Vehicle Stability Control Based on Vehicle Motion State and Tire Force Estimation

控制理论(社会学) 理论(学习稳定性) 电子稳定控制 轮胎平衡 国家(计算机科学) 汽车工程 控制(管理) 车辆动力学 计算机科学 工程类 人工智能 算法 机器学习
作者
Jing Li,Jin Luo,Baidong Feng,Le Zhang,Min Gao
出处
期刊:Transactions of The Canadian Society for Mechanical Engineering [Canadian Science Publishing]
被引量:1
标识
DOI:10.1139/tcsme-2024-0070
摘要

The direct yaw moment control system is able to greatly enhance the vehicle stability when driving on challenging road surfaces. This paper introduces a direct control approach for managing the vehicle yaw moment, utilizing terminal sliding mode control and a Square Root Cubature Kalman Filter (SRCKF). Initially, the longitudinal and lateral forces acting on the vehicle's tires are estimated through a sliding mode observer. Subsequently, the SRCKF algorithm and the four-wheel tire force are employed to accurately estimate the yaw rate and sideslip angle. Based on these estimations, additional yaw moments are determined using the terminal sliding mode control algorithm, and a combined control of yaw rate and sideslip angle is achieved through a threshold method. A rule-based braking force distribution strategy is then implemented to ensure vehicle stability control. Simulation results demonstrate that the tire force estimations from the sliding mode observer and the vehicle yaw rate and sideslip angle estimations from the SRCKF algorithm closely align with the output results from Carsim, with an error margin of less than 15%. The braking force distribution strategy, based on the direct yaw moment control using the terminal sliding mode algorithm, effectively tracks the desired yaw rate and sideslip angle.
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