[논문 리뷰] The Twin-in-the-Loop approach for vehicle dynamics control

Federico Dettù, Simone Formentin외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 06.

Real-time simulation and control systems인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 ECU에 실시간으로 실행되는 고정밀 차량 동역학 시뮬레이터를 포함하는 Twin-in-the-Loop (TiL) 제어 아키텍처를 제안한다. 이 시뮬레이터가 노멀 제어 동작을 실시간으로 계산함으로써, 기존의 End-of-Line (EoL) 캘리브레이션 단계를 모델-차량 불일치 보정을 위한 단순 보정기로 단순화한다. 제안된 방법은 최신 기술 대비 뛰어난 추적 정확도와 내성성을 확보하면서도, 일반적인 하드웨어에서도 실시간 실행 가능성을 입증하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 차량 동역학 제어에서 기존에 수많은 수작업 캘리브레이션을 필요로 하는 긴 EoL 캘리브레이션 단계를 해결하기 위해.
• 최근 차량 내 컴퓨팅 능력의 발전을 활용하여 고정밀 차량 시뮬레이터를 직접 ECU에 통합하여 실시간으로 노멀 제어 동작을 계산하기 위해.
• 시뮬레이터와 실제 차량의 동역학 간 불일치를 보정하는 최소한의 보정기만으로 캘리브레이션 과정을 단순화하기 위해.
• 어려운 안전 핵심 기반 활성 브레이킹 제어 시나리오에서 TiL 아키텍처의 실현 가능성과 성능을 검증하기 위해.
• 일반적인 오프더쉐프 자동차 하드웨어에서 전체 TiL-C 프레임워크의 실시간 실행 가능성을 입증하기 위해.

제안 방법

• TiL 아키텍처는 1 ms 샘플링 주기로 ECU에서 실시간으로 실행되는 전체 정밀도의 차량 동역학 시뮬레이터(CarRealTime)를 내장하여 실시간으로 노멀 제어 동작을 계산한다.
• 노멀 컨트롤러는 고성능 차량을 대상으로 한 [10]의 접근 방식을 활용해 5 ms 샘플링 주기로 설계된 모델 예측 제어(MPC) 법칙으로 구현된다.
• 시뮬레이터의 예측 출력과 실제 차량의 측정 출력 간 불일치를 보정하기 위해 단순 선형 보정기 $C_{\delta}$ 를 도입한다.
• 제어 루프는 5 ms 주기로 컨트롤러 작업을 수행하고 1 ms 주기로 디지털 트윈을 실행하는 AutoHawk 실시간 컴퓨터에 구현되었으며, 마이크로머신 간 통신을 위해 UDP를 사용한다.
• 스포츠카 모델을 사용한 하드웨어-인-더-루프 (HiL) 설정에서 시스템을 검증하였으며, 초기 속도 208 km/h와 최대 초기 브레이킹 토크를 적용하여 컨트롤러의 성능을 시험하였다.
• 브레이킹 토크, 속도, 감속도의 시간 영역 비교와 함께 컨트롤러 및 시뮬레이터 실행의 런타임 분석을 통해 성능을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고정밀 차량 동역학 시뮬레이터가 ECU에서 효율적이고 신뢰성 있게 실시간으로 실행되어 노멀 컨트롤러로 기능할 수 있는가?
• RQ2 기존의 컨트롤러 캘리브레이션 방식에 비해 TiL 아키텍처가 EoL 캘리브레이션 과정의 복잡성을 크게 줄일 수 있는가?
• RQ3 활성 브레이킹과 같은 고동적이고 안전 핵심 조건에서 TiL 접근법의 추적 정확도와 내성성은 어떠한가?
• RQ4 일반적인 오프더쉐프 자동차 하드웨어에서 TiL-C 프레임워크는 실시간 실행 가능성이 있는가?
• RQ5 노멀 컨트롤러의 재캘리브레이션 없이도 단순 선형 보정기를 통해 시뮬레이터와 실제 차량 간의 불일치를 효과적으로 보정할 수 있는가?

주요 결과

• TiL-C 프레임워크는 시뮬레이터와 실제 차량 간 브레이킹 토크 프로파일이 거의 동일하게 나타났으며, 해법의 차이로 인한 미세한 편차 외에는 제어 추적의 높은 정밀도를 보였다.
• HiL 테스트에서 속도 및 감속도 프로파일은 시뮬레이션된 차량과 실제 차량의 응답 간 뛰어난 일치를 보였으며, 정확한 동역학 복제를 확인하였다.
• 컨트롤러 실행(MPC 및 $C_{\delta}$)은 5 ms 사이클 시간의 10% 미만을 소비하여 더 복잡한 제어 논리의 구현에 여유가 있었다.
• 디지털 트윈 실행은 평균적으로 1 ms 사이클 시간의 약 40%를 차지했으며, 최대 65%까지 상승하여 높은 계산 가능성임을 입증하였다.
• 전체 TiL-C 시스템은 오버런 없이 정상적으로 작동하여, 일반적인 하드웨어(AutoHawk, Intel Xeon 6146, 16 GB RAM)에서도 실시간 실행 가능성을 입증하였다.
• TiL 접근법은 활성 브레이킹 사례 연구에서 측정 노이즈와 모델링되지 않은 동역학에 대해 최신 기술 대비 뛰어난 추적 정확도와 내성성을 확보하였다.