8.4 範例驗證：Carsim 商用軟體
8.4.2 模擬結果
8.4.2 模擬結果
如圖8.13 所示，模擬時間從 0 秒到 10 秒的時候，車輛動態估測系統與車輛參數鑑 定系統將會被開啟並即時地估測車輛動態、道路角度及其相關車輛參數資訊。如圖 8.14 所示，車輛動態估測系統能夠成功地估測車輛動態與道路角度資訊，由於所有感 測器的雜訊皆被設計為零，因此計算其估測精度並無實質意義。除此之外，從圖 8.14 可以明顯地看出，雖然採用無雜訊的感測資訊來估測車輛動態與道路角度資訊，但是 道路角度的估測結果仍有誤差存在，其可能的原因是（1）多變率卡曼濾波器的參數設 計，使得系統狀態的收斂速度不夠快；（2）Carsim 與 SIMULINK 所造成的數值誤差
（Numerical Error）。
圖 8.15 為車輛質量與三軸質量慣性矩的鑑定結果，其模擬結果指出車輛參數鑑定 系統能夠準確地獲得車輛質量，其平均值為1706.44 kg；且三軸質量慣性矩之平均值分 別為225.45 kg-m2、2758.30 kg-m2與2541.88 kg-m2。圖8.16 為輪胎驅動與轉向剛性係數 的鑑定結果，其中四顆輪胎的輪胎驅動剛性係數之平均值分別為73513.70 N、77583.34 N、70693.63 N 與 59973.26 N，而前後輪胎的輪胎轉向剛性係數之平均值分別為 68971.39 N/rad 與 69747.30 N/rad。從圖 8.15 與圖 8.16 可以看出，有些車輛參數並沒有 被準確地鑑定而得，包含沿著x 軸旋轉的質量慣性矩以及輪胎剛性係數，其主要原因將 會被描述於下一章節。
模擬時間從 10 秒之後，車輛動態預測系統開始預測未來時間的車輛動態資訊，與 前面章節不同的地方在於此次預測結果是假設車輛動態預測系統能夠得知駕駛者在未 來時間的操作行為（方向盤與踩踏油門／煞車的力道，如圖8.13 所示），此假設原因將 會闡述於下一章節。圖 8.17 為車輛動態預測系統的預測結果，從圖中可以看出，車輛 側傾角度完全無法預測得知，其平均相對誤差高達 6.83 倍，至於其餘車輛動態資訊在 10 秒到 12 秒之內，其平均誤差為 3.92%，然而可以清楚地看出除了車輛側傾角之外，
其餘車輛動態資訊（紅色實線）在1 秒之後將會遠離實際車輛動態（藍色虛線），其詳 細原因描述於下一章節。
0 5 10
Logitudinal Displacement x g
Real vehicle dynamics Sensor output Sensor fusion system
0 5 10
Lateral Displacement y g
Vertical Displacement zg
Time (sec)
0 5 10
Logitudinal Velocity xg
0 5 10
Lateral Velocity y g
Vertical Velocity z g
Time (sec)
0 5 10
Absolute Roll Angle g
Absolute Pitch Angle g
Absolute Yaw Angle g
Time (sec)
0 5 10
Road Bank Angle r
Road Grade Angle r
Vehicle Yaw Angle v
Time (sec)
圖 8.14 應用於 Carsim 商用軟體的車輛動態估測系統之輸出比較圖，且感測系統的量測資訊不包含任何
Total Mass mtot
Real vehicle parameters
Vehicle parameter identification system
0 2 4 6 8 10
Moment of Inertia Ix
0 2 4 6 8 10
Moment of Inertia Iy
Time (sec)
kg-m2
Moment of Inertia Iz
Time (sec)
kg-m2kg-m2
Mean value: 1706.44 kg
Mean value: 2758.30 kg-m 2
0 2 4 6 8 10
Tracking stiffiness C,1
0 2 4 6 8 10
6 8
x 104
N
Tracking stiffiness C,2
0 2 4 6 8 10
4 6 8x 104
N
Tracking stiffiness C,3
0 2 4 6 8 10
5 6
x 104
N
Tracking stiffiness C,4
Time (sec)
0 2 4 6 8 10
Cornering stiffiness C,f
0 2 4 6 8 10
Cornering stiffiness C,r
Time (sec)
Real vehicle parameters
Vehicle parameter identification system Mean value: 73513.70 N
Mean value: 77583.34 N
Mean value: 70693.63 N
Mean value: 59973.26 N Mean value: 69747.30 N/rad
Mean value: 68971.39 N/rad
圖 8.16 應用於 Carsim 商用軟體的車輛參數鑑定系統所獲得之輪胎驅動與轉向剛性係數
Longitudinal Displacement x a
