Advances in Twin-in-the-Loop control for lateral vehicle dynamics

The control of lateral vehicle dynamics is a crucial aspect of vehicle stability and safety, especially during challenging manoeuvrers such as high-speed cornering or emergency lane changes. Many control strategies have been proposed to address this issue, but their implementation often proves difficult due to lengthy tuning processes. To overcome this challenge, the Twin-in-the-Loop (TiL) approach has recently been introduced in the automotive field to simplify the End-of-Line (EoL) tuning of complex vehicle dynamics controllers. In TiL-C, a Digital Twin (DT) of the vehicle runs in real-time on-board the vehicle to compute a nominal control action through an MPC, while an additional PI controller compensates for any mismatch between the simulated and the actual vehicle. Through the use of the VI-Grade Compact Simulator, this thesis aims to demonstrate the robustness of the TiL-C scheme by comparing its performance with that of a leading control strategy, the Model Predictive Control (MPC). We also address challenges related to the control architecture when dealing with actual vehicle parameter perturbations, and propose new strategies to manage these issues effectively. To further enhance the TiL-C approach, a Bayesian Optimization (BO) approach is employed to fine-tune the compensator in real-time on the simulator, demonstrating the adaptability and effectiveness of the TiL architecture under different operating scenarios. Additionally, a detailed analysis is provided on the impact of parameter variations on TiL's performance, with a focus on factors such as vehicle inertia, friction coefficients, tire characteristics, and additional masses. The findings of this research show that the TiL approach significantly advances lateral dynamics control, providing greater accuracy, reduced deploy time, and improved robustness. These insights support the evolution of vehicle dynamics control strategies and highlight the potential of TiL-C as a high-performance solution.

Il controllo della dinamica laterale del veicolo è un aspetto cruciale per la stabilità e la sicurezza del veicolo, soprattutto durante manovre impegnative come le curve ad alta velocità o i cambi di corsia in caso di emergenza. Sono state proposte molte strategie di controllo per affrontare questo problema, ma la loro attuazione si rivela spesso difficile a causa dei lunghi processi di taratura. Per superare questa sfida, l'approccio Twin-in-the-Loop (TiL) è stato recentemente introdotto nel settore automotive per semplificare la taratura di fine processo (EoL) dei complessi controllori dinamici dei veicoli. Nel TiL-C, un Digital Twin (DT) del veicolo funziona in tempo reale a bordo del veicolo per calcolare un'azione di controllo nominale attraverso un MPC, mentre un controller PI aggiuntivo compensa qualsiasi disallineamento tra il simulato e il veicolo effettivo. Attraverso l'uso del VI-Grade Compact Simulator, questa tesi mira a dimostrare la robustezza dello schema TiL-C confrontandone le prestazioni con quelle di una strategia di controllo leader, il Model Predictive Control (MPC). Affrontiamo anche le sfide legate all'architettura di controllo nel trattare perturbazioni reali dei parametri del veicolo e proponiamo nuove strategie per gestire questi problemi in modo efficace. Per migliorare ulteriormente l'approccio TiL-C, viene impiegato un approccio di ottimizzazione bayesiana (BO) per regolare il compensatore in tempo reale sul simulatore, dimostrando l'adattabilità e l'efficacia dell'architettura TiL in diversi scenari operativi. Inoltre, viene fornita un'analisi dettagliata dell'impatto delle variazioni dei parametri sulle prestazioni del TiL, con particolare attenzione a fattori quali l'inerzia del veicolo, i coefficienti di attrito, le caratteristiche degli pneumatici e le masse aggiuntive. I risultati di questa ricerca mostrano che l'approccio TiL migliora significativamente il controllo della dinamica laterale, fornendo una maggiore precisione, un tempo di sviluppo ridotto e una migliore robustezza. Questi dati supportano l'evoluzione delle strategie di controllo della dinamica dei veicoli e evidenziano il potenziale del TiL-C come soluzione ad alte prestazioni.