The estimation of the attitude of a two-wheeled vehicle is of paramount importance for the development of advanced and reliable control systems of motorcycle dynamics. The attitude angles cannot be directly measured and in the scientific literature many approaches have been proposed for roll and pitch angle estimation. In particular, methods based on Kalman Filtering adopting inertial sensors are very interesting. The present dissertation focuses on the detailed analysis of the state of the art observer, regarding inertial-based roll and pitch angles estimation, so as to propose possible improvements characterised by the choice of the rotations order and the extension of the algorithm in order to consider arbitrary placements of the inertial platform on the vehicle. The performed analyses led to the identification of a more suitable description of the state equations and of two possible solutions for enhancing the observer robustness with respect to inertial sensor location. In the thesis are reported simulations and experimental results which validate the performed methodological analyses and the proposed modifications.

La stima di assetto del veicolo a due ruote è fondamentale per lo sviluppo di sistemi di controllo avanzati della dinamica della motocicletta. Gli angoli di assetto non sono direttamente misurabili e nella letteratura scientifica molti approcci sono stati proposti per la stima degli angoli di rollio e beccheggio. In particolare, i metodi basati sul filtro di Kalman adottando sensori inerziali risultano molto interessanti. La presente trattazione si occupa di analizzare nel dettaglio l’osservatore allo stato dell’arte, in merito alla stima degli angoli di rollio e beccheggio basata su sensori inerziali, al fine di proporne possibili miglioramenti individuati nella scelta dell’ordine delle rotazioni e nell’estensione dell’algoritmo in modo tale da considerare diversi posizionamenti della piattaforma inerziale a bordo del veicolo. Le analisi condotte hanno portato ad individuare una scelta più opportuna della scrittura delle equazioni di stato e due possibili soluzioni per incrementare la robustezza dell’osservatore rispetto al posizionamento del sensore inerziale. Nella tesi sono riportate simulazioni e risultati sperimentali che confermano le analisi metodologiche condotte e le modifiche proposte.

Improvements in inertial-based motorcycle attitude estimation resorting to extended Kalman filter

Jabrane, Abdelkarim
2020/2021

Abstract

The estimation of the attitude of a two-wheeled vehicle is of paramount importance for the development of advanced and reliable control systems of motorcycle dynamics. The attitude angles cannot be directly measured and in the scientific literature many approaches have been proposed for roll and pitch angle estimation. In particular, methods based on Kalman Filtering adopting inertial sensors are very interesting. The present dissertation focuses on the detailed analysis of the state of the art observer, regarding inertial-based roll and pitch angles estimation, so as to propose possible improvements characterised by the choice of the rotations order and the extension of the algorithm in order to consider arbitrary placements of the inertial platform on the vehicle. The performed analyses led to the identification of a more suitable description of the state equations and of two possible solutions for enhancing the observer robustness with respect to inertial sensor location. In the thesis are reported simulations and experimental results which validate the performed methodological analyses and the proposed modifications.
CARNIER, STEFANO
SAVARESI, SERGIO MATTEO
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
15-dic-2020
2020/2021
La stima di assetto del veicolo a due ruote è fondamentale per lo sviluppo di sistemi di controllo avanzati della dinamica della motocicletta. Gli angoli di assetto non sono direttamente misurabili e nella letteratura scientifica molti approcci sono stati proposti per la stima degli angoli di rollio e beccheggio. In particolare, i metodi basati sul filtro di Kalman adottando sensori inerziali risultano molto interessanti. La presente trattazione si occupa di analizzare nel dettaglio l’osservatore allo stato dell’arte, in merito alla stima degli angoli di rollio e beccheggio basata su sensori inerziali, al fine di proporne possibili miglioramenti individuati nella scelta dell’ordine delle rotazioni e nell’estensione dell’algoritmo in modo tale da considerare diversi posizionamenti della piattaforma inerziale a bordo del veicolo. Le analisi condotte hanno portato ad individuare una scelta più opportuna della scrittura delle equazioni di stato e due possibili soluzioni per incrementare la robustezza dell’osservatore rispetto al posizionamento del sensore inerziale. Nella tesi sono riportate simulazioni e risultati sperimentali che confermano le analisi metodologiche condotte e le modifiche proposte.
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