Forces estimation through cyber tyre and consequent effects on the improvement of features and speed estimation

Aim of the present work is to improve the contact forces estimation provided by Cyber Tire and to use these information for updating an estimator of vehicle speed and rolling radius. Longitudinal and vertical forces estimated by CT are in fact not available in specific condition, such as low speed, while the lateral force estimation is reliable only if more than one sensor is mounted into the tire. Specifically, estimation of longitudinal and vertical forces are given by a sensor fusion algorithm based on Kalman Filter technique, which compares accelerometer signals provided by the CAN network and force measures provided by CT. To estimate cornering forces, a model based approach was used to identify the lateral force of an axle. Distribution between each single wheel is then obtained using longitudinal and vertical force measures provided by CT. Longitudinal forces are then used for the second target of the thesis: improve vehicle speed and rolling radius estimation. In particular, vehicle speed is estimated based on sensor fusion technique. CAN, GPS and CT measures are combined. Specific attention was given to the estimation of the radius. The Magic Formula model was used as a starting point. Improvements of speed estimation were quantified through outdoor tests with a sensorized vehicle. Last, calculated quantities were then used to evaluate tire slip, which is essential for the estimation of the friction coefficient since the actual model is based on the mu vs slip curve.

Lo scopo di questa tesi è migliorare la stima delle forze di contatto fornita da Cyber Tire e di utilizzare queste informazioni per migliorare la stima di velocità e raggio di rotolamento. La forza verticale e longitudinale stimata da CT infatti non è disponibile in condizioni speci fiche, come in caso di bassa velocità, mentre la forza laterale è affidabile solo in caso di più sensori montati sullo stesso pneumatico. Nello speci fico, la stima della forza verticale e longitudinale viene effettuata con un algoritmo basato sui filtri di Kalman che implementa la tecnica del sensor fusion, comparando segnali accelerometrici forniti dalla CAN con le misure CT. La forza longitudinale è quindi utilizzata per il secondo obiettivo di questa tesi: il miglioramento della stima di velocità e raggio di rotolamento. In particolare, la velocità è stimata con la tecnica del sensor fusion. Le misure CAN, GPS e CT sono combinate e particolare attenzione è stata fornita alla stima del raggio. Il punto di partenza è stata la Magic Formula. I miglioramenti della stima di velocità sono stati quanti ficati attraverso attività di test outdoor con un veicolo sensorizzato. In fine, le quantità calcolate sono state utilizzate per calcolare lo scorrimento longitudinale, che è essenziale per la stima del coefficiente di attrito tra pneumatico e strada dato che il modello attuale si basa sulla curva Mu vs slip.