Original title: Estimace rychlosti vozidla
Translated title: Vehicle speed estimation
Authors: Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract: [eng] [cze]
Rýchlosť vozidla je jednou z kľúčových stavových premenných, ktorej znalosť je potrebná v reálnom čase a s vysokou presnosťou, aby mohla slúžiť ako vstupná veličina pre systémy kontroly dynamiky vozidla. Jej priame meranie vo vozidle je však finančne náročné. Riešením tohoto problému môže byť použitie meraní zo senzorov bežne dostupných na palube vozidla a ich následný prepočet na rýchlosť vozidla. Tieto merania sú však veľmi zaťažené procesným šumom, čo vyplýva z komplexnosti pohybu vozidla. Preto je nutné vyvinúť algoritmus so schopnosťou vysporiadať sa s týmito negatívnymi vplyvmi. Algoritmus prezentovaný v tejto práci odhaduje pozdĺžnu rýchlosť vozidla s použitím meraní uhlových rýchlostí štyroch kolies, pozdĺžnej akcelerácie, momentov motora, rýchlosti otáčania okolo zvislej osi a natočenia volantu. Algoritmus bol testovaný na veľkom počte situácií považovaných za kritické na odhad rýchlosti vozidla, ako napríklad prudká akcelerácia na vozovke s nízkym koeficientom trenia, núdzové brzdenie s aktiváciou ABS, či jazda v kopci s kolesami v preklze, prinášajúc uspokojujúce výsledky. Vehicle speed is one of the crucial variables needed to be known in real-time and with high accuracy, to serve as input into vehicle dynamic control systems. Its direct measurement in the vehicle is however cost ineffective. The idea is to use the measurements from generally available on-board sensors and to consequently compute the vehicle speed. Nevertheless, the measurements are highly influenced by process noises due to complexity of motion of the vehicle. Therefore, an estimation algorithm with ability to deal with this negative influence has to be developed. The estimation algorithm presented in this thesis estimates longitudinal vehicle speed using measurements of four rotational wheel speeds, longitudinal acceleration, motor torques, yaw rate and steering wheel angle. It was tested against the numerous situations considered critical according to vehicle speed estimation, such as rapid acceleration on road with low friction coefficient, emergency braking with activation of ABS, or driving in the slope with wheels slipping, providing satisfactory results.
Keywords: Kalmanov filter; meranie; moment motora; odhad stavu; pozdĺžna rýchlosť; pozdĺžne zrýchlenie; rýchlosť kolesa; Rýchlosť vozidla; senzor; stavová premenná; stavový estimátor; stavový pozorovateľ; Kalman Filter; longitudinal acceleration; longitudinal velocity; measurement; motor torque; sensor; state estimation; state estimator; state observer; state variable; Vehicle speed; vehicle velocity; wheel speed

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/82673

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-585823


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses