第五章 實驗及討論
5.1 實驗器材
5.1.4 控制器
使用元智大學機電整合實驗室吳昌暉副教授所發展的控制器，作為讀取數據以 及輸出的媒介，其核心為 Microchip 公司的 PIC18F4620，有內建的函數可提供使用，
對於實驗的需求相當足夠。
圖 5.5 控制器
5.2 實驗方法
將感測器及控制器裝設於實驗車上，所需電力由實驗車上的電池所提供，控制 器將量測到的數據透過電話線傳送至電腦中儲存，而加速規各軸的方向由於為了配 合 Matlab 中的模擬平台，故將原本的加速規初始方向負號成為反方向，最終的加速 規及陀螺儀的方向設定如圖 5.6，
圖 5.6 感測器方向示意圖
本實驗設定取樣間隔為 0.1 秒，使用遙控器操控實驗車行駛一個圓弧，行駛期 間由控制器讀取感測器的數值，再經由 RS232 傳輸至電腦中儲存，待實驗結束再將 所讀取到的數據進行分析。
5.3 實驗模擬
考慮到實驗車和模擬平台在加速及轉向上的差異，尺度上的差距約為 7 倍，故 將速度設定為從靜止增加至
35 m / s
，並同時進行軌跡預測，得到下圖 5.7 的軌跡及 圖 5.8 的誤差量。圖 5.7 模擬實驗軌跡
圖 5.8 模擬實驗誤差
5.4 實驗數據補償及軌跡計算
由於圖 5.6 中感測器方向皆為 XY 平面和地面平行(亦及 Z 軸與地面垂直)的情 況。而實驗車速度較快，所以在行駛期間感測器的平面會產生傾斜，此時量測值的 誤差會隨著傾斜程度的增加而增加。
此情況同樣在許多導航設備中所發生，一般採取四元素法加上 Kalman 濾波器 計算以補償其中的誤差[20]，但由於其內容複雜且非本文重點，故本文採取以下的 簡單的方法加以修正，得到在合理範圍內的數據。
圖 5.11 平台傾斜示意圖(a)未產生偏斜(b)產生偏斜
如圖 5.11(a)，在平面保持水平時，加速規受到地心引力的作用，應該會在 Z 軸 量測到 1g(9.81
m
/s
2)的加速度，將此已知條件設定為修正的依據。而圖 5.11(b)，當 平面產生傾斜時，量測到的 Z 軸加速度則會減小，如圖 5.7，若設定 Z 軸加速度固 定為 1g，則可由量測到的 Z 軸加速度計算出平台傾斜角度。本文假設 Y 軸數據的偏移可忽略，僅對 X 加速度及陀螺儀數據進行簡單的補 償，修正方法為：
81 )
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 -10
-5 0 5
time(sec)
VX (m /s )
x-axis velocity
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5
-10 -5 0 5 10
time(sec)
VY (m /s )
y-axis velocity
經過座標轉換後可得到絕對速度及畫出的軌跡如圖 5.15、5.16
圖 5.15 絕對速度
圖 5.16 實驗車軌跡
而圖 5.16 的軌跡和實驗操控的軌跡相當接近，透過 INS 軌跡演算法也可獲得相當的
結果。
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。
參考文獻
[1] T. Keviczky, P. Falcone, F. Borrelli, J. Asgari, and D. Hrovat, "Predictive control approach to autonomous vehicle steering," in American Control Conference, 2006, 2006, p. 6 pp.
[2] L. Chiu-Feng, A. G. Ulsoy, and D. J. LeBlanc, "Vehicle dynamics and external disturbance estimation for vehicle path prediction," Control Systems Technology,
IEEE Transactions on, vol. 8, pp. 508-518, 2000.
[3] R. Hayama, K. Nishizaki, S. Nakano, and K. Katou, "The vehicle stability control responsibility improvement using steer-by-wire," in Intelligent Vehicles
Symposium, 2000. IV 2000. Proceedings of the IEEE, 2000, pp. 596-601.
[4] M. Pham and W. Danwei, "Dynamics-based full-state tracking for a car-like mobile robot," in Control, Automation, Robotics and Vision, 2002. ICARCV 2002.
7th International Conference on, 2002, pp. 752-756 vol.2.
[5] E. J. Rossetter and J. C. Gerdes, "The role of handling characteristics in driver assistance systems with environmental interaction," in American Control
Conference, 2000. Proceedings of the 2000, 2000, pp. 2528-2532 vol.4.
[6] E. J. Rossetter, J. P. Switkes, and J. C. Gerdes, "A gentle nudge towards safety:
experimental validation of the potential field driver assistance system," in
American Control Conference, 2003. Proceedings of the 2003, 2003, pp.
3744-3749 vol.5.
[7] Y. Hattori, E. Ono, and S. Hosoe, "Optimum Vehicle Trajectory Control for Obstacle Avoidance Problem," Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on, vol.
11, pp. 507-512, 2006.
[8] W. Danwei and Q. Feng, "Trajectory planning for a four-wheel-steering vehicle,"
in Robotics and Automation, 2001. Proceedings 2001 ICRA. IEEE International
Conference on, 2001, pp. 3320-3325 vol.4.
[9] X. Guangyan and W. Danwei, "Full State Tracking of a Four-Wheel-Steering Vehicle based on Output Tracking Control Strategies," in Control, Automation,
Robotics and Vision, 2006. ICARCV '06. 9th International Conference on, 2006,
pp. 1-6.[10] 黃建誠, "
後輪軌跡修正實驗車輛的建構與控制之研究
"國立交通大學機械所 碩士論文,2009[11] Chin, Jih-Hua; Kung, Chun-Kai, 2006, “Trajectory predictions with a view of autonomous compensation for vehicle steering”, CSME Forum, Symposium on
Intelligent Vehicles and Transportation Systems, May 21-24, Kananaskis, Alberta,
Canada[12] R. Marino and F. Cinili, "Input-Output Decoupling Control by Measurement Feedback in Four-Wheel-Active-Steering Vehicles," in Decision and Control,
2006 45th IEEE Conference on, 2006, pp. 1715-1720.
[13] Thomas D. Gillespie, “Fundamentals of Vehicle Dynamics,” Society of Automatic Engineers, 1992.
[14] J. I. Hernandez and K. Chen-Yuan, "Steering control of automated vehicles using absolute positioning GPS and magnetic markers," Vehicular Technology, IEEE
Transactions on, vol. 52, pp. 150-161, 2003.
[15] P. Yih, J. Ryu, and J. C. Gerdes, "Modification of vehicle handling characteristics via steer-by-wire," in American Control Conference, 2003. Proceedings of the
2003, 2003, pp. 2578-2583 vol.3.
[16] Milliken, W . F. and Milliken, D. L., “Race Car Vehicle Dynamics .” SAE Publication , 1995.
[17] J. Y. Wong, “Theory of Ground Vehicle”, John Wiley & Son,
[18] K. Y. Kin, O. Yano, and H. Urabe, "Enhancements in vehicle stability and steerability with slip control," Jsae Review, vol. 24, pp. 71-79, Jan 2003.
[19] “
o
s
±300 Single Chip Yaw Rate Gyro with Signal conditioning”, Analog Devices, 2004.
[20] W. Yuanxin, H. Xiaoping, H. Dewen, L. Tao, and L. Junxiang, "Strapdown inertial navigation system algorithms based on dual quaternions," Aerospace and
Electronic Systems, IEEE Transactions on, vol. 41, pp. 110-132, 2005.
[21] 林慶銘,"
最新車輛控制技術
",全華出版社,1998[22] 林毅泓, "