FR 3094788 A1 20201009 FR 1903629 A 20190404 Description Titre de l'invention : Procédé d'estimation embarqué de la masse d'un véhicule Domaine technique [0001] La présente invention concerne un procédé visant à estimer de façon embarquée une grandeur dynamique d'un véhicule, notamment la masse d'un véhicule automobile en déplacement. [0002] La masse du véhicule évolue au cours de son déplacement, notamment avec la consommation de carburant. Elle peut aussi varier très rapidement et de manière importante entre deux phases de roulages successives, par exemple en fonction d'un nombre de passagers ou d'une quantité de bagages. Elle constitue une information utile à de nombreux systèmes équipant le véhicule automobile : les systèmes d'amortissement piloté, de détection de sous-gonflage, de contrôle moteur (thermique, électrique ou hybride), de démarrage en côte, de détection de surcharge, d'éclairage, de freinage, de récupération d'énergie, etc... Exposé de l'invention [0003] Il existe principalement deux types de méthodes d'estimation d'une grandeur dynamique d'un véhicule automobile mises en oeuvre à l'aide de dispositifs embarqués. [0004] Les méthodes d'un premier type, dites « directes », utilisent un capteur spécifique pour mesurer directement un paramètre représentatif de la masse du véhicule. Il peut par exemple s'agir d'un capteur de débattement à ultra-sons, adapté pour mesurer la distance entre la caisse du véhicule et le sol, ou bien un angle représentatif de l'état de compression des suspensions. Les méthodes directes sont relativement précises mais nécessitent l'ajout d'un capteur coûteux. [0005] Les méthodes dites « indirectes » utilisent des mesures réalisées par des capteurs non spécifiquement dédiés à la mesure d'un paramètre représentatif de la masse du véhicule qui estiment la masse à partir des mesures successives réalisées et par une méthode de calcul de type moindres canés récursifs. [0006] Les méthodes indirectes connues sont peu coûteuses, mais nécessitent parfois d'importantes ressources de calcul car elles n'utilisent pas les données (l'acquisition de façon prédictive. Surtout, elles peuvent manquer de précision car elles ne prennent pas en compte un écart d'erreur du modèle. [0007] Le but de l'invention est donc de proposer une méthode (l'estimation indirecte ne né- cessitant pas (l'ajout de capteurs au véhicule, et qui soit adaptée pour pallier les inconvénients liés à la consommation excessive de ressources de calcul en limitant ceux-ci à des calculs itératifs. 2 [0008] Au vu de cc qui précède, l'invention a pour objet un procédé embarqué d'estimation d'une grandeur dynamique d'un véhicule, dans lequel on mesure des paramètres d'état du véhicule puis on détermine l'accélération du véhicule à partir des paramètres d'état mesurés, on détermine la grandeur dynamique au moyen d'un observateur fonction des paramètres d'état et de l'accélération du véhicule, et on règle l'observateur par un algorithme de Kalman en version étendue discrète. [0009] De préférence, on détermine un modèle d'équation représentatif de ladite grandeur dynamique du véhicule à partir des paramètres d'état mesurés. [0010] Avantageusement, on détermine un système d'équations d'état à partir du modèle d'équation représentatif de la grandeur dynamique du véhicule. [0011] Selon une forme de mise en oeuvre, l'étape de détermination du système d'équations d'état comporte une discrétisation des équations d'état. [0012] Avantageusement, on estime la grandeur dynamique du véhicule en appliquant le filtre de Kalman étendu au système d'équations d'état. [0013] Dans un mode de réalisation, la grandeur dynamique déterminée est la masse du véhicule. [0014] Les paramètres d'état du véhicule peuvent comprendre la vitesse, le couple, et l'inclinaison du véhicule. [0015] De préférence, on mesure et on dérive par rapport au temps la vitesse du véhicule pour déterminer une accélération longitudinale du véhicule, et on soustrait l'accélération longitudinale d'une accélération mesurée par un accéléromètre biaxe du véhicule pour en déduire l'inclinaison du