Force-feedback control system design for high performance vehicles

This dissertation deals with control and estimation of forces in the Vehicle-Dynamics-Control (VDC) context. The interest in this research field is motivated by the pivotal role of forces in the whole vehicle dynamics, making their knowledge crucial in the transition towards autonomous vehicles to enhance performance and robustness at any vehicle level. The content of the work can be exemplified through a conceptual nested control scheme. The inner layer is dedicated to the novel Electro-Mechanical (EM) Brake-By-Wire (BBW) technology, where the driver is decoupled from the actuator and the clamping force exerted by the pads on the disk represents the key variable to be controlled, for which, being force sensors costly and difficult to calibrate, estimation represents a crux tool. Actual state-of-the-art estimation approaches are grounded on physical models, thus sensitive to friction modelling errors, while control schemes are typically tuned via standard model-based techniques. Given such a baseline, in this work we demonstrate the potential of novel data-driven approaches, improving both estimation performance, keeping the complexity low, and controller tuning procedures, accounting nonlinear phenomena, and uncertainties. In the external layer, we look at a broader problem, namely the control of the vehicle dynamics, where the Electro- Mechanical-Brake (EMB) is one possible actuator. Currently, state-of-the-art control schemes are based on slip variables, and they do not exploit tire-road force knowledge due to the absence of cost-effective sensors, and of reliable estimates. This work makes a step forward in this direction. Firstly, we demonstrate that current estimation techniques, based on simplified vehicle models, can be overcome through novel approaches, opening the way to the real employment of such variables. Then, given the lack of control-related literature, we show the feasibility of control schemes based on tire-force knowledge in a general vehicle dynamics context, highlighting the main benefits, like the insensitivity to uncertainties in the friction curve and the improved robustness, and the possible shortcomings.

Il presente lavoro di tesi si pone l’obbiettivo di analizzare il problema della stima e del controllo delle forze nel contesto della dinamica veicolo. Il lavoro è motivato dall’importanza riconosciuta a tali grandezze nel determinare la dinamica di un veicolo e dal fatto che il loro ruolo diventerà sempre più cruciale nella transizione versi i veicoli a guida autonoma per migliorare sicurezza e performance. Il lavoro proposto può essere concettualmente riassunto mediante uno schema di controllo annidato. L’anello interno è dedicato alla tecnologia dei freni elettromeccanici Brake-By-Wire (BBW), un’architettura emergente nella quale il guidatore è disaccoppiato dall’attuatore e la forza esercitata dalle pastiglie sui dischi rappresenta la grandezza fondamentale da controllare. Inoltre, essendo i sensori di forza costosi e difficili da tarare, il problema della stima rappresenta uno degli aspetti cruciali. La letteratura scientifica sul tema della stima si concentra principalmente su modelli fisici, molto sensibili ad errori di modello degli attriti, mentre i principali schemi di controllo vengono tarati basandosi su tecniche standard model-based. In questa tesi, vengono dimostrate le potenzialità di approcci data-driven in questo campo, migliorando le performance di stima con modelli di complessità ridotta e sviluppando metodi di taratura dei controllori in grado di fare fronte a fenomeni non lineari e di incertezza. L’anello esterno, invece, riguarda un problema più ampio, ovvero il controllo della dinamica veicolo, dove gli attuatori frenanti elettromeccanici rappresentano una delle possibili soluzioni di attuazione. Gli schemi di controllo attualmente utilizzati sono basati unicamente sulla conoscenza di slittamenti longitudinali e laterali, senza sfruttare l’informazione delle forze di contatto a terra a causa della assenza di sensori dedicati o stime affidabili. All’interno di tale contesto, questo lavoro propone un passo in avanti in questa direzione. In primo luogo, viene dimostrata la possibilità di migliorare le performance dei comuni stimatori model-based basati su modelli veicolo semplificati, tramite l’utilizzo di approcci innovativi che utilizzano tecniche data-driven. Inoltre, in assenza di letteratura a riguardo, viene studiata la possibilità di utilizzare la conoscenza delle forze di contatto a terra all’interno del controllo della dinamica veicolo, mettendo in luce sia i principali benefici, quali l’insensibilità all’incertezza nelle curve di attrito e la generale robustezza, sia le possibili limitazioni e punti deboli.