Development framework for a racing-oriented torque vectoring algorithm and controller proposal.

Abstract

Electrification has drastically changed the way road car are designed. The floor of the vehicle chassis has substantially changed to contain the batteries, and electric motors can be placed practically inline to each axle. Furthermore, the compactness of the electric motors permits a layout where each wheel is powered by a single motor. Independently powering each vehicle’s wheel brings several advantages in terms of manoeuvrability and stability. Torque vectoring refers to the algorithm that utilizes these independent motors to alter the yaw of the vehicle for the aforementioned purpose. In this PhD dissertation, a torque vectoring algorithm is designed for a race car, following the V-shape development framework, widely used in the automotive industry. Race cars differ in many aspects from road cars, they generally have stiffer suspension, lower centre of gravity, grippy tyres, etc. They also feature a more neutral behaviour compared to the generally understeering behaviour or road cars. In this way, the front axle can generate higher lateral force, vehicle may increase its lateral acceleration, and therefore the car can negotiate faster the corners. However, this decrement on the understeering gradient may also suppose a decