第五章 實驗及討論
5.5 實驗軌跡預測
將 5.2 節中的補償過的實驗數據套入動座標軌跡預測中，經過計算之後得到圖 5.17、5.18，其中誤差定義為預測點和原始軌跡的最短距離。
圖 5.17 實驗車預測誤差
圖 5.18 實驗車預測軌跡
將以上兩圖和模擬的 5.7、5.8 圖比較，模擬的誤差較實驗來的大，且有明顯隨 速度增加的趨勢，原因為模擬因為尺度的關係速度約為實驗的 7 倍，在速度較高的 情況下誤差也隨之被放大，同時也倒置誤差隨速度增加的趨勢更為明顯，而實際實
驗中雖然速度增加較小，但也有些微雷同的趨勢。故實驗的結果和模擬大致上是吻 合的。
下圖 5.19 為和外插補償預測法及循圓軌跡預測法[11]相比較的結果。
圖 5.19 與其他軌跡預測比較
圖 5.20 細節比較圖
圖 5.21 其他預測方法的誤差
圖 5.22 每點間隔距離
由圖 5.19，可以發現三種預測方法在實驗上的趨勢上都有跟著軌跡走，但由圖 5.20 的細部比較可看出，外插補償預測由於受到前面兩點的限制，故反應會不夠即 時，而造成圖中預測軌跡在實際軌跡的左右跳動，類似於 Bang-bang control 的效果。
而循圓軌跡預測也是有預測不夠即時的效果，其中誤差換算成比例，得到下表的結 果。
% 00
×1
=每點距離 誤差比例 誤差量
表 5.4 預測誤差比較表
由表 5.4，動座標軌跡預測較外插軌跡預測補償法及循圓軌跡預測法的誤差更 小，且即時的因車輛動態改變而改變軌跡，故可證明不管是在預測，或是修正參考 上，動座標軌跡預測為較適當的選擇。
predict method max error(m) max error ratio(%) dynamic coordinates predict 0.0127 1.4%
extrapolated predict 0.0767 8.5%
round predict 0.0669 7.4%
第六章 結論與未來展望
近年來因為人們對於車輛安全的重視，車輛的穩定控制成為相關學者及車廠的 研究重點。對於車輛的穩定問題，多數的研究皆從觀察側向力的角度著手，以調整 煞車及動力的方式進行修正。而本文由觀察軌跡的角度著手，以調整後輪轉向角作 為修正。首先將整體軌跡看成每個取樣的瞬間軌跡的總和，提出動座標軌跡預測作 為軌跡修正的依據，此預測方法同時具有低誤差和即時反應車輛動態的優點。
修正方面提出後輪循跡補償，本文首度嘗試引入一般作為模擬使用的車輛動態模型 公式的反推，將補償量帶入後計算出後輪轉向角，藉此拉近軌跡的誤差，本方的優 點在於對於車輛動態有更完全的掌握。由本文的模擬，基本上證實了上述方法的可 行性及效果。
對於軌跡的修正採取補償的方式介入，目的在於避免過度的修正造成更重大的 意外發生。一方面給予駕駛對於前輪及動力完全的掌握，另一方面也由後輪的補償 確保行車的安全。
本文的預測方法和補償方法可分別模組化使用，由 4.2.3 節，若是將補償方法搭 配更準確的預測方法，則可達到更準確的修正效果。
後輪循跡補償中δ 和R
δ
Rcount的比例現於模擬後給定 0.1 為合理比例，未來若於 修正中加入最佳化演算法決定比例，將達到更優良的效果。由於本文以軌跡的角度切入進行修正，未觸及動力和煞車的調節，和多數現有 的理論並不衝突，故可和現有修正理論搭配使用，例如循跡控制系統(Tracking Control System)。相信雙管齊下對於穩定車身會有更強大的效果，未來若成功將兩 者整合，同時從兩個觀點進行主動式安全控制，必定會是車輛穩定控制上突破性的 發展。
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