Data-driven center of gravity estimation in road vehicles

In the last decades, the total number of deaths in car accidents has undergone an important decrease thanks to the continuous improvements in safety, mainly due to the development of new technologies. On the contrary, the number of deaths due to rollover accidents has remained almost the same, and it is particularly relevant if the SUV car segment is considered. Some control systems on vehicles are designed to counteract rollover, but their fine tuning is not an easy task mainly because the knowledge of the height of the center of gravity of the vehicle is required. This last parameter is not constant but rather varies according to the loading configuration of the car; for simplicity is taken as constant by any control system ever used, even if this choice brings always to a tradeoff between safety and performances. It is thus clear that the real-time estimation of the center of gravity height of a vehicle is a relevant problem in order to have both the maximization of the performance and the guarantee of rollover avoidance. In this thesis, an innovative procedure for the estimation is proposed. A black-box estimator is designed, with the capability of classifying the height of the center of gravity in some predefined levels; results are satisfactory because the convergence to the correct level is reached in the majority of the tests performed, with an average estimation error of less than 0.02 m.

Nelle ultime decine di anni il numero totale dei morti in incidenti automobilistici ha subito un’importante riduzione grazie ai continui miglioramenti in termini di sicurezza, ottenuti prevalentemente con lo sviluppo di nuove tecnologie. Al contrario il numero di morti causati dal ribaltamento dei veicoli è rimasto pressoché invariato, ed è particolarmente alto se si considerano il segmento automobilistico dei SUV. Alcuni sistemi di controllo sui veicoli sono progettati appositamente per contrastare il ribaltamento, ma la loro taratura di fino è molto complicata poiché essi sono basati sulla conoscenza dell’altezza del centro di massa del veicolo. Quest’ultimo parametro non si mantiene costante, ma varia a seconda del carico presente sul veicolo; per semplicità ogni sistema di controllo mai progettato lo considera costante, anche se questa scelta porta in ogni caso ad un compromesso fra sicurezza e performance. Risulta quindi chiaro che la stima in tempo reale dell’altezza del baricentro del veicolo è un problema di grande importanza per poter avere in ogni momento la massimizzazione delle prestazioni, garantendo comunque il livello di sicurezza necessario per evitare il ribaltamento. All’interno di questa tesi viene proposto un approccio innovativo alla stima. Viene progettato uno stimatore di tipologia black-box capace di classificare l’altezza del centro di massa in livelli predefiniti; i risultati sono soddisfacenti poiché la convergenza della stima al livello corretto viene generalmente raggiunta, e l’errore medio di stima è di meno di 0.02 m.