Vehicle longitudinal and lateral speed estimation : a sensor fusion algorithm including GPS measurements and rolling radius estimation

The implementation of vehicle safety control systems in modern cars requires accurate vehicle dynamic state estimation. A longitudinal velocity estimate is fundamental for control systems like the Anti-lock Braking System (ABS) and Traction Control System (TCS), while the estimation of the vehicle sideslip angle is essential to improve the performance of the Electronic Stability Control (ESC). Therefore, a precise estimation of the longitudinal and lateral components of the velocity vector is necessary. The first target of this thesis is to improve the longitudinal velocity estimation. As longitudinal speed estimation relies, among the others, on wheel speeds, the task of rolling radius estimation is undertaken. A methodology to consistently estimate undriven wheels rolling radius during straight line transients is developed. Successively an approach for wheel slip compensation to enhance the wheel speed longitudinal velocity estimation is implemented. In parallel a method for total vehicle pitch angle estimation based on GPS acceleration is proposed. The second aim of this thesis regards sideslip angle estimation. An innovative approach to estimate the sideslip angle directly from GPS measurements is developed. Given an existent kinematic sideslip estimator, with solved numerical integration issues during straight line driving, the GPS drift-free sideslip estimate improves such kinematic sideslip angle estimate during steady-state cornering conditions. As both methods do not require any tire-road friction nor other vehicle parameters, the two estimators are fused together using a Fuzzy Logic approach. All of the presented methods require basic sensors that are equipped on most nowadays vehicles: wheel speeds, Inertial Measurement Unit (IMU) measurements, steering angle and GPS module. Extensive experimental validation is used to assess the quality of the developed estimators and their robustness to a wide range of driving scenarios.

L'implementazione di sistemi di sicurezza nei veicoli moderni richiede una stima precisa dello stato del veicolo. La stima della velocità longitudinale è fondamentale per i sistemi di controllo quali l'Anti-lock Braking System (ABS) ed il Traction Control System (TCS), mentre la stima dell'angolo di assetto è essenziale per migliorare le prestazioni dell'Electronic Stability Control (ESC). Una stima precisa delle componenti longitudinali e laterali del vettore velocità è quindi necessaria. Il primo obiettivo di questa tesi è di migliorare la stima della velocità longitudinale. Essendo tale stima basata, tra i diversi strumenti, sulla velocità delle ruote, si affronta la stima del raggio di rotolamento. Si sviluppa un metodo per stimare sistematicamente il raggio di rotolamento delle ruote condotte durante i transitori di accelerazione rettilinea. Successivamente si implementa un approccio per compensare lo slittamento longitudinale per correggere la stima della velocità proveniente dalle ruote. In parallelo viene presentato un metodo per stimare l'angolo di beccheggio totale del veicolo sfruttando l'accelerazione derivata dal GPS. Il secondo obiettivo della tesi riguarda la stima dell'angolo di assetto. Un metodo innovativo per stimare l'angolo di assetto direttamente dal GPS viene presentato. Rispetto ad un preesistente stimatore cinematico dell'angolo di assetto, con opportune correzioni per prevenire l'accumulo dell'errore di integrazione, la stima dell'angolo di assetto dal GPS, essendo priva di errori di integrazione, migliora lo stimatore cinematico nelle condizioni di curva a regime. I due metodi, non richiedendo ulteriori informazioni riguardo l'attrito gomma-strada né altri parametri del veicolo, sono quindi integrati tramite logica Fuzzy. Tutti i metodi presentati richiedono strumenti basilari che sono presenti su quasi tutti i veicoli: velocità delle ruote, piattaforma inerziale (IMU), angolo di sterzo e GPS. Un'estesa validazione sperimentale viene condotta per confermare la qualità degli stimatori sviluppati e la loro robustezza ad un ampio spettro di scenari di guida.