Torque vectoring control strategies for electric vehicles with multiple motors

Road vehicles are going through one of the deepest transformations in their history. Pushed by progressively restrictive regulation on pollutant emission, electric vehicles are developing fast with almost all the main automotive companies proposing at least one full electric vehicle. This gives the possibility to develop new technologies such as Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS) that are systems developed to automate, adapt and enhance vehicle systems for safety and better driving. One of the most interesting is Torque Vectoring, that consists in differentiating the torque on each wheel bringing to improve the vehicle performances in different aspects like dynamics, efficiency and safety. Electric vehicles ease the application of this technique since different motor and transmission configurations are possible, as the case of 4 independent motors, one for each wheel, that has been considered in this study. At the same time this controller is composed of different parts and the integration of all of them presents a certain degree of complexity. Another issue is the estimation of the vehicle state since this kind of controller requires typically different quantities and parameters of the vehicles. Estimation of those were not considered in this study to not excessively extend the area of focus, however the solution presented has a certain level of robustness to estimation errors. The study proposes a solution for this kind of controller showing how to integrate the different parts and how the vehicle behavior can be influenced with different setting of the controller. This results in the implementation of the so called driving modes, selectable by the driver. Numerical tests show how each mode is a trade-off between performance and efficiency.

I veicoli stradali stanno andando incontro ad un dei più profondi cambiamenti della loro storia. Spinti da regolamenti sulle emissioni sempre più stringenti, i veicoli elettrici si stanno sviluppando velocemente, con la maggior parte delle case automobilistiche che propongono almeno un veicolo completamente elettrico. Questo dà la possibilità di sviluppare nuove tecnologie come gli Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS), sistemi sviluppati per automatizzare, adattare a migliorare i veicoli per una miglior sicurezza e piacere di guida. Una delle più interessanti è il Torque Vectoring che consiste nel differenziare le coppie su ciascuna ruota migliorandole performance del veicolo sotto diversi aspetti come la dinamica, l’efficienza e a la sicurezza. I veicoli elettrici facilitano l’applicazione di questa tecnica dal momento che differenti configurazioni di motori e trasmissioni sono possibili, come il caso di 4 motori indipendenti, uno per ruota, che è stata considerata in questa analisi. Allo stesso tempo questo controllore è formato di differenti parti è la loro integrazione presenta un certo grado di complessità. Un altro problema è rappresentato dalla stima dello stato del veicolo, dato che questo tipo di controllore richiede tipicamente differenti quantità e parametri del veicolo. La stima di questi non è stata considerata in questa analisi per non estendere eccessivamente l’area di analisi, ma la soluzione proposta presenta un certo grado di robustezza rispetto agli errori di stima. L’analisi propone una soluzione per ogni parte del controllore, mostrando come integrarle tra loro e come il comportamento del veicolo può essere influenzato con differenti configurazioni del controllore. Il risultato sono le cosiddette modalità di guida, selezionabili dal guidatore. Le simulazioni numeriche mostrano come ci sia un compromesso tra prestazioni ed efficienza energetica.