다. 다음의 수학식이 유효하다.
Figure 112000027269695-pct00021

3개의 상이한 운전 상황에 대한 횡방향의 타이어 강도는 인덱스 corr_facl..3에 의해서 구분된다.
운전 상황을 인식하기 위한 기준은 또한 뒤차축에서 원래 식별된 횡방향의 타이어 강도의 어느 ΔCr_corr_facx가 단일 트랙 모델 계산 시 정정되는 지를 결정하기 위해 사용된다. 그러므로, 모든 운전 상황에서 단일 트랙 모델이 최상의 가능한 기준 값을 나타내도록 개별적으로 적응된 파라미터로 계산되는 것이 보장된다.
특히, 다음과 같이 처리하는 것이 유용하다.
매체에서 ESP 요율의 가로 가속도 범위 에러 제어 동작은 온도 상승 또는 소프트 타이어 스톡으로 인해 감소된 강도를 갖는 타이어에 의해 야기된 과조정 시 관측된다. 이러한 강도 저하는 소위 싱글 트랙 모델인 제어기의 공칭값의 생성 시 예측되지 못하므로, 차량이 불안정하지 않을지라도 제어 차이가 있다.
이 때문에 다음과 같이 다루어 지는 정상 전달 함수로부터 처리하는 것이 특히 유용하다.
자동 조정 그라디언트를 조정하기 위한 조정 방정식은 정상 전달 함수로부터 도출된다. 이 조정 방정식은 정상 차량 조건에서 계산되며 횡방향의 타이어 강도의 실제값은 횡방향의 타이어 강도를 변경하는 가설에 의한 계산에 의해 자동 조종 그라디언트로부터 결정된다. 이런 식으로 차량의 변경된 자동 조종 그라디언트는 싱글 트랙 모델로 표현된다.
선형 싱글 트랙 모델의 정상 전달 함수는 다음과 같다.
Figure 112000027269695-pct00022
Figure 112000027269695-pct00023
는 차량의 요율
δ는 차량의 조종각
l은 차축(휠 베이스)의 거리
v는 차량 속도
EG는 차량의 자동 조종 그라디언트이다.
자동 조종 그라디언트가 인수 f에 의해 변경된다고 가정하면, 원래의 자동 조종 그라디언트 EGa는 다음과 같다.
Figure 112000027269695-pct00048
이 가정으로부터 수학식 1은 인수 f에 대해 다음과 같은 조건 방정식이 된다.
Figure 112000027269695-pct00024
수학식 3의 유효성 범위로 인해, 인수 f는 단지 차량의 정지 조건 범위에서만 결정될 수 있다, 즉, 조종 휠 속도와 요 가속도가 어떤 한계값을 넘지 않을 수 있다. 게다가, 가로 가속도는 인수를 명확히 결정하여 높은 마찰 계수의 조건을 검출하기 위해 한계값(ca. 3 ㎨) 보다 커야만 한다. 그러나, 가로 가속도는 수학식 1의 선형 유효성 범위에서 유지되도록 한계값(ca. 3 ㎨) 보다 작아야만 한다. 엄격히 말하면 수학식 1은 자유 롤링에 대해서만 유효하기 때문에, 4개의 바퀴에 대한 슬립값(브레이크 및 운전 슬립)은 구축된 가로 힘이 현저히 감소하지 않도록 최대값 보다 작아야만 한다.
4개의 휠에 대한 슬립이 최대값 보다 작은 한, 수학식 13에 기초해서 결정된 정정 인수가 부가되어 그 부분에서 새로운 정정값을 나타내는 평균값을 구축하는 기능을 한다.
자동 조종 그라디언트와 횡방향의 타이어 강도 사이의 관계는 다음과 같다.
Figure 112000027269695-pct00025
m 은 차량 무게
c'v는 앞차축에서의 총 횡방향 강도
ch는 뒤차축에서의 횡방향의 타이어 강도
lv는 거리 앞차축/무게 중심
lh는 거리 뒤차축/무게 중심
l은 차축(휠 베이스)
앞차축의 총 횡방향 강도는 횡방향의 타이어 강도와 조종 강도의 직렬 연결로 구성된다.
Figure 112000027269695-pct00026
c'L은 조종 강도(총 트레일로 지칭)
cv는 앞차축 휠의 횡방향의 타이어 강도
그러므로 공지의 자동 조정 그라디언트로 2개의 강도값을 결정하기 위한 오직 하나의 방정식이 있다. 4개의 모델은 일례로서 표현된다.
1) 강도 값은 동일 인수 d에 의해 변화한다.
Figure 112000027269695-pct00044
2) 뒤차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도 ch,a는 인수 d씩 변화하고 앞차축의 횡방향의 타이어 강도는 일정값을 유지한다.
Figure 112000027269695-pct00045
3) 앞차축의 횡방향의 강도 c'v는 인수 d씩 변화하고 뒤차축의 횡방향의 타이어 강도는 일정값을 유지한다.
Figure 112000027269695-pct00046
4) 앞차축과 뒤차축의 횡방향의 타이어 강도(ch,a 및 cv,a)는 인수 d씩 변화한다.
Figure 112000027269695-pct00047
이러한 모델이 수학식 14에서 대입되고 수학식 2에서 고려되면, 인수 d는 바로 계산 가능하다.
그 결과는 다음과 같다.
모델 1:
d = 1/f
모델 2:
Figure 112000027269695-pct00027
모델 3:
Figure 112000027269695-pct00028
모델 4:
Figure 112000027269695-pct00029
이들 함수는 도 1에서 다음의 파라미터에 대해 예증의 방식으로 표현된다.(차량: SLK; MB R 170)
m = 1453 kg
c'v = 80384 N/rad
ch = 131565 N/rad
lv = 1.128 m
lh = 1.264 m
l = 2.392 m
EG = 0.00434 s2rad/m
도 3으로부터 d의 감소로 표시된 개개의 강도 감소의 경우 차량은 모델 2의 경우만 자동 조종 그라디언트의 감소를 보임으로써 부족 조종의 경향이 감소된다. 다른 두 모델의 경우 인수 d가 감소하면 차량은 보다 부족 조종되는 경향이 있다. 본 측정예에서 보다 소프트한 타이어 스톡이 사용되면 모델 2에 대응하는 동작이 관측된다.
언급한 모델에 대한 속도을 통해 수학식 11을 나타내는 도 4 내지 7에 의해서 언급한 내용이 지지된다. 따라서, 뒤차축에서 횡방향의 타이어 강도에 의하여 싱글 트랙 모델의 자동 조종 동작을 적응하는 것이 유용하다.
본 발명의 양호한 실시예는 차량의 실제 자동 조종 그라디언트와 횡방향의 타이어 강도에 의한 싱글 트랙 모델의 자동 조종 그라디언트의 적응을 식별하는 정상 전달 함수로부터 자동 조종 그라디언트에 대한 조건적 방정식의 도출로 이루어진다.
본 발명은 또한 다른 트랙 모델에 적용 가능하다. 자동 조종 그라디언트의 변형은 다른 트랙 모델에서 실행된다.
타이어 강도에 따른 자동 조종 그라디언트를 변경하는 것에 본 발명이 제한되지 않으며, 발명이 속하는 차량열의 표준 파라미터 및/또는 차량의 특정 파라미터에 의한 자동 조종 그라디언트의 영향 또한 포함한다.

Claims (31)

  1. 차량의 운전 안정도를 제어하는 제어 회로로서,
    차량의 코스를 나타내는 입력값들을 수용하기 위한 수단과,
    하나 이상의 차량의 특성을 재생하는 차량 기준 모델에 기초해서 소정 파라미터에 종속하는 제어량에 대한 적어도 하나의 공칭값을 정의하는 차량 모델 회로에서, 상기 소정 파라미터 중 적어도 하나는 정지 운전 행동 중에 측정된 상기 입력값들 중 적어도 하나에 따라 변화되는 것인 상기 차량 모델 회로와,
    상기 차량 기준 모델이 이용하는 출력 신호를 가진 차량 식별 수단을 포함하며,
    상기 출력 신호는 상기 차량의 적어도 하나의 개개의 조건량을 고려하여 상기 차량 기준 모델에 기억된 하나 이상의 표준 파라미터에 적응하거나 하나 이상의 새롭게 구축된 표준 파라미터로 대체되는 것인 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  2. 삭제
  3. 제2항에 있어서, 상기 식별 수단(22)은 식별 모듈(24)을 개개의 입력량에 따라 능동 모드 또는 수동 모드로 전환하는 식별 추론부(25)를 구비하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 입력값들은 요 속도, 조종각, 조종각 속도, 가로 가속도, 세로 가속도, 슬립각, 휠 속도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  5. 제1항 내지 3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어 회로는 개개의 입력량이 소정 허용 오차 범위내에 있는 지를 판단하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  6. 제5항에 있어서, 상기 식별 추론부는 개개의 입력량이 허용 오차 범위내에 있는 지에 대해 상기 식별 모듈에 통보하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터는 조건 1.5 [㎨] 〈 가로 가속도 〈 6.5 [㎨]에 부합하면 별도 정해진 측정량에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  8. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터는 조건 ｜요 가속도｜ 〈 25 [도/s2]과 부합하면, 별도 정해진 측정량에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  9. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터는 조건 ｜조종각 속도｜ 〈 150 [도/s2]과 부합하면, 별도 정해진 측정량에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  10. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터는 브레이크 압력에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  11. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터는 모터 토크에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  12. 제1항 내지 제3중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터는 마찰 모멘트에 따라 가변되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  13. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 개개의 입력값과의 편차가 정해지고 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 식별 알고리즘에 의해서 생성되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  14. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 개개의 입력 값의 편차는 계산부에서 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차로 변환되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  15. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 표준 파라미터 또는 실제 파라미터의 파라미터 편차는 소정의 한계값 범위내에서 정의되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  16. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 표준 파라미터 또는 실제 파라미터의 파라미터 편차는 차량 기준 모델의 정상 방정식에 기초해서 정상 차량 움직임으로 계산되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  17. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 싱글 트랙 모델은 차량 기준 모델인 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  18. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 파라미터중 적어도 하나는 하나 이상의 타이어의 횡방향의 타이어 강도에 대응하거나 하나 이상의 타이어의 횡방향의 타이어 강도에 종속하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  19. 제18항에 있어서, 자동 조종 그라디언트 EG는 횡방향의 타이어 강도에 대해 다음과 같은 수학식에 의존하여 사용되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    Figure 112005067540269-pct00030
    m 은 차량 무게
    c'v는 앞차축에서의 총 횡방향의 강도
    ch는 뒤차축에서의 횡방향의 타이어 강도
    lv는 거리 앞차축/무게 중심
    lh는 거리 뒤차축/무게 중심
    l은 차축(휠 베이스)
  20. 제19항에 있어서, 앞차축의 총 횡방향의 강도는 다음과 같은 횡방향의 타이어 강도와 조종 강도로 이루어져 사용되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    Figure 112005067540269-pct00031
    c'L은 조종 강도(총 트레일로 지칭), cv는 앞차축 휠의 횡방향의 타이어 강도
  21. 제18항에 있어서, 앞차축의 횡방향의 타이어 강도 Cv와 뒤차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도 ch는 동일 인수 d에 의한 곱에 의해 제어 회로에서 변형되는 것을 특징으로하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    c'v = c'v,a·d ch = ch,a ·d
  22. 제21항에 있어서, 인수 d는 필수적으로 다음 수학식에 대응하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    d = 1/f
    f는 자동 조종 그라디언트가 원래의 자동 조종 그라디언트 EGa에 대해 얼마나 변화하는 지를 나타내는 요소.
  23. 제19항에 있어서, 뒤차축에 대한 횡방향의 타이어 강도 ch,a는 제어 회로에서 인수 d에 의해 변형되고, 앞차축의 횡방향의 강도는 필수적으로 다음 상수를 유지하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    c'v = konst, ch = ch,a·d
  24. 제23항에 있어서, 인수 d는 필수적으로 다음 수학식에 대응하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    Figure 112005067540269-pct00032
  25. 제19항에 있어서, 앞차축의 횡방향의 강도 c'v는 제어 회로에서 인수 d로 변화되고, 뒤차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도는 필수적으로 다음 상수를 나타내는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    c'v = c'v,a·d, ch = konsta·d
  26. 제25항에 있어서, 인수 d는 필수적으로 다음의 수학식에 대응하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    Figure 112005067540269-pct00033
    m 은 차량 무게
    cv는 앞차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도
    ch는 뒤차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도
    lv는 거리 앞차축/무게 중심
    lh는 거리 뒤차축/무게 중심
    l은 차축(휠 베이스)
  27. 제19항에 있어서, 뒤차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도 ch,a는 앞차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도는 제어 회로에서 인수 d에 의해 변형되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    cv = cv.a·d
    ch = ch,a·d
  28. 제27항에 있어서, 인수 d는 필수적으로 다음 수학식에 대응하는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    Figure 112005067540269-pct00034
    m 은 차량 무게
    cv는 앞차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도
    ch는 뒤차축 타이어의 횡방향의 타이어 강도
    lv는 거리 앞차축/무게 중심
    lh는 거리 뒤차축/무게 중심
    l은 차축(휠 베이스)
  29. 제19항에 있어서, 횡방향의 타이어 강도는 본래의 횡방향의 타이어 강도로부터 다음 수학식에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
    Figure 112005067540269-pct00035
    k는 상수
    Figure 112005067540269-pct00036
    는 차량의 요율
    δ는 조종각
    l은 차축(휠 베이스)의 거리
    v는 차량 속도
  30. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 파라미터를 식별하는 알고리즘에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는 차량의 운전 안정도 제어 회로.
  31. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 표준 파라미터 또는 실제 표준 파라미터의 파라미터 편차는 최소 제곱법(LS), 일반화 최소 제곱법(GLS), 도구적 가변법(IV), 최대 가능성법(ML), 출력 에러법(OE) 중 하나에 의하여 학습되는 것을 특징으로 하는 것을 차량의 운전 안정도 제어 회로.
KR1020007014500A 1998-06-22 1999-06-22 차량의 운전 안정도를 제어하기 위한 제어 회로 KR100607921B1 (ko)

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