Publication: Active neuro-fuzzy integrated vehicle dynamics controller to improve the vehicle handling adn stability at complicated maneuvers
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Publication date
2013-06
Defense date
2013-07-09
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Abstract
With the recent advancements in vehicle’s industry, driving safety in
passenger vehicles is considered one of the key issues in designing any vehicle.
According to other studies Electronic Stability Control (ESC) is considered
to be the greatest road safety innovation since the seatbelt. Yet ESC has
its drawbacks, that encouraged the development of other stability systems to
correct or compensate these draw backs. But to efficiently make up for the
ESC problems the integration of various control systems is needed, which is
a pretty complicated task on its own. Lately, solving this stability problem
became a hot research topic accompanied by the market demands for improving
the available stability systems.
Therefore, this thesis aims to add an innovative approach to help improve
the vehicle stability. This approach consists of an intelligent algorithm that
collects data about the vehicle characteristics and behavior. Then it uses an
Artificial Neural Network to construct a fuzzy logic control system through
learning from the optimum control values that was generated beforehand by
the intelligent algorithm. This way, the proposed controller didn’t depend only
on experts’ knowledge like the other controllers presented in the literature.
This makes the controller more generic and reliable which is a very important
aspect in designing a safety critical controller, like the presented one, where
any fault in it can lead to a fatal accident.
Also using the technique of using an Artificial Neural Network to construct
a fuzzy logic control allows benefiting from the learning and autoautoadaption
capability of neural networks and the smooth controlling performance
that fuzzy logic controllers offers.
Simulations results show the effectiveness of the proposed controller for
improving the vehicle stability in different driving maneuvers. Where the controller’s
results were compared to an uncontrolled vehicle and another vehicle controlled by a controller from the literature. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Cuando un vehículo entra en una curva a alta velocidad, la aceleración lateral producida hace que el vehículo tienda a ser más inestable y menos controlable desde el punto de vista del conductor. Esta inestabilidad, podría conllevar un comportamiento no deseado del vehículo, como el sub-viraje o el sobre-viraje, que pueden llevar al vehículo a salirse de su curso previsto o que vuelque. Además, las estadísticas concluyen que la inestabilidad lateral del vehículo es causa de accidentes de fatales consecuencias. Para hacer frente a este problema, se han propuesto varios sistemas de control, con el objetivo de generar una acción contraria que lleve de nuevo al vehículo a su curso deseado. Estos sistemas pretenden alterar de una manera u otra las fuerzas centrífugas del neumático con el fin de producir fuerzas de compensación que ayuden a mantener el control lateral del vehículo. Estos controladores presentan estrategias de control diferentes: algunos intentan afectar directamente a los ángulos de dirección de los neumáticos, otros inciden en las fuerzas longitudinales de los neumáticos para crear un momento de guiñaada alrededor del eje vertical del vehículo, y por último, otros intentan afectar a la distribución de la carga vertical entre los neumáticos. Por ello, debido a la diferencia de las características de cada uno de estos sistemas, sus capacidades de controlar también difieren. Sin desmerecer a ninguno de ellos, algunos demuestran mayor eficacia en situaciones de inestabilidad suaves; otros lo son cuando el vehículo llega a sus límites de adhesión, y los hay cuando la aceleración lateral supera un cierto valor. Por esta razón, se recomienda el uso de más de un sistema de control para beneficiarse de las ventajas de sus diferentes conceptos de control. Sin embargo, la combinación de más de un controlador de estabilidad de un vehículo, no es tarea fácil, dado que podrían producirse conflictos entre los diferentes controladores, así como la superposición de los diferentes objetivos de control. Adicionalmente, una simple combinación podría llevar a una mayor complejidad del hardware y el software usados, debido a la posible repetición de sensores y actuadores, y en consecuencia a una complejidad de cables de conexión. Por ello, se han propuesto sistemas de Dinámica de Vehículos de Control Integral (IVDC), para proporcionar una integración cuidadosamente diseñada con el objetivo de coordinar los diferentes sistemas de control del chasis. De esta manera, los conflictos de control podrían ser eliminados, y los resultados podrían reforzarse aún más mediante tal combinación. Igualmente el coste y la complejidad del sistema podrían reducirse debido al posible uso compartido de sensores, actuadores, unidades de control y cables. Recientemente, los sistemas de IVDC han sido un tema de investigación recurrente, existiendo distintos sistemas en la literatura que han intentado controlar varias combinaciones de los citados controladores utilizando una variedad de técnicas de control, muchos de los cuales han mostrado resultados prometedores en la mejora del manejo del vehículo a través de los resultados de simulaciones. No obstante, estos sistemas eran manualmente diseñados y probados en un número limitado de maniobras y condiciones. Además, han sido testados en las mismas maniobras utilizadas para su dise˜no y, por tanto, su fiabilidad y previsibilidad son cuestionables. Por otra parte, los sistemas de control de estabilidad del vehículo son considerados como sistemas de seguridad crítica, donde cualquier error podría causar un accidente fatal. De este modo, como consecuencia de la imprecisión humana, un controlador diseñado manualmente que ha sido desarrollado a través de pruebas de situación limitada, es propenso a errores que generan deficiencias en ciertas zonas de control o a inexactitudes en las decisiones de los valores de control. Por otra parte, la selección manual del margen de control dedicado a cada sub-sistema integrado no asegura la optimización de las capacidades de los controladores. Además, dado que estos controladores son diseñados por el hombre, cualquier variación de las características del modelo del vehículo, como por ejemplo algo tan sencillo como el cambio en la rigidez de la suspensión, necesitaría de intervención humana para volver a calibrar o volver a ajustar manualmente el sistema con el objetivo de adaptarse a la variación realizada. Por lo tanto, en esta tesis se intentará reemplazar el conocimiento humano y los sistemas diseñados manualmente, por un sistema automatizado e inteligente, que autoconstruye el sistema de control sin intervención humana. Este método utilizará una red neuronal inteligente que aprende los valores óptimos de control a través de un algoritmo extenso de minería de datos. En consecuencia, se autoconstruye un controlador de lógica difusa que corrige la estabilidad del vehículo a través de un sistema activo de corrección de la entrada al volante y un sistema de control de ángulo de guiñada mediante los frenos. Las entradas de control de estos sistemas serán la velocidad del ángulo de guiñada y el ángulo de deslizamiento lateral, siendo los controladores más eficaces presentados en la literatura.