Longitudinal Velocity x a
Lateral Displacement y a
Lateral Velocity y a
Vertical Displacement z a
Vertical Velocity z a
Vehicle Yaw Angle v
Vehicle Pitch Angle v
Vehicle Roll Angle v
Wheel Angular Rate 1
Time (sec)
9 10 11 12
Wheel Angular Rate 2
Time (sec)
9 10 11 12
Wheel Angular Rate 3
Time (sec)
9 10 11 12
Wheel Angular Rate 4
Time (sec)
Real vehicle dynamics Vehicle dynamic prediction system
圖 8.17 應用於 Carsim 商用軟體的車輛動態預測系統之輸出比較圖
8.4.3 討論
由上述模擬結果可知，將所提出的方法應用於Carsim 商用軟體之 Big Car 模型時，
車輛動態估測仍然相當準確，但是簡易模型的車輛參數鑑定並不準確。從圖 8.15 與圖 8.16 可以看出有些車輛參數會收斂至 Big Car 模型的理想車輛參數（如車輛總質量、沿 著y 軸旋轉的質量慣性矩…等），但是有些車輛參數卻會收斂至遠離理想車輛參數的數 值，其主要原因在於Big Car 模型與簡化車輛模型（見 7.1 節）差異甚大。如前所述，
當用以參數鑑定之簡化車輛模型與實際車輛模型具有模型誤差時，系統鑑別方法將會 把模型誤差轉嫁至相關車輛參數以獲得最小誤差。也就是說當二者的車輛模型相亦甚 遠時，比較鑑定得的車輛參數是不具意義的。更何況 Carsim 文件中並未詳細說明每個 參數的定義。
從圖8.17 可以知道，當車輛動態預測系統應用於 Big Car 模型時，大致上可以藉由 車輛動態估測系統與車輛參數鑑定系統所估測的車輛動態、道路角度與相關車輛參數 來獲得在未來時間內的車輛動態資訊，除了車輛側傾運動較難被預測之外。與先前模 擬結果不同的是，此模擬結果是採用變動性的駕駛行為（見圖8.2、圖 8.3 與圖 8.13），
其主要原因是因為模型誤差較大，使得從不同時間點開始預測的預測誤差都不相同，
為了避免所呈現的誤差現象為一特定車輛狀態值（State Value）下預測誤差，因此採用 變動性的駕駛行為來呈現所預測的未來動態。
8.5 結論
本章節介紹一車輛動態預測系統可以獲得未來時間的車輛動態，其主要概念是藉 由前面章節所發展的車輛動態估測系統與車輛參數鑑定系統，來獲得簡易車輛模型與 目前時間的車輛動態資訊，透過動態模型的數值解，，便可獲得在未來時間的車輛動 態資訊，從模擬結果可以知道，不論是車輛進行左轉彎或是車輛翻覆發生的時候，車 輛動態預測系統都能夠粗略地預測出在未來時間的車輛動態資訊，其預測系統之相對 誤差分別為0.51%與 27.3%。
在車輛參數鑑定過程中所使用的車輛動態，其輪胎滑動率與輪胎滑動角都是位於 線性區域裡，然而當車輛翻覆發生時，其輪胎滑動率與輪胎滑動角大多位於非線性區
域裡，因此利用線性區域內的車輛動態資訊所獲得的輪胎剛性係數，無法適用於描述 非線性區域內的輪胎動態。並且從模擬結果可知，當車輛動態預測系統採用理想非線 性輪胎模型時，可大幅提升其預測精度（車輛進行左轉彎時，預測精度從0.51%提升至 0.17%；車輛發生翻覆時，預測精度從 27.30%提升至 7.62%）。然而若採用非線性輪胎 模型為基礎進行相關參數鑑定，依舊不容易獲得輪胎的相關參數，主要原因在於：（1）
用以進行輪胎參數鑑定用的車輛動態不包含非線性區域的輪胎行為；（2）車輛動態估 測系統之估測精度不足以用來鑑定輪胎剛性係數。
當車輛動態預測系統應用於Carsim 商用軟體之 Big Car 模型時，大致上可以準確地 預測1 秒之後的車輛動態行為，其平均相對誤差為 0.49%（不包含車輛側傾運動），然 而當預測時間拉長的時候，車輛動態預測系統會因為動態誤差與模型誤差而誤差逐漸 累積，例如預測2 秒之後的車輛動態資訊，其平均相對誤差會增加至 3.92%（不包含車 輛側傾運動）
第 九 章
車輛軌跡跟隨系統
本章節設計一個車輛軌跡跟隨系統，主要適用於一般前輪驅動的車輛，藉由調節 四顆輪胎所承受的輪胎力矩，使車輛跟隨一條事先預設的軌跡。本論文採用階層式架 構來設計此控制系統，首先決定迫使車輛跟隨軌跡之轉向力矩，再藉由控制分配
（Control Distribution）來決定四顆輪胎的縱向輪胎黏著力或輪胎力矩，進而達成控制目 的。為了確保系統穩健性（System Robustness）與最低控制輸入（Minimum Control Effort），本作法整合「順滑模態控制方法（Sliding Mode Control Method）」與「最佳 化問題（Optimization Problem）」來實現上述之控制系統。
動態控制策略 能源管理策略 控制策略
動態控制策略 能源管理策略 控制策略
方向盤角度 輪胎力矩 引擎驅動 懸吊系統
閥門開關
電子噴射
…
閥門開關
電子噴射
…
阻尼係數調整
彈性係數調整
…
阻尼係數調整
彈性係數調整
…
輪內馬達
…
輪內馬達
…
…
…轉向馬達
…
轉向馬達
…
Level 1 Level 1
Level 2
Level 3
圖 9.1 階層式架構之示意圖[52]