véhicule. [0016] Lors de la détermination du modèle d'équations, on peut déterminer le modèle physique s'appliquant au véhicule en prenant en compte la surface frontale du véhicule, les frottements dus au contact entre les pneumatiques du véhicule et la route sur laquelle il se déplace, et un coefficient aérodynamique de la caisse du véhicule. [0017] Dans un mode de réalisation, le réglage de l'observateur par un algorithme de Kalman en version étendue discrète comprend les étapes suivantes : au cours d'une phase de prédiction, on détermine l'état du système et la matrice de covariance de l'erreur associée à l'itération suivante estimés à l'itération en cours, en fonction de la matrice de covariance de l'incertitude du système à l'itération en cours, de la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération en cours, de l'état estimé à l'itération en cours, et du système linéarisé à l'itération en cours, on détermine le gain de l'observateur à l'itération en cours en fonction de la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération suivante estimée à l'itération en cours, de la matrice de covariance de bruit de mesures à l'itération en cours et du système linéarisé à l'itération en cours, et on met à jour l'état du système à l'itération suivante en fonction des dernières mesures déterminées, des grandeurs estimées correspondantes, du gain de 3 l'observateur à l'itération en cours, et de l'état à l'itération suivante estimé à l'itération en cours. Description détaillée [0018] Un exemple de mise en oeuvre d'un procédé d'estimation de la masse d'un véhicule automobile va maintenant être décrit. Un tel procédé est destiné à être mis en oeuvre par des moyens embarqués à bord du véhicule et est fondé sur l'utilisation de la théorie des états observateurs. [0019] On rappelle que la théorie d'observateur comprend les notions d'observabiliaé et d'observateur d'état. [0020] Avant d'entamer une procédure de conception d'observateur pour un système dynamique, on assure que l'état de ce dernier puisse être estimé à partir des informations sur son entrée et sa sortie. L'observabilité d'un système est la propriété qui permet de dire si l'état peut être déterminé uniquement à partir de la connaissance des données d'entrée et dc sortie. [0021] A la différence des systèmes linéaires, l'observabilité des systèmes non linéaires, par exemple un véhicule en déplacement, est intrinsèquement liée aux entrées et aux conditions initiales. Lorsqu'un système non linéaire est observable, il se peut qu'il possède des entrées qui le rendent inobservable (entrées singulières) et annihilent toute stratégie d'observation. [0022] Un observateur d'état est une extension d'un modèle représenté sous forme de repré- sentation d'état. Lorsque l'état d'un système n'est pas mesurable, on conçoit un observateur qui permet dc reconstruire l'état à partir d'un modèle du système dynamique et des mesures d'autres états. On entend par état un ensemble de valeurs physiques définissant le système observé. [0023] Lc réglage dc l'observateur se fait par le choix d'un gain K, qui multiplie le terme d'erreur. L'observateur d'état est réglé par un algorithme dc Kalman. L'algorithme de Kalman est une technique adaptative qui fait changer le gain d'observateur en ligne de façon à minimiser le moindre carré de l'erreur d'estimation. Cet algorithme présente l'avantage d'être réglable à travers des matrices de covariance, de l'incertitude du système et des bruits de mesure. Cela permet à l'utilisateur de maîtriser la rapidité et la précision de l'observateur en fonction de chaque véhicule. L'algorithme de Kalman est donc un moyen de réglage d'un observateur d'état adapté à des systèmes non linéaires, tels que les véhicules automobiles. [0024] Plusieurs observateurs d'état peuvent être utilisés pour la détermination de pa- ramètres dynamiques d'un véhicule, parmi lesquels on cite le filtre de Kalman qui est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques. [0025] Le modèle d'observation d'un véhicule en mouvement est fortement non linéaire. Cela est dû à la