Cuando un vehículo entra en una curva a alta velocidad, la aceleración lateral producida hace que el vehículo tienda a ser más inestable y menos controlable desde el punto de vista del conductor. Esta inestabilidad, podría conllevar un comportamiento no deseado del vehículo, como el sub-viraje o el sobre-viraje, que pueden llevar al vehículo a salirse de su curso previsto o que vuelque. Además, las estadísticas concluyen que la inestabilidad lateral del vehículo es causa de accidentes de fatales consecuencias. Para hacer frente a este problema, se han propuesto varios sistemas de control, con el objetivo de generar una acción contraria que lleve de nuevo al vehículo a su curso deseado. Estos sistemas pretenden alterar de una manera u otra las fuerzas centrífugas del neumático con el fin de producir fuerzas de compensación que ayuden a mantener el control lateral del vehículo. Estos controladores presentan estrategias de control diferentes: algunos intentan afectar directamente a los ángulos de dirección de los neumáticos, otros inciden en las fuerzas longitudinales de los neumáticos para crear un momento de guiñaada alrededor del eje vertical del vehículo, y por último, otros intentan afectar a la distribución de la carga vertical entre los neumáticos. Por ello, debido a la diferencia de las características de cada uno de estos sistemas, sus capacidades de controlar también difieren. Sin desmerecer a ninguno de ellos, algunos demuestran mayor eficacia en situaciones de inestabilidad suaves; otros lo son cuando el vehículo llega a sus límites de adhesión, y los hay cuando la aceleración lateral supera un cierto valor. Por esta razón, se recomienda el uso de más de un sistema de control para beneficiarse de las ventajas de sus diferentes conceptos de control. Sin embargo, la combinación de más de un controlador de estabilidad de un vehículo, no es tarea fácil, dado que podrían producirse conflictos entre los diferentes controladores, así como la superposición de los diferentes objetivos de control. Adicionalmente, una simple combinación podría llevar a una mayor complejidad del hardware y el software usados, debido a la posible repetición de sensores y actuadores, y en consecuencia a una complejidad de cables de conexión. Por ello, se han propuesto sistemas de Dinámica de Vehículos de Control Integral (IVDC), para proporcionar una integración cuidadosamente diseñada con el objetivo de coordinar los diferentes sistemas de control del chasis. De esta manera, los conflictos de control podrían ser eliminados, y los resultados podrían reforzarse aún más mediante tal combinación. Igualmente el coste y la complejidad del sistema podrían reducirse debido al posible uso compartido de sensores, actuadores, unidades de control y cables. Recientemente, los sistemas de IVDC han sido un tema de investigación recurrente, existiendo distintos sistemas en la literatura que han intentado controlar varias combinaciones de los citados controladores utilizando una variedad de técnicas de control, muchos de los cuales han mostrado resultados prometedores en la mejora del manejo del vehículo a través de los resultados de simulaciones. No obstante, estos sistemas eran manualmente diseñados y probados en un número limitado de maniobras y condiciones. Además, han sido testados en las mismas maniobras utilizadas para su dise˜no y, por tanto, su fiabilidad y previsibilidad son cuestionables. Por otra parte, los sistemas de control de estabilidad del vehículo son considerados como sistemas de seguridad crítica, donde cualquier error podría causar un accidente fatal. De este modo, como consecuencia de la imprecisión humana, un controlador diseñado manualmente que ha sido desarrollado a través de pruebas de situación limitada, es propenso a errores que generan deficiencias en ciertas zonas de control o a inexactitudes en las decisiones de los valores de control. Por otra parte, la selección manual del margen de control dedicado a cada sub-sistema integrado no asegura la optimización de las capacidades de los controladores. Además, dado que estos controladores son diseñados por el hombre, cualquier variación de las características del modelo del vehículo, como por ejemplo algo tan sencillo como el cambio en la rigidez de la suspensión, necesitaría de intervención humana para volver a calibrar o volver a ajustar manualmente el sistema con el objetivo de adaptarse a la variación realizada. Por lo tanto, en esta tesis se intentará reemplazar el conocimiento humano y los sistemas diseñados manualmente, por un sistema automatizado e inteligente, que autoconstruye el sistema de control sin intervención humana. Este método utilizará una red neuronal inteligente que aprende los valores óptimos de control a través de un algoritmo extenso de minería de datos. En consecuencia, se autoconstruye un controlador de lógica difusa que corrige la estabilidad del vehículo a través de un sistema activo de corrección de la entrada al volante y un sistema de control de ángulo de guiñada mediante los frenos. Las entradas de control de estos sistemas serán la velocidad del ángulo de guiñada y el ángulo de deslizamiento lateral, siendo los controladores más eficaces presentados en la literatura.
Description
Keywords
Automobile Industry, Vehicle stability, Vehicle dynamics, Fuzzy logic control system