[논문]차량 전복 방지를 위한 강건한 롤 상태 추정기 설계

박지인; 이경수

차량 전복 방지를 위한 강건한 롤 상태 추정기 설계
Design of a Robust Estimator for Vehicle Roll State for Prevention of Vehicle Rollover 원문보기

박지인 (서울대학교 기계항공공학부 대학원) , 이경수 (서울대학교 기계항공공학부)

This paper describes a robust model-based roll state estimator for application to the detection of impending vehicle rollover. The roll state estimator is based on a 2-D bicycle model and a roll model to estimate the maneuver-induced vehicle roll motion. The measurement signals are lateral acceleration, yaw rate, steering angle, and vehicle speed. Vehicle mass is adapted to obtain robust performance of the estimator. Computer simulation is conducted to evaluate the proposed roll state estimator by using a validated vehicle simulator. It is shown that the roll state estimator shows robust performance without exact vehicle mass information.

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문제 정의

노면 가진을 일반적인 도로에서 무시 할 수 있다고 가정하면 차량의 롤 운동은 운전자의 조향 입력에 지배적인 영향을 받는다. 본 연구에서는 운전자의 조향 입력에 의한 롤 운동 모델을 기반으로 롤 상태 추정기를 설계하였다.
본 연구에서는 차량의 롤각과 롤각속도를 추정하기 위해서 모델 기반 롤 상태 추정기를 제안하였다. 모델기반 롤 상태 추정기는 앞바퀴의 조향각, 횡가속도, 요각속도 등을 센서에서 측정할 수 있는 신호로 사용하였다.
⁽⁶⁾ 주행 상황에 따라 차량 파라미터가 변할 때에도 변화된 값을 추정하여 상태 추정기에 갱신해줄 수 있어야 한다. 본 연구에서는 차량의 질량을 추정하여 롤 상태 추정기에 갱신해줌으로써 질량 변화에 강건한 롤 상태 추정기를 제안하였다.

가설 설정

실제 값은측정값을 이용하며 추정 값은 식 (10)에서 정의한 것처럼 수렴된 시스템 행렬을 통해 연산된 상태의 추정치이다. 식 (6)에서 정의한 선형 모델의 상태변수는 4 가지 이고 그 중 롤각과 롤각속도는 추정하고자 하는 변수이므로 횡속도와 요각속도 만을 측정할 수 있는 변수로 가정하였다. 횡속도와요각속도는 이미 식 (6)에서 정의한 선형 모델의 상태 변수로 정의되어 있기 때문에 시스템 행렬의수렴 값이 있으면 추정할 수 있다.
차량의 질량을 추정하기 위해 적응 제어 기법을 사용하였으며, 식 (6)의 선형 모델을 기반으로 수행하였다. 질량의 초기값 즉, 차량의 공차 질량을 알고 있다고 가정하였다. 추정된 차량의 질량 값은 실제로는 모르는 값이며 추정되어 수렴한 질량 값이 롤 상태 추정에 적용되었다.

제안 방법

차량의 질량 변화에 강건한 롤 상태 추정기를 위해 Fig 7. 과 같이 파라미터를 추정하여 추정된값을 롤 상태 추정기에 갱신하는 시스템을 설계하였다.
또한 차량의 일반적인 주행 상황인 승객의 승차나 하차, 짐을 싣는 등의 조건으로 인해 쉽게 변 할 수 있는 차량의 질량을 적응 제어 기법을 이용하여 적절한 값으로 추정하였다. 정확한 질량 정보 없이도 추정된 질량 값을 이용하여 롤 상태를 추정함으로써 질량 변화에 강건하고 우수한 추정 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 횡방향 가속도와 요각속도, 조향각 등을 측정값으로 사용하여 롤 각과 롤 각속도를 추정하는 모델을 제안하였고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.
최종적으로는 실제 차량의 질량에 수렴하지만 중간 과정에서는 계단 형태로수렴하는 값을 갖게 된다. 수렴하기 전의 진동하는 구간에서 나타나는 질량 값은 생략하고 수렴할때의 질량 값을 롤 상태 추정기에 입력하도록 하였다.
임계 횡가속도와 임계 롤각은 차량의 정상상태 주행에서 차량의 바퀴가 지면에서 떨어지는 순간의 횡가속도와 롤각으로 정의하였다. 이를 바탕으로 롤각 롤각속도 Phase-plane analysis를 수행하여 차량의 바퀴가 지면에서 떨어지는 순간을 1 로 나타내는 차량 전복 지수를 제안하였다.⁽³⁾
조향 입력에 의한 롤 모델 추정기의 성능 검증을 위해 80km/h 로 정속 주행 시 Fig.4 와 같이정현파(sine wave)로 조향각을 주고 노면 가진이 없는 상황에서 시뮬레이션을 수행하였다.
질량 변화에 대해 강건한 롤 상태 추정기의 성능을 검증하기 위해 80km/h 의 속도에 약 50degree 의 조향 입력을 가하는 lane change 상황을 시뮬레이션하였다.
질량을 추정하기 위해서는 어느 정도 크기의 조향 입력이 필요하기 때문에, 극심하지 않은 일반적인 상황의 조향 입력을 설정해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 80km/h 의 정속 주행 상황에서 몇 번의 선회 주행 상황에서 질량의 초기값인 공차 질량에서 승객이 타거나 짐을 적재한경우의 실제 질량으로 수렴하는 것을 확인할 수 있다.
차량의 질량은 차량의 거동에 지배적인 영향을 주는 파라미터 중 하나이 기 때문에 적절하게 질량을 추정함으로써 롤 상태의 추정 성능을 향상시킬 수 있었다. 차량의 질량에 대한 추정으로 인한 성능 향상을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였다.
컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 모델기반 롤 상태 추정기의 성능을 검증하였으며, 질량 변화를 고려해준 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하여 차량 파라미터 추정의 필요성을 검증하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 차량의 롤각과 롤각속도를 추정하기 위해서 모델 기반 롤 상태 추정기를 제안하였다. 모델기반 롤 상태 추정기는 앞바퀴의 조향각, 횡가속도, 요각속도 등을 센서에서 측정할 수 있는 신호로 사용하였다. 이 신호들은 ESP시스템을 장착한 차량에서는 이미 사용되고 있다.
조향 입력에 의한 롤 운동 모델을 정의하기 위해본 연구에서는 Fig.1 의 2 자유도 차량 모델(bicycle model)과 Fig.2 의 롤 운동 모델을 사용하였다. 롤 운동 모델의 경우 Fig.