multiplicité des organes mécaniques utilisés pour son déplacement, ainsi qu'à la dépendance de ce déplacement à l'environnement du véhicule. [0026] Dans la mise en oeuvre de l'invention, on estime que la masse du véhicule varie très lentement. On retrouve donc dans les étapes suivantes que l'on fait confiance à la niasse niais pas à la vitesse qui varie beaucoup. [0027] Etape n°1 : détermination de paramètres d'état du véhicule [0028] La vitesse du véhicule est mesurée par un capteur présent sur le véhicule. [0029] Le couple moteur est estimé par une autre stratégie présente dans le calculateur. Tl peut s'agir par exemple d'un calcul réalisé par couplemètre logiciel. [0030] La pente de la route sur laquelle roule le véhicule se calcule en soustrayant l'accélération longitudinale du véhicule, de l'accélération courante ou générale donnée par un système de correction électronique de trajectoire du véhicule (système ESP) du véhicule. [0031] La direction longitudinale du véhicule est une droite passant par l'avant et l'arrière du véhicule, définis conventionnellement, et passant par exemple par le centre des essieux avant et arrière du véhicule. [0032] L'accélération longitudinale se calcule par dérivation de la vitesse véhicule mesurée par des capteurs présents sur les roues du véhicule. [0033] L'accélération courante du véhicule peut être mesurée par un accéléromètre multiaxe, par exemple biaxe, compris dans le système ESP. [0034] En soustrayant l'accélération longitudinale à l'accélération courante, on peut connaître la pente parcourue par le véhicule. [0035] Etape n°2 : Détermination du modèle observé [0036] Lors d'une deuxième étape, on peut décrire le système dont on veut observer les états pour utiliser l'observateur de Kalman, dans lequel l'accélération longitudinale constitue l'estimateur. On commence par appliquer le principe fondamental de la dynamique au véhicule dans un référentiel terrestre Galiléen. Ce principe relie l'accélération courante du véhicule à la somme des forces qui s'y s'appliquent par l'équation : [0037] Mvéhicule III of rice aérodynamique roulement -Ppente (1) 100381 Où : 100391 Mvéhicule est la masse du véhicule (ou Mv) 100401 X v est l'accélération courante du véhicule selon la direction longitudinale. 100411 On calcule la Force Motrice F motrice en fonction du Couple moteur : 100421 Couple (2) rOUP F motrice - RroLle [0043]*,-, (3) Couple moteur " tranSM5510n R ( runsmission F motrice R roue [0044] 11 t ' ' s '' s i 0 ' est par exemple considéré égal à 1. [0045] Couplemoteur (4) Fmoehce = R roue* R I runsm ission [0046] Couplemoteur (5) Fmocrice R roue* R transmission et [0047] 1000 ( ( km min _ h )* R \71000 - 60( sn ) 7T - 3, 171 roue !ravisa] ission F motrice = V1000 100501 On calcule la Force Aérodynamique F aérodynamique résultante sur le véhicule : [00511 1-P-S -"'C *x 2 (9) aérodynamique 2 x [0052] Où [0053] p est la masse volumique de l'air [0054] S * C , est la caractéristique de la caisse du véhicule (surface frontale * coefficient aérodynamique [0055] X y est la vitesse courante du véhicule selon la direction longitudinale [0056] On calcule la Force gravitationnelleFpente résultante sur le véhicule : [0057] Fpenre = M,,kg *sin (a ) (10) 100581 Où : 100591 g est l'accélération induite par la gravité locale 100601 On calcule la Force de roulement F route ni e n r résultante sur le véhicule : 100611 F I' OU e 111 e * g 'V cos (a) [0062] Où : [0063] p est le coefficient de résistance au roulement [0064] L'équation (1) devient l'équation (il) suivante : [0065] 377*Couplemoteur 1,, My X1, = - .p *S*C ii*jc'2 V - Mr*g*p*cos (a ) - M g *sin (a ) ioc° (11) [0066] Etape n°3 : Mise sous forme d'équation d'états [0067] Lc vecteur d'état de l'observateur peut comprendre la masse ou les composantes de (6) [0048] V1000 = 377'Rtoue* R I rans m ISSIOn (7) 377*Couple MOreur [00491 (8) 6 vitesse ou d'accélération du véhicule. [0068] Par exemple, on choisit le vecteur d'état suivant : [0069] x1 est la vitesse du véhicule X2 est la masse du véhicule [0070] On formate l'équation (12) pour obtenir la description