Echtzeitfähige Schätzung dynamischer Zustände im Sattelzug
Creators: name: Ziaukas, Zygimantas
Publisher: name: Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover
Year: 2023
Subjects: subject: commercial vehicle dynamics
subject: system modelling
subject: parameter estimation
subject: real-time state estimation
subject: model-based state estimation
subject: data-based state estimation
subject: Nutzfahrzeugdynamik
subject: Systemmodellierung
subject: Parameteridentifikation
subject: echtzeitfähige Zustandsschätzung
subject: modellbasierte Zustandsschätzung
subject: datenbasierte Zustandsschätzung
subject: Dewey Decimal Classification::600 | Technik::620 | Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

description: Moderne PKW sind umfangreich mit Sensorik sowie darauf basierenden Fahrassistenzsystemen ausgestattet und entwickeln sich stetig weiter hin zu autonomen Fahrzeugen. Eine ähnliche Si- tuation ist bei der Zugmaschine von Sattelzügen zu vernehmen. Eine genauere Betrachtung des Sattelaufliegers offenbart, dass dieser lediglich in einem sehr geringen Maße mit elektronischen Komponenten ausgestattet ist. Dies hat zur Folge, dass aufgrund fehlender fahrdynamischer und sicherheitsrelevanter Informationen der Sattelauflieger sich potenziell zum Hindernis bei der Ent- wicklung autonom fahrender Sattelzüge entwickeln kann. Um dem vorzubeugen, werden in dieser Arbeit Ansätze erarbeitet, mit denen auf Grundlage von heute im Sattelauflieger serienmäßig verfügbarer Sensorik zusätzliche Informationen über fahrdynamische Zustände des Aufliegers generiert werden können. Da die direkte messtechnische Erfassung einiger Zustände teilweise nur mit enormem technischen Aufwand realisierbar ist, kommen für diese häufig Schätzverfahren in Betracht. Grundsätzlich eignen sich zur Schätzung dynamischer Zustände verschiedene Methoden. In der Fahrzeugtechnik wurden in der Vergangenheit überwiegend modellbasierte Ansätze herangezogen. Diese haben zur Eigenschaft, dass sie physikalisch interpretierbar sind, erfordern gleichzeitig jedoch ein tiefgreifen- des Systemverständnis. In der jüngeren Vergangenheit kommen vermehrt datenbasierte Methoden zum Einsatz, motiviert durch die erfolgreiche Anwendung in anderen Forschungsgebieten wie der Bildverarbeitung, der Signalverarbeitung und der Robotik. Datenbasierte Methoden sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge auf Grundlage von Messdaten zu erlernen, ohne dass eine detaillierte physikalische Kenntnis über das zugrundeliegende System erforderlich wäre. Darunter leidet die Interpretierbarkeit des Lösungswegs. Im Fokus dieser Arbeit stehen die Analyse und der Vergleich von modell- und datenbasierten Methoden zur echtzeitfähigen Schätzung des Knick- winkels und der Reifenquerkräfte im Sattelauflieger. Die Ansätze bedienen sicher keiner über den Serienstandard hinausgehender Sensoren und erfordern keine Kommunikation zur Zugmaschine. Die gewählten Zielgrößen liefern erweiterte Kenntnisse über den dynamischen Fahrzustand sowie den Lasteintrag auf das Fahrwerk und dienen zur Überwachung des Verschleißzustands sicherheits- relevanter Fahrwerkskomponenten. In einem ersten Schritt erfolgen die Untersuchungen in der Simulation. Dafür und für den modellbasierten Ansatz wird ein Sattelzugquerdynamikmodell ent- wickelt und in Anpassung an ein Versuchsfahrzeug parametriert. In einem zweiten Schritt werden die Erkenntnisse aus der Simulation auf das Versuchsfahrzeug übertragen und in experimentellen Versuchsfahrten auf einer Teststrecke sowie im öffentlichen Straßenverkehr validiert.
description: Modern passenger cars are extensively equipped with sensors as well as driver assistance systems based on them and are constantly developing towards autonomous vehicles. A similar situation can be found in the truck unit of truck-semitrailer combinations. However, if the semitrailer is examined more closely, it can be seen that it is hardly equipped with electronic components. As a result, the semitrailer can potentially become an obstacle in the development of autonomously driving truck-semitrailer combinations due to missing dynamic and safety relevant information. In order to prevent this, in the present work approaches are being developed that can be used to generate additional information about the dynamic states of the semitrailer. These are solely based on sensors that are available as standard in a semitrailer today. As the direct measurement of some states can only be realized with enormous technical effort, state estimation methods are often considered. In general, various methods are suitable for estimating dynamic states. In the past, model-based approaches were mainly used in vehicle technology. These have the property that they can be interpreted physically, but at the same time require a profound understanding of the system. More recently, data-based methods have been increasingly used, motivated by their successful application in other research areas such as image processing, signal processing, and robotics. Data-based methods are able to learn complex physical relationships based on measured data without requiring detailed knowledge of the underlying system. As an outcome, the interpretability of the approach suffers. The focus of this work is the analysis and comparison of model-based and data-based methods for real-time estimation of the hitch angle and the lateral tire forces in a semitrailer which supports condition monitoring of safety relevant chassis components. These do not require additional beyond serial sensors or communication to the truck. The chosen target variables provide extended knowledge about the dynamic state and the impact on the chassis. In a first step, the investigations are carried out in simulations. For this and for the model-based approach, a truck-semitrailer lateral dynamics model is developed and parameterized in adaptation to a test vehicle. In a second step, the findings from the simulation are transferred to the test vehicle and validated in experimental test drives on a test track as well as in public road traffic.