MPC for coordinated longitudinal dynamics control of an autonomous motorcycle

As part of a broader research project aimed at extending advanced automation technologies to single-track vehicles, this work focuses on the design, implementation, and validation of a Model Predictive Control (MPC) framework for the coordinated longitudinal dynamics of an autonomous electric motorcycle. The proposed control architecture addresses the challenge of managing two independent actuators, namely the rear-wheel electric motor and the front-wheel Brake-by-Wire (BBW) system, to follow a desired speed reference. During braking, the coordinated control implemented by the MPC involves two aspects of torque distribution: static allocation, which defines the front/rear brake torque ratio during steady-state maneuvers, and dynamic allocation, which mitigates abrupt pitch variations and prevents unsafe transient slip conditions. Specific parameters are introduced to tune the distribution strategy, and a sensitivity analysis highlights their influence on the braking behavior. The controller was validated using both a high-fidelity VI-Grade simulator and track tests on a fully electric Energica Eva Ribelle, enabling consistent verification across virtual and real-world environments. Furthermore, the thesis extends the control framework to include rear-wheel traction slip regulation, thereby integrating speed and slip control within a unified MPC scheme. Wheel slip, defined as the relative difference between wheel speed and vehicle speed, plays a key role in determining the longitudinal forces that can be generated. Keeping it within an appropriate range is essential to preserve traction and avoid instability. Simulation results demonstrate that the combined MPC effectively limits wheel slip under varying tire–road conditions while ensuring robust speed tracking. Overall, this work contributes to the advancement of autonomous motorcycle control systems by proposing a comprehensive MPC-based strategy that unifies speed tracking, braking torque allocation, and traction slip dynamics within a single coordinated framework.

Nel contesto di un più ampio progetto di ricerca volto ad estendere le tecnologie di automazione avanzata ai veicoli a due ruote, questo lavoro si concentra sulla progettazione, implementazione e validazione di un sistema di Model Predictive Control (MPC) per la dinamica longitudinale coordinata di una moto elettrica autonoma. L’architettura di controllo proposta affronta la sfida di gestire due attuatori indipendenti, ovvero il motore elettrico della ruota posteriore e il sistema Brake-by-Wire (BBW) della ruota anteriore, al fine di seguire un riferimento di velocità desiderato. Durante le frenate, il controllo coordinato realizzato tramite MPC integra due aspetti della distribuzione delle coppie: la distribuzione statica, che definisce il rapporto di frenata tra asse anteriore e posteriore nelle manovre a regime, e la distribuzione dinamica, che attenua variazioni brusche di beccheggio e previene condizioni transitorie di slittamento potenzialmente pericolose. Vengono introdotti parametri specifici per regolare la strategia di distribuzione e un’analisi di sensitività ne evidenzia l’influenza sul comportamento in frenata. Il controllore è stato validato sia tramite simulazioni ad alta fedeltà in VI-Grade, sia mediante test in pista sulla moto elettrica Energica Eva Ribelle. Il lavoro estende inoltre il framework di controllo per includere la regolazione dello slip in trazione della ruota posteriore, integrando così il controllo di velocità e slip all’interno di un unico schema MPC. Lo slip, definito come la differenza relativa tra velocità ruota e velocità veicolo, gioca un ruolo fondamentale nella generazione delle forze longitudinali. Mantenere questo valore entro un intervallo appropriato è essenziale per preservare la trazione ed evitare instabilità. I risultati di simulazione mostrano che l’MPC combinato limita efficacemente lo slip in diverse condizioni di aderenza, garantendo al contempo un accurato inseguimento della velocità. Complessivamente, questo lavoro contribuisce all’avanzamento dei sistemi di controllo per motocicli autonomi proponendo una strategia MPC completa, capace di unificare inseguimento della velocità, allocazione della coppia frenante e dinamiche di slip in trazione all’interno di un unico framework coordinato.