IVDC (Integrated Vehicle Dynamics Control) ist ein am Ford Forschungszentrum entwickeltes Konzept zur Integration verschiedener, bisher getrennt arbeitender Fahrzeugregelsysteme. Wesentlicher Bestandteil dieser Struktur ist ein Zustandsbeobachter1 zum Schätzen derjenigen Größen, die zwar von den nachfolgenden Regelalgorithmen benötigt werden, deren direkte Messung aber entweder nicht möglich oder zu aufwendig ist. Grundlage der Schätzung ist ein Modell, das sowohl bekannte Eingänge (Steuereingänge) als auch unbekannte Eingänge (Störeingänge) besitzt. Die qualitative und quantitative Bestimmung von Reibwerten ist eine Schlüsselkomponente im Schätzalgorithmus und liefert gleichzeitig wichtige Informationen an die nachfolgenden Regelungssysteme. Eine Stabilisierung der offenen Modellstrecke erfolgt über einen Kalman-Filteralgorithmus, der gemessene Signale und prädizierte Modellausgänge vergleicht und darauf basierend eine Modellkorrektur vornimmt. Um qualitative Aussagen über den aktuellen Beobachterentwurf zu erhalten, wird dieser mit Hilfe von Fahrversuchen bewertet. Das IVDC Regelungskonzept basiert auf einer hierarchisch gegliederten Drei-Ebenen-Struktur. Dabei wurde versucht, in Analogie zu einer kaskadierten Regelung die verschiedenen Aufgaben beim Führen eines Kraftfahrzeuges einzelnen Entscheidungsebenen zuzuordnen. Die Fahrerebene beschäftigt sich mit der Aufgabe der Navigation, d.h. der Auswahl der Fahrtroute und deren zeitlicher Planung. Die Verkehrsebene hat die Aufgabe der Bahnführung. In der Fahrzeugebene ist die wesentliche Aufgabe der Fahrdynamikregelung die Stabilisierung des Fahrzeugs in einer Gefahrensituation.
IVDC (Integrated Vehicle Dynamics Control) is a concept developed at the Ford Research Centre to combine different, previously separated, control algorithms. To realise this approach, a vehicle state estimator is needed. It provides information to the subsequent control systems about signals that cannot be directly measured or in doing so would involve considerable effort. These are, for example, the lateral velocity or the tyre road friction. The estimator comprises of a simplified vehicle model and a feedback component. Correction of the predicted state space is done by a Kalman filter algorithm using signals available in a normal production vehicle as e.g. the wheel speeds or the yaw rate. Using road trials the quality of the estimation can be validated by comparing the estimated signals with additional sensor signals which would typically not be available in the production vehicle.
Zustandsschätzung bei der Integration verschiedener Fahrzeugregelsysteme
A state estimator for integrated vehicle control
2006
10 Seiten, 6 Bilder, 2 Tabellen, 6 Quellen
Conference paper
German
Zustandsschatzung bei der Integration verschiedener Fahrzeugregelsysteme
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