Analysis and development of a robust sideslip angle estimator for supercars

The automotive industry is being more and more urged by the market request for safer and performing cars. On board active control systems to assist the driver are, in this sense, the main answer given so far. This implementation implies a significant increase in the need of information to be processed. Difficulties and cost impact in direct metering of part of these variables suggest to follow the approach of estimating unmeasurable variables through observers that combine quantities coming from sensors with dynamic models. This thesis presents a state observer developed on a four-wheel drive supercar that, relying on data collected from equipped sensors addresses the problem of the online estimation of the vehicle longitudinal speed and sideslip angle independently from the actual road conditions. Starting from an available design found in literature, this work implements and develop two versions of a sideslip observer with a classical output feedback state structure. The first release is based on a road surface dependent parameters tuning being not capable of autonomously adapting to road friction conditions changes. The second is an evolution of the first: it is sensitive to road-tire friction conditions variations and it allows the sideslip angle estimation on different surfaces without the need of algorithm reinitialization. Both observers behavior has been simulated using experimental data provided by a partner company and detailed analyses on estimation results are presented.

L’ industria automobilistica è sempre più sollecitata da un mercato che richiede vetture più sicure e performanti. Come risposta a questa esigenza il conducente è assistito nella guida da sistemi di controllo attivi installati a bordo vettura. Questi sistemi richiedono, per il loro funzionamento, la disponibilità di un’elevata quantità di informazioni. Difficoltà tecniche e implicazioni economiche inducono lo sviluppo di stimatori che combinino dati direttamente acquisiti dai sensori installati sulla vettura con modelli dinamici del veicolo. Questa tesi presenta uno stimatore di stato in anello chiuso sviluppato per una vettura sportiva a trazione integrale che, basandosi su misure fornite da sensori montati sul veicolo, affronta il problema della stima in tempo reale della velocità longitudinale e dell’angolo di slittamento laterale del veicolo indipendentemente dalle condizioni di attrito del fondo stradale. Sfruttando un progetto già disponibile in letteratura, questo lavoro sviluppa due versioni dello stimatore. La prima necessita di una taratura dei parametri interni dipendente dalle condizioni di attrito del fondo stradale e non è in grado di adattarsi a variazioni delle stesse. La seconda versione evolve la precedente grazie ad alcune modifiche nella struttura dell’algoritmo di stima: l’osservatore si adatta autonomamente a variazioni delle condizioni di aderenza consentendo una corretta stima dell’angolo di slittamento laterale su diverse superfici senza la necessità di re-inizializzare l’algoritmo. Il comportamento di entrambi gli stimatori in condizioni reali è stato simulato attraverso l’utilizzo di dati sperimentali forniti da una casa automobilistica partner nello sviluppo del progetto. Segue una dettagliata analisi dei risultati dei risultati raggiunti.