des états : [0071] 377'CouPleinn rpur- 1 X,2=/ *o "S*C/x12-g[sin (a)+u-cos (a ) 1000Mvéhicule rlvéh[eu h 1 X2- 0 (12) 100721 On considère en outre que l'on aura des erreurs W e, W,' W in as s e ) à prendre en compte que l'on va ajouter à l'équation d'état pour obtenir le système : [0073] 377-(Cou pl ewc) 1 m N' 'pfrS*C,-(xl- 1 - g sin (a)+p'cos (a)] {x, - X2 = W m V-1.00.2*Mveh it u riL (13) 100741 Les équations du système (13) peuvent être mises sous la forme : 100751 x ( k ) = A''`x(k -1) + B*u(k -1) +w(k -1)] (14) z (k) = Irx(k) + v(k) [0076] où k est une itération d'estimation de la masse du véhicule. [0077] Les équations obtenues sont continues. Elles peuvent être mises sous la forme du système d'équations (SO) suivant : [0078] = f(x, u, w) (SO) tz = h(x,e) [0079] Il faut pour cela discrétiser le système d'équations d'état (13). On utilisera par exemple la méthode d'Euler : [0080] =f(t,x(t))-x(k+1)g---x(k)+Ts"f(x(k),u(k),w(k)) (15) [0081] Cela donne le système d'équations : [0082] 10083JCr. e, . ' (16) [0084] Ensuite, on peut linéariser les matrices à chaque nouveau pas de calcul pour la ré- solution numérique du système d'équations (16). On utilisera notamment les matrices jacobiennes d'une façon connue non détaillée ici pour linéariser le système (16) par exemple de la façon suivante : [0085] 7 Ak- af a Hk ah , xk-buk xk-1 [0086] On calcule ainsi la forme analytique des matrices Ak et Hk qui sont, respectivement, les jacobiennes des fonctions f et h du système d'équations (SO) par rapport au vecteur d'état x. Ces matrices sont très complexes pour le système d'équations (16) de sorte qu'elles ne peuvent être écrites ici. Elles sont déterminées par calcul symbolique et transcrites directement dans le procédé. [0087] Etape n°4 : Application du filtre de Kalman étendu [0088] On peut, lors d'une quatrième étape, chercher à prédire l'état du modèle en fonction de valeurs initiales. [0089] On utilise un observateur d'état de la masse du véhicule par filtre de Kalman où l'erreur entre la masse mesurée du véhicule et celle estimée par le modèle est utilisée pour corriger les états du modèle d'observation du véhicule via un gain de correction. La valeur du gain est ajustée de manière à régler la dynamique de l'observateur. [0090] Ce filtre repose sur un modèle décrivant le comportement de la masse du véhicule sous forme d'équations d'états. [0091] Les états internes du modèle sont corrigés de façon à minimiser l'écart entre la masse estimée en sortie du modèle et celle mesurée grâce aux paramètres d'état lors de la première étape. [0092] La convergence entre les comportements du modèle et de la masse du véhicule est maintenue grâce au gain correcteur dynamique calculé de façon récursive. [0093] Le filtre de Kalman utilise des matrices de covariance d'erreurs P, de covariance de bruits d'état Q et de covariance de bruits de mesure R qui agissent sur la dynamique du système. 100941 L'observateur d'état de charge nécessite l'initialisation des matrices P, Q et R. 100951 La matrice P calcule à chaque itération l'erreur trouvée au niveau de chacun des pa- ramètres d'état. Elle est initialisée en se basant sur la connaissance des conditions de fonctionnement ou sur la prise en compte des pires cas d'initialisation, correspondant par exemple à une erreur initiale sur l'estimation de cent pourcents. La matrice R est définie expérimentalement à travers la quantification du bruit du capteur par échantillonnage de la masse du véhicule mesurée pendant une phase de repos. 100961 Les états du système observé n'étant pas mesurables physiquement, on cherche à prédire les états. Au cours de la phase de prédiction, on détermine l'état du système et la matrice de covariance de l'erreur associée à l'itération suivante estimés à l'itération en cours, en fonction de la matrice de covariance de l'incertitude du système à l'itération en cours, de la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération en cours, de l'état estimé à l'itération en cours, et du système linéarisé à l'itération en 8 cours. [0097] Pour la prédiction des états, on calcule la prédiction de l'estimateur via le système d'équations (16). [0098] Pour la prédiction de l'erreur de covariance, on utilise la formule suivante : P (k) = A (k).PP(k - 1 ) .A7' (k ) + W (k ).Q (k -1).1/VT (k) (17) où, pour un numéro d'itération k, Pp (k-1) est la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération k estimée à l'itération k et p( k) est la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération k estimée à l'itération k-1, et Q(k-1) est la matrice de covariance des incertitudes du système à l'itération k-1. 100991 En d'autres termes, au cours de cette étape, on détermine l'état x du système à l'itération k estimé à l'itération k-1 en fonction notamment de l'état du système à l'itération k-1 estimé à l'itération k-1. 101001 P et Q sont les matrices de covariances traduisant le poids affecté au modèle d'état ou aux mesures. La matrice de covariance des incertitudes du système Qk rend compte des incertitudes dans la définition du système, dues par exemple à la méconnaissance du système, à l'approximation de la modélisation du système, ou à l'incertitude sur les valeurs employées dans la modélisation. Elle représente les erreurs du modèle et nécessite donc une bonne connaissance du modèle utilisé. Le réglage de Pet Q est réalisé par l'homme du métier lors de tests avec de la simulation sur le véhicule. 101011 On détermine le gain de l'observateur à l'itération en cours en fonction de la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération suivante estimée à l'itération en cours, de la matrice de covariance de bruit de mesures à l'itération en cours et du système linéarisé à l'itération en cours. [0102] Le gain de Kalman est calculé par la formule suivante : [0103] K(k) = Pp(k).HT (k).[I-1(k).Pp(k).HT (k ) + V(k).R(k).VT (k)] 1 (18) 101041 où Rk est la matrice de covariance de bruits de mesures à l'itération k. 101051 L'estimation des états en corrigeant les états prédits avec les mesures est faite par la formule suivante, grâce à l'information des dernières mesures de z et des grandeurs estimées correspondantes h(x) en fonction de l'état du système à l'itération k déterminé à l'itération k-1 : 101061 (k) =5?_ (k) + K (k ).(z (k) - h (P (k), )) (19) [0107] La fonction h(x) dépend directement de la modélisation (système d'équations 16) du système observé. On met ainsi à jour l'état du système a posteriori à l'itération 9 suivante en fonction des dernières mesures déterminées, des grandeurs estimées correspondantes, du gain de l'observateur à l'itération en cours k, et de l'état à l'itération suivante k+1 estimé à l'itération en cours k. [0108] La mise à jour des matrices d'erreur de covariance est faite par la formule suivante : [0109] P ( k ) (1 - K ( k ).H (k )).Pp(k ) (20) [0110] Au cours de cette étape, on détermine l'état x du système à l'itération k estimé à l'itération k en corrigeant l'état x du système à l'itération k estimé à l'itération k-1 en fonction du gain et d'un terme d'erreur dépendant de la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération k estimé à l'itération k-1 et la matrice Hk, forure analytique de la jacobienne de la fonction h. [0111] On obtient alors l'estimation de la masse Mv du véhicule qui est réutilisée pour l'itération suivante dans l'observateur. [0112] Cette estimation peut également être transmise à la commande de bord du véhicule, notamment à une boucle d'asservissement du régulateur de bord. [0113] Les étapes du procédé décrites ci-dessus sont répétées afin de disposer de valeurs de masse régulièrement mises à jour. 10114] La stratégie récursive de l'invention permet ainsi de converger vers la valeur Mv de la masse du véhicule, plus ou moins rapidement et avec plus ou moins de précision. 10115] Le réglage du filtre étendu de Kalman se fait par le choix des matrices Qk et Rk qui peuvent être prises constantes. La matrice Pk doit être initialisée, toutefois, les valeurs initiales choisies n'affectent que la première itération et n'ont pas de conséquences notables sur le déroulement du procédé. 