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車輛動態估測與預測系統

為了解決steam方向盤的問題，作者許齡元 這樣論述：

　　本論文針對車輛動態模型已知及車輛動態模型未知兩種案例，分別提出兩套預測車輛動態的解決方案。前者透過以車輛動態模型為基礎的狀態觀察器來估測當下時間的車輛動態與道路角度資訊，並用此資訊與已知之車輛模型來預測未來時間的車輛動態；後者透過感測器混合系統（Sensor Fusion System）來估測當下時間的車輛動態與道路角度資訊，然後自行建立一車輛模型，利用感測器混合系統所獲得之車輛動態與道路角度資訊來鑑定出此一車輛模型中的系統參數，再藉由上述資訊（車輛模型、車輛動態、道路角度）來預測未來時間的車輛動態。兩套預測車輛動態的解決方法皆可以判斷車輛在未來時間內是否有翻覆危機，並可以應用於各式車輛

即時（Real Time）控制系統中。　　在以車輛動態模型為基礎的車輛動態估測／預測系統中，本論文主要探討：（1）如何透過可觀察性矩陣（Observability Matrix）來決定所需要的感測器，進而獲得預測時所需要的當下時間的車輛動態資訊；（2）發展一套新式的狀態觀察器－循環式狀態觀察器（Switching Observer）用以降低非線性狀態觀察器的設計難度及減少計算量，因此可適用於本論文的車輛系統（高階、非線性系統）。由於上述作法中車輛動態模型的準確與否，將嚴重影響車輛動態估測／預測的準確性。因此本論文提出另一作法，即在車輛參數未知的狀況下進行車輛動態估測與預測。此作法主要探討：（1

）如何選取適當的感測器及感測器混合技術，在不使用車輛模型的狀況下，進行車輛動態與道路角度估測；（2）如何利用所得到的車輛動態及道路角度資訊進行車輛參數、道路摩擦係數鑑定；（3）如何整合上述資訊進行車輛動態預測。　　為了以軟體驗證所提出的車輛動態估測／預測系統的可行性，本論文首先建立一具20個動態、6自由度的「完整車輛模型（Full-State Vehicle Model）」來模擬真實車輛的行為。此車輛模型相異於先前文獻在於其包含道路角度資訊，且可以描述車輛翻覆（Rollover）行為。　　在車輛參數已知的例子中，藉由觀察性矩陣的分析得知最少需採用四種感測器（側向加速度感測器、縱向速度感測器、橫

擺角度感測器以及四側懸吊系統位移量感測器）即可在道路角度未知的狀況下、平常駕駛或是輪胎抬離地面狀況下，即時估算出車輛動態，且成功的預測車輛於未來時間的動態。由模擬結果得知，在動態估測部分：車輛姿態與道路角度的估測誤差皆分別小於0.5度與3.59度，且不論車輛於未來時間是否翻覆，本作法都能夠粗略地預測出於未來時間的動態，其預測之「相對誤差（Relative Accuracy）」分別為0.21%與4.3%。在車輛參數未知的例子中，車輛動態估測系統在輪胎抬離地面時會無法捕捉部份車輛動態，而在輪胎未離地的狀況下，位移與姿態估測誤差分別小於0.3公尺與0.11度，道路角度的估測誤差小於0.15度，車輛於

未來時間未翻覆的案例中，其預測誤差為0.51%；於未來時間翻覆的案例中，其預測誤差為27.3%。在翻覆過程中預測結果較不準確，主要是因為在參數鑑定過程中採用過於簡化的輪胎模型。　　本論文亦嘗試將所獲得的車輛即時動態及未來動態應用於車輛軌跡跟隨控制系統中。所採用的控制策略乃是採用差動式煞車（Differential Brake），不使用方向盤，進行軌跡跟隨。相較於先前文獻，本作法的特點在於：（1）可應用於前輪驅動、前輪轉向的車輛系統；（2）使用階層式架構來簡化控制策略的設計，並選擇順滑模態控制策略以確保系統具強健穩定性（Robust Stability）；（3）在確保強健穩定性下進行最小控制輸入

的最佳化設計，且所獲得的最佳控制輸入為一解析解，避免數值搜尋（Numerical Search）的耗時與不確定性。本論文採用兩種車輛模型（完整車輛模型與Carsim轎車模型）來驗證所提出的控制法則的可行性，當車輛初始速度為每小時90公里時，控制系統皆可成功地調節車輛進行二次車道變換。當採用當下時間之車輛動態資訊進行控制時，其側向位移誤差小於0.032公尺。但是當採用未來時間之車輛動態資訊進行控制時，雖然可以提早0.5秒控制車輛、減少52.42%的最大車輛橫擺角速度以及降低37.34%的控制輸入總和，但是卻犧牲軌跡跟隨之精度（側向位移誤差為0.1307公尺）。