Riassunto analitico
La sfida per i futuri ingegneri del mondo automotive sarà progettare veicoli sempre più ecologici, ma anche più sicuri ed efficienti. La guida autonoma e connessa giocherà un ruolo chiave per questo obiettivo; ha un enorme potenziale per la società, per la sicurezza e per lo sviluppo del business in tutto il mondo. Un veicolo da competizione dovrebbe rappresentare il più alto livello di tecnica raggiungibile, perciò la sfida più grande per le auto a guida autonoma è reagire correttamente in tutte le situazioni. Aspetto cruciale per raggiungere la piena autonomia è la capacità di far funzionare un veicolo al limite d’aderenza, Ciò significa che oltre al rilevamento dell'ambiente circostante e delle condizioni stradali deve anche essere effettuata una classificazione dei coefficienti di attrito basati sulle informazioni rilevate. Tutte le conoscenze acquisite in questo campo possono quindi essere trasferite per lo sviluppo di autovetture urbane convenzionali, non per aumentare le loro prestazioni, ma con l'obiettivo di accelerare l'interazione tra altri veicoli, infrastrutture, pedoni, ecc... Il progetto di questo lavoro di tesi è quello di fornire un modello di dinamica del veicolo da implementare che potrà essere incluso in un framework di Model Predictive Control in grado di essere facilmente utilizzato in diversi scenari di guida autonoma; in questo lavoro è applicato su Indy Light-15 per Indy Autonomous Challenge che avrà luogo ad Ottobre 2021. Le equazioni, compreso il modello veicolo e pneumatico, sono implementate in codice Matlab, la cui progettazione di esso segue un approccio sistematico. Il modello di veicolo proposto è un double-track ( modello a 4 ruote) con modello di pneumatici Pacejka (PACEJKA 96) che sia un compromesso tra prestazioni della vettura in condizioni di gara e di prestazioni del MPC, intesa come risoluzione di equazione in real-time in modo rapido, al fine di ottenere le migliori performance del veicolo stesso. Dopo le prove preliminari sul modello di pneumatico è poi accoppiato con il modello del veicolo per verificarne il comportamento (ad esempio dritto e curva), viene confrontato con un modello a monotraccia(single-track), che è il più utilizzato in altre competizioni Autonomous Driving. Inoltre, è stato necessario costruire un diagramma di Handling per manovre stazionarie, per valutarne la stabilità e utilizzarlo come possibile strumento di valutazione. La manovra è a velocità costante a 195 miglia orarie e angolo di sterzata utilizzato per girare a sinistra sulla curva dell’ovale di Indianapolis. Infine, si è proposto di aggiungere un modello semplice che migliorerà l'affidabilità e la completezza del modello stesso , non impattando pesantemente sul costo computazionale: modello di propulsore per motore a combustione turbocompresso e un approccio termico per l'influenza della temperatura dello pneumatico.
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Abstract
Challenge for future automotive engineers will be design vehicles increasingly cleaner, but also safer and more efficient. Automated and connected driving will play a key role for this goal; it has enormous potential for society, for safety and for business development worldwide.
A racing vehicle should represent the highest level of technique achievable, hence biggest challenge for autonomous driving cars are to react correctly in all situations. Crucial aspect to reach full autonomy is the ability to operate a vehicle close to its limits of handling, This means that in addition to a detection of the environment , a detection of the road conditions and a classification of the friction coefficients based on this must also be carried out.
All the knowledge gained in this field can thus be transferred to the development of conventional urban passenger cars, not for increasing their performance, but with the aim to speed up the interaction between other vehicles, infrastructure, pedestrians, etc...
Project in which this thesis work is involved is to provide a vehicle dynamics model to be implemented in a Model Predictive Control framework able to be easily used in different autonomous driving scenarios; in this work is applied on Indy Light-15 for Indy Autonomous Challenge, which will take place in October 2021.
The equations including model of vehicle and tire are implemented as Matlab code, the design follows a systematic approach. The proposed vehicle model is a double-track with Pacejka tire model (PACEJKA 96) that match the performance of the car even in racing conditions, while at the same time being simple enough to allow the MPC problem to be solved in real-time very quickly, in order to obtain the best performance of vehicle. After preliminary tests on the tire model and then coupled with the vehicle model to verify its behaviour (e.g. straight and turn), it is compared with a single-track model, which is the most used in other Autonomous driving races. Furthermore, it is necessary plot handling diagram for stationary manoeuvring, to assess stability and use it as a possible evaluation tool. Manoeuvre is constant speeds at 195 mph and steering angle used to turn left on the Indianapolis oval curve.
Finally, it is proposed to add simple model that will improve reliability and completeness, not having a heavy impact on computational cost: powertrain model for turbocharged combustion engine and thermal approach for tire temperature influence.
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