10116] Le choix des matrices dépend du système à observer, des paramètres du véhicule et des bruits de mesure provenant de l'environnement dans lequel il fonctionne. 10117] Cette caractérisation devra se faire par des essais sur véhicule, car elle dépend de la qualité des données d'entrée (bruit, précision). 10118] On estime ainsi de façon dynamique la masse Mv du véhicule, ce qui permet d'optimiser les stratégies utilisant cette grandeur. 10119] Ce procédé peut s'étendre à toutes observations de grandeur non accessible par des capteurs, et cela pour des raisons techniques ou pour des raisons économiques. 10 REVENDICATIONS[Revendication 1] Procédé embarqué d'estimation d'une grandeur dynamique d'un véhicule dans lequel on mesure des paramètres d'état du véhicule puis on détermine l'accélération du véhicule à partir des paramètres d'état mesurés, caractérisé par le fait qu'on détermine la grandeur dynamique au moyen d'un observateur fonction des paramètres d'état et de l'accélération du véhicule, et on règle l'observateur par un algorithme de Kalman en version étendue discrète. [Revendication 2] Procédé embarqué d'une grandeur dynamique d'un véhicule selon la re- vendication 1, dans lequel on détermine un modèle d'équation représentatif de ladite grandeur dynamique du véhicule à partir des paramètres d'état mesurés. [Revendication 3] Procédé embarqué d'une grandeur dynamique d'un véhicule selon la re- vendication 2, dans lequel on détermine un système d'équations d'état à partir du modèle d'équation représentatif de la grandeur dynamique du véhicule. [Revendication 4] Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'étape de détermination du système d'équations d'état comporte une discrétisation des équations d'état. [Revendication 5] Procédé embarqué d'une grandeur dynamique d'un véhicule selon l'une des revendications 3 et 4, dans lequel on estime la grandeur dynamique du véhicule en appliquant le filtre de Kalman étendu au système d'équations d'état. [Revendication 6] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la grandeur dynamique déterminée est la masse du véhicule. [Revendication 7] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les paramètres d'état du véhicule comprennent la vitesse, le couple, et l'inclinaison du véhicule. [Revendication 8] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on mesure et on dérive par rapport au temps la vitesse du véhicule pour déterminer une accélération longitudinale du véhicule, on soustrait l'accélération longitudinale d'une accélération mesurée par un accéléromètre biaxe du véhicule pour en déduire l'inclinaison du véhicule. [Revendication 9] Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on détermine le modèle physique s'appliquant au véhicule en 11 [Revendication 10] prenant en compte la surface frontale du véhicule, les frottements dus au contact entre les pneumatiques du véhicule et la route sur laquelle il sc déplace, et un coefficient aérodynamique dc la caisse du véhicule. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le réglage dc l'observateur par un algorithme dc Kalman en version étendue discrète comprend les étapes suivantes : au cours d'une phase de prédiction, on détermine l'état du système et la matrice de covariance de l'erreur associée à l'itération suivante estimés à l'itération en cours, en fonction de la matrice de covariance de l'incertitude du système à l'itération en cours, dc la matrice de covariance de l'erreur sur l'état à l'itération en cours, de l'état estimé à l'itération en cours, et du système linéarisé à l'itération en cours, on détermine le gain dc l'observateur à l'itération en cours en fonction de la matrice dc covariance de l'erreur sur l'état à l'itération suivante estimée à l'itération en cours, de la matrice de covariance de bruit de mesures à l'itération en cours et du système linéarisé à l'itération en cours, et on met à jour l'état du système à l'itération suivante en fonction des dernières mesures déterminées, des grandeurs estimées correspondantes, du gain de l'observateur à l'itération en cours, et dc l'état à l'itération suivante estimé à l'itération en cours.