Kalman Filter with Input Estimation을 이용한 타이어 힘 추정

정종철; 허건수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정종철 허건수

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 한국자동차공학회 1998년 춘계학술대회논문집 2호

발행연도: 1998.5

수록면: 639 - 644 (6page)

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On-line and real-time information of the road/tire interaction is the essential factor not only from the vehicle monitoring viewpoint but also for the Advanced Vehicle Control Systems(AVCS)approach. In particular, their interactions are known to be closely related to the tractive ability, handling stability, steerability and braking characteristics of ground vehicles. The key variables representing the interactions can be tire-road friction coefficient and the longitudinal/lateral forces acting on the tires. However, it is not feasible in the operating vehicles to measure those variables directly because of high cost of sensors, limitations in sensor technology, interference with the tire rotation and harsh environment. The Alternative is indirect sensing technique which can estimate the key variables, such as tire forces based on vehicle dynamics models. In this paper, in order to estimate the tire forces, a new monitoring technique, named Kalman Filter with Input Estimation(KFIE), is developed based on the Kalman filter and an adaptive law derived from the Lyapunov stability condition. A 14 DOF vehicle model with the combined-slip Magic Formula tire model is utilized in order to generate true vehicle motion. The lateral forces acting on the tires are estimated using this monitoring technique and its estimation accuracy is compared with the true values.

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