Verfahren zur Zustandsschätzung im LKW-Trailer
Creators: name: Ehlers, Simon Friedrich Gerhard
Publisher: name: Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover
Year: 2024
Subjects: subject: Vehicle Dynamics
subject: State Estimation
subject: Tractor-Semitrailer
subject: Fahrdynamik
subject: Zustandsschätzung
subject: Sattelzug
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik

description: Ein großer Anteil des bodengebundenen Güterverkehrs wird mit Sattelzügen durchgeführt, die sich jeweils aus einer Zugmaschine und einem Sattelauflieger zusammensetzen. Der Einsatz von Assistenzsystemen bis hin zum autonomen Fahren in diesen Verkehrsträgern verspricht mehr Sicherheit im Straßenverkehr und erhöhte Wirtschaftlichkeit. Allerdings ist der Sattelauflieger hinsichtlich der verbauten Sensorik und der Rechenkapazität nur spärlich ausgestattet. Ferner ist die Kommunikation zwischen der Zugmaschine und dem Auflieger auf die nötigsten Informationen (hauptsächlich für die Bremsung) beschränkt. Somit ist der Sattelauflieger im aktuellen Stand nicht auf die zukünftigen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Anforderungen nach mehr Sicherheit und erhöhter ökonomischer Effizienz vorbereitet. Für (autonome) Assistenzsysteme werden Zustandsinformationen über den Sattelzug benötigt. Hierbei spielen fahrdynamische Informationen über den Sattelauflieger eine wichtige Rolle, da das Fahrverhalten und somit die Fahrsicherheit von dem Beladungszustand maßgeblich beeinflusst werden. Da eine direkte Messung der relevanten fahrdynamischen Zustände häufig wirtschaftlich nicht abbildbar und/oder technisch zu aufwendig ist, bietet sich eine Schätzung der Zustände als Alternative an. Grundsätzlich lassen sich Verfahren zur Zustandsschätzung in modellbasierte und datengetriebene Methoden kategorisieren. Modellbasierte Methoden basieren auf der Modellierung physikalischer Zusammenhänge und erfordern ein hohes Systemverständnis, gewähren jedoch physikalische Interpretierbarkeit und sind in einem großen (Zustands-)Bereich gültig. Datengetriebene Ansätze lernen das Systemverhalten und sind in der Lage, komplexe Systemzusammenhänge ohne großes Modellverständnis abzubilden. Allerdings wird dafür eine umfangreiche Datenbasis benötigt und die Gültigkeit der datengetriebenen Methode ist auf die im Datensatz vorkommende Domäne beschränkt. Die Kombination aus modellbasierten und datengetriebenen Methoden, eine sogenannte hybride Zustandsschätzung, verspricht die Vereinigung der Vorteile beider Ansätze. In dieser Arbeit werden verschiedene modellbasierte, datengetriebene und hybride Verfahren zur Zustandsschätzung unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen im Sattelauflieger entwickelt. Die geschätzten sicherheitsrelevanten Zielgrößen sind hierbei der Lenk- und Knickwinkel sowie die lateralen und vertikalen Reifenkräfte im Sattelauflieger. Alle Verfahren werden hinsichtlich ihrer Schätzgüte, der Rechenauslastung auf einer Echtzeithardware und ihrer Robustheit gegenüber Parametervariationen am Fahrzeugreifen (Fahrbahnnässe und veränderter Reifensatz) untersucht, wobei sich in allen Kategorien ein hybrides Verfahren als vorteilhaft erweist.
description: A large proportion of ground-based freight transport is carried out by tractor-semitrailers, composed of a tractor unit and the semitrailer. The use of assistance systems, including autonomous driving in these vehicles, promises greater road safety and increased economical efficiency. However, the semi-trailer is only sparsely equipped in terms of built-in sensors and computing capacity. In addition, communication between the tractor unit and the semitrailer is limited to the most necessary information (mainly for braking purposes). As a result, the semitrailer in its current state is not prepared for the future social and economic requirements for greater safety and increased economic efficiency. The basis for future (autonomous) assistance systems will require state information about the semitrailer. Driving dynamics information about the semitrailer plays an important role here, as the driving behavior can change significantly depending on the load condition and thus influences the driving safety of the entire tractor-semitrailer. Since direct measurement of the relevant driving dynamics conditions is often not economically feasible and/or technically too complex, estimating its states is necessary. Generally, state estimation methods can be categorized into model-based and data-driven methods. Model-based methods are based on the modeling of physical first principles and require a detailed domain expertise, but allows physical interpretability and a wide range of validity in state space. Data-driven approaches learn complex dynamic system behavior and are able to depict complex system relationships without the necessity of distinctive domain knowledge. However, this requires an extensive dataset and the validity of the data-driven method is limited to the domain occurring in the data. The combination of model-based and data-driven methods, a so-called hybrid state estimation, promises to combine the advantages of both approaches. In this dissertation, different model-based, data-driven and hybrid methods for state estimation are developed, considering the specific requirements of the semitrailer. The estimated safety-relevant states are the steering and articulation angle, as well as the lateral and vertical tire forces in the semitrailer. All state estimation approaches are examined regarding their estimation accuracy, the computational expense on a real-time hardware and their robustness against parameter variations on the vehicle tire (road wetness and changed tire set), whereby one hybrid method prove to be advantageous in all categories.