[论文解读] 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 5

一句话总结

本文提出双回路孪生（Twin-in-the-Loop, TiL）控制架构，其中高保真车辆动力学仿真器在ECU上实时运行，用于计算理想控制动作，从而将生产线末端（End-of-Line, EoL）调优简化为对模型-车辆失配的补偿器。该方法在主动制动控制中相比最先进方法展现出更优的跟踪精度与鲁棒性，且可在市售硬件上实现实时运行。

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.

研究动机与目标

• 为解决车辆动力学控制中传统上需要对复杂控制器进行大量手动校准而造成的耗时且昂贵的生产线末端（EoL）调优阶段。
• 利用车载计算能力的最新进展，在ECU中直接嵌入高保真车辆仿真器，以实现实时理想控制计算。
• 通过仅对仿真器与实际车辆动力学之间的失配进行最小补偿器调优，将EoL校准过程简化。
• 在具有挑战性且关乎安全的主动制动控制场景中，验证TiL架构的可行性和性能。
• 证明在标准市售汽车硬件上实现完整TiL-C框架的实时可实施性。

提出的方法

• TiL架构在ECU中嵌入一个全保真度车辆动力学仿真器（CarRealTime），以1 ms采样周期实时运行，用于实时计算理想控制动作。
• 理想控制器以5 ms采样周期实现为模型预测控制（MPC）律，其设计方法基于文献[10]，适用于高性能车辆。
• 引入一个简单的线性补偿器 $C_{\delta}$，用于校正仿真器预测输出与实际车辆测量输出之间的失配。
• 控制回路由AutoHawk实时计算机实现，控制器任务周期为5 ms，数字孪生（Digital Twin）周期为1 ms，使用UDP实现两台设备间的通信。
• 在硬件在环（HiL）测试中，使用一辆跑车模型对系统进行验证，初始速度为208 km/h，初始制动扭矩达到最大值，以对控制器构成挑战。
• 通过制动扭矩、速度和减速度的时间域对比，以及控制器和仿真器执行的运行时分析，对性能进行评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否在ECU上高效且可靠地实时执行全保真度车辆动力学仿真器，以作为理想控制器？
• RQ2 与传统控制器校准相比，TiL架构是否显著降低了EoL调优过程的复杂度？
• RQ3 在高动态、关乎安全的关键工况（如主动制动）下，TiL方法在跟踪精度和鲁棒性方面表现如何？
• RQ4 TiL-C框架是否可在标准市售汽车硬件上实现实时运行？
• RQ5 是否可通过一个简单的线性补偿器有效补偿仿真器与实际车辆之间的失配，而无需对理想控制器进行复杂再调校？

主要发现

• TiL-C框架在仿真器与实际车辆之间实现了近乎一致的制动扭矩曲线，仅因求解器差异产生微小偏差，表明控制跟踪具有高度保真度。
• HiL测试中，速度和减速度曲线在仿真与真实车辆响应之间表现出极佳的一致性，证实了动态行为的精确复现。
• 控制器执行（MPC与$C_{\delta}$）消耗的计算时间不足5 ms周期的10%，为更复杂的控制逻辑留出充足余量。
• 数字孪生执行平均占1 ms周期的约40%，峰值达65%，证明其计算可行性较高。
• 整个TiL-C系统未发生周期超时，证明其在市售硬件（配备Intel Xeon 6146与16 GB内存的AutoHawk）上具备实时可行性。
• TiL方法在跟踪精度与鲁棒性方面优于最先进水平，尤其在存在测量噪声和未建模动态的主动制动案例研究中表现更优。