7.4 車輛參數鑑定系統之流程
8.3.3 討論
表 8.2 車輛動態預測系統之相對誤差
車輛位移與姿態之相對誤差平均
被鑑定的線性輪胎模型 理想的非線性輪胎模型
模擬例一 0.51% 0.17%
模擬例二 27.30% 7.62%
8.3.3 討論
從例一與例二的模擬結果可知，本作法可以預測車輛於未來時間的動態行為，包 括穩定的行為（例一）與不穩定的行為（例二，車輛翻覆）。在上述兩例中，預測的相 對誤差分別為小於0.51%與 27.3%。在此作法中，車輛動態預測之誤差主要是來自於：
（1）車輛動態估測系統之估測誤差；（2）車輛模型之模型誤差；（3）參數鑑定系統 之鑑定誤差。回顧前兩章所發表的車輛系統之模擬結果（見表 5.1），可以看出，不僅 輪胎模型的鑑定精度較差，且輪胎模型亦具有較大的誤差（線性輪胎模型 vs.非線性輪 胎模型）。圖8.6 與圖 8.7 在例一與例二的模擬過程，採用非線性輪胎模型並且其輪胎 參數皆為已知，其模擬結果亦整理於表 8.2。從圖中或表中都可以看出，不論是車輛左 轉彎或是車輛翻覆的情況下，車輛動態預測的精度皆大幅的提升。
10 11 12 13 14 15 180
200 220
m
Longitudinal Displacement xa
10 11 12 13 14 15
Longitudinal Velocity xa
10 11 12 13 14 15
Lateral Displacement ya
10 11 12 13 14 15
Lateral Velocity ya
10 11 12 13 14 15
Vertical Displacement za
10 11 12 13 14 15
-0.1 0 0.1
m/s
Vertical Velocity za
10 11 12 13 14 15
Vehicle Pitch Angle v
10 11 12 13 14 15
Time (sec)
10 11 12 13 14 15
Time (sec)
10 11 12 13 14 15
Time (sec)
10 11 12 13 14 15
Time (sec) Real vehicle dynamics Vehicle dynamic prediction system
圖 8.6 例一之完整車輛模型與車輛動態預測系統（採用非線性輪胎模型）的輸出比較
Longitudinal Displacement xa
10 10.5 11 11.5 12
Longitudinal Velocity xa
10 10.5 11 11.5 12
-10 -5 0
m
Lateral Displacement ya
10 10.5 11 11.5 12
Lateral Velocity ya
10 10.5 11 11.5 12
Vertical Displacement za
10 10.5 11 11.5 12
Vertical Velocity za
10 10.5 11 11.5 12
Vehicle Pitch Angle v
10 10.5 11 11.5 12
Time (sec)
10 10.5 11 11.5 12
Time (sec)
10 10.5 11 11.5 12
Time (sec)
10 10.5 11 11.5 12
Time (sec) Real vehicle dynamics Vehicle dynamic prediction system
圖 8.7 例二之完整車輛模型與車輛動態預測系統（採用非線性輪胎模型）的輸出比較
此現象可以從圖8.8 與圖 8.9 得到更近一步的驗證。圖 8.8 與圖 8.9 分別為輪胎滑動 率與縱向輪胎黏著力之關係圖，以及輪胎滑動角與側向輪胎黏著力之關係圖。圖中綠 色 X 代表車輛動態估測系統的輸出，紅色圓圈代表在在例一模擬中，未來時間的實際 車輛動態（從10.25 秒到模擬結束），青色方塊代表在例二模擬中，未來時間的實際車 輛動態（從10.25 秒到模擬結束），紫色虛線為理想的輪胎剛性係數，黑色實線為被鑑 定的輪胎剛性係數。從這兩張圖可以看出，當車輛進行左轉彎時，不論是被鑑定的輪 胎剛性係數或是理想的輪胎剛性係數皆能夠粗略地描述輪胎黏著力（兩圖中紅色圓 圈）；而當車輛發生車輛翻覆時，不論是被鑑定的輪胎剛性係數或是理想的輪胎剛性係 數都無法準確地描述輪胎黏著力（兩圖中青色方塊）。由此可知，因為在車輛參數鑑定 過程中，駕駛者行為所激發的輪胎滑動率與輪胎滑動角都是位於線性區域，然而當車 輛翻覆發生時，輪胎滑動率與輪胎滑動角大多位於非線性區域裡，車輛參數鑑定系統 利用線性區域內的車輛動態資訊來獲得其輪胎剛性係數，因此無法描述位於非線性區 域內的輪胎黏著力。
雖然車輛翻覆所激發的車輛動態資訊大多位於非線性區域裡，使用非線性輪胎模 型可以用來提升預測精度（見圖8.6 與圖 8.7），但是從上述討論可以知道，若採用非線 性輪胎模型來進行輪胎參數鑑定，在實際作法中仍會有相當的難度，其原因如下：
圖 8.9 輪胎滑動角與側向輪胎黏著力的關係圖
1) 從系統鑑定的角度來看，一般要有足夠的刺激訊號才有辦法鑑定出相關的參 數。也就是說在參數鑑定過程中必須要有接近車輛翻覆的行為，方能鑑定出能 夠預測車輛翻覆的相關參數。
2) 除了必須產生相對應的動態外，此動態必須能夠被精確的量得。然而一般的車 用感測器其精度不足以準確地描述輪胎滑動率與輪胎滑動角。