[論文レビュー] The Twin-in-the-Loop approach for vehicle dynamics control

Federico Dettù, Simone Formentin+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2022

Real-time simulation and control systems被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、高精度な車両動態シミュレータをECU上でリアルタイムに実行するTwin-in-the-Loop (TiL)制御アーキテクチャを提案する。このシミュレータはノーマル制御入力をリアルタイムに計算し、モデル-車両不一致の補正に単純な補償器を用いることで、エンド・オブ・ライン (EoL) キャリブレーションを大幅に簡素化する。提案手法は、最新の手法と比較して、アクティブブレーキ制御において優れた追従精度とロバスト性を達成しており、市販のハードウェアでもリアルタイム実装が可能である。

ABSTRACT

In vehicle dynamics control, engineering a suitable regulator is a long and costly process. The starting point is usually the design of a nominal controller based on a simple control-oriented model and its testing on a full-fledged simulator. Then, many driving hours are required during the End-of-Line (EoL) tuning phase to calibrate the controller for the physical vehicle. Given the recent technological advances, in this paper we consider the pioneering perspective where the simulator can be run on-board in the electronic control unit, so as to calculate the nominal control action in real-time. In this way, it can be shown that, in the EoL phase, we only need to tune a simple compensator of the mismatch between the expected and the measured outputs. The resulting approach not only exploits the already available simulator and nominal controller and significantly simplifies the design process, but also outperforms the state-of-the-art in terms of tracking accuracy and robustness within a challenging active braking control case study.

研究の動機と目的

• 車両動態制御における長期間かつ高コストなエンド・オブ・ライン (EoL) キャリブレーションフェーズを解決すること。これは、従来、複雑なコントローラーの広範な手動キャリブレーションを要する。
• 最近のオンボードコンピューティングの進展を活用し、高精度な車両シミュレータをECUに直接統合し、リアルタイムでのノーマル制御入力計算を実現すること。
• シミュレータと物理的車両の動態の不一致を補正する最小限の補償器のチューニングに限定することで、EoLキャリブレーションプロセスを簡素化すること。
• Twin-in-the-Loop (TiL)アーキテクチャの実現可能性と性能を、挑戦的で安全が重要なアクティブブレーキ制御シナリオにおいて検証すること。
• 市販の標準的で汎用的な自動車用ハードウェア上でのTiL-Cフレームワークのリアルタイム実装可能性を実証すること。

提案手法

• TiLアーキテクチャは、ECUにフルフィデリティの車両動態シミュレータ (CarRealTime) を統合し、1 msのサンプリング周期でリアルタイムに実行することで、ノーマル制御入力をリアルタイムに計算する。
• ノーマルコントローラは、高性能車両向けに[10]の手法を用いて設計された、5 msのサンプリング周期を持つモデル予測制御 (MPC) ルールとして実装される。
• シミュレータの予測出力と実際の車両の測定出力との不一致を補正するため、単純な線形補償器 $C_{\delta}$ が導入される。
• 制御ループは、5 msの周期でコントローラー処理を実行するAutoHawkリアルタイムコンピュータ上で実装され、デジタルツインは1 msの周期で実行され、マシン間通信にはUDPが使用される。
• システムは、スポーツカーのモデルを用いたハードウェアインザループ (HiL) テスト環境で検証され、初速度208 km/h、最大初期ブレーキトルクを設定してコントローラーの耐久性を試験する。
• ブレーキトルク、速度、減速度の時間領域比較と、コントローラーおよびシミュレータ実行のランタイム解析を通じて、性能が評価される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ECU上で高精度な車両動態シミュレータを、効率的かつ信頼性高くリアルタイムに実行でき、ノーマル制御入力の計算に用いることができるか？
• RQ2 従来のコントローラーキャリブレーションと比較して、TiLアーキテクチャはEoLキャリブレーションプロセスの複雑さを顕著に低減するか？
• RQ3 アクティブブレーキのような高動的かつ安全が重要な条件下で、TiLアプローチの追従精度とロバスト性はどの程度か？
• RQ4 標準的で市販の自動車用ハードウェア上でのTiL-Cフレームワークはリアルタイムで実装可能か？
• RQ5 ノーマルコントローラーの再チューニングを複雑にせずに、単純な線形補償器によってシミュレータと物理的車両の不一致を効果的に補正できるか？

主な発見

• TiL-Cフレームワークは、シミュレータと物理的車両との間でほぼ同一のブレーキトルクプロファイルを達成しており、異なるソルバーによるわずかな偏差が生じるにとどまり、制御追従性の高さが裏付けられている。
• HiLテストにおける速度および減速度プロファイルは、シミュレートされた車両応答と実際の車両応答の間で優れた一致を示しており、正確な動的再現性が確認された。
• コントローラー実行 (MPCおよび $C_{\delta}$) は5 msのサイクル時間の10%未満を消費しており、より複雑な制御論理の実装に余裕が残っている。
• デジタルツイン実行は、平均で1 msサイクル時間の約40%を占め、最大で65%に達しており、高い計算実現可能性が示された。
• TiL-Cシステム全体はオーバーランを発生させず、市販ハードウェア (Intel Xeon 6146および16 GB RAM搭載のAutoHawk) でもリアルタイム実行が可能であることが証明された。
• TiLアプローチは、アクティブブレーキのケーススタディにおいて、測定ノイズやモデル化されていない動態が存在する状況でも、最新の手法を上回る追従精度とロバスト性を示した。