이론/모형

차량의 질량을 추정하기 위해 적응 제어 기법을 사용하였으며, 식 (6)의 선형 모델을 기반으로 수행하였다. 질량의 초기값 즉, 차량의 공차 질량을 알고 있다고 가정하였다.

성능/효과

(3) 차량 전복 지수를 표현하기 위해서는 롤각과 롤각속도, 횡가속도가 필요하다.^(3),(4) 횡가속도는 VSC장착 차량의 센서로 쉽게 측정이 가능하다.
⁽³⁾ 차량 전복 지수를 표현하기 위해서는 롤각과 롤각속도, 횡가속도가 필요하다.^(3),(4) 횡가속도는 VSC장착 차량의 센서로 쉽게 측정이 가능하다. 그러나 롤각과 롤각속도는 측정이 어려우며 별도의 센서가 필요하기 때문에 차량의 비용을 증가시킨다.
질량을 추정하기 위해서는 어느 정도 크기의 조향 입력이 필요하기 때문에, 극심하지 않은 일반적인 상황의 조향 입력을 설정해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 80km/h 의 정속 주행 상황에서 몇 번의 선회 주행 상황에서 질량의 초기값인 공차 질량에서 승객이 타거나 짐을 적재한경우의 실제 질량으로 수렴하는 것을 확인할 수 있다.
또한 차량의 일반적인 주행 상황인 승객의 승차나 하차, 짐을 싣는 등의 조건으로 인해 쉽게 변 할 수 있는 차량의 질량을 적응 제어 기법을 이용하여 적절한 값으로 추정하였다. 정확한 질량 정보 없이도 추정된 질량 값을 이용하여 롤 상태를 추정함으로써 질량 변화에 강건하고 우수한 추정 성능을 확인할 수 있었다. 차량의 질량은 차량의 거동에 지배적인 영향을 주는 파라미터 중 하나이 기 때문에 적절하게 질량을 추정함으로써 롤 상태의 추정 성능을 향상시킬 수 있었다.
8 은 차량의 질량을 추정하지 않고 공차 질량으로 롤 상태를 추정한 결과와 사람이 타거나 짐을 실은 경우의 총 질량을 추정하여 그 질량으로 롤 상태를 추정한 결과를 비교한 것이다. 질량의 초기값만(2450kg)으로 롤 각을 추정한 경우 실제 롤 각과 약 1 degree, 15% 정도의 오차가 나타나는 것을 확인할 수 있다. 반면 차량의 실제 질량을 추정한 값(약 2760kg)을 이용하여 롤 각을 추정한 경우에는 그 오차가 약 0.
정확한 질량 정보 없이도 추정된 질량 값을 이용하여 롤 상태를 추정함으로써 질량 변화에 강건하고 우수한 추정 성능을 확인할 수 있었다. 차량의 질량은 차량의 거동에 지배적인 영향을 주는 파라미터 중 하나이 기 때문에 적절하게 질량을 추정함으로써 롤 상태의 추정 성능을 향상시킬 수 있었다. 차량의 질량에 대한 추정으로 인한 성능 향상을 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

차량 전복 지수를 표현하기 위해 필요한 것은?

차량 전복의 위험도를 표현하(기 위해 Hac과 Martens는 차량 전복 지수를 표현하였으며(2) 또한 이를 기반으로 차량의 전복을 제어하는 시스템이제안되어 있다. (3) 차량 전복 지수를 표현하기 위해서는 롤각과 롤각속도, 횡가속도가 필요하다. (3),(4) 횡가속도는 VSC장착 차량의 센서로 쉽게 측정이 가능하다.

횡가속도를 측정하는 센서는?

(3) 차량 전복 지수를 표현하기 위해서는 롤각과 롤각속도, 횡가속도가 필요하다. (3),(4) 횡가속도는 VSC장착 차량의 센서로 쉽게 측정이 가능하다. 그러나 롤각과 롤각속도는 측정이어려우며 별도의 센서가 필요하기 때문에 차량의 비용을 증가시킨다.

차량의 전복을 방지하는 주행 안정성 제어 (Vehicle Stability Control) 연구가 진행되는 이유는?

최근 무게 중심이 높은 SUV(Sports Utility Vehicle)의 증가로 인해 차량의 전복 사고가 증가하고 있다. 전복 사고는 발생할 확률은 적지만 사고 발생시 탑승자에게 치명적인 부상을 입히는 것으로 알려져 있다. 실제로 2002 년 NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration) 보고서에 따르면 전복사고는 전체 교통 사고에서 3%의 낮은 비율을 차지하나 사망은 전체의 33%에 이르고 있다.(1) 이러한 이유로 차량의 전복을 방지하는 주행 안정성 제어 (Vehicle Stability Control) 연구가 진행되고 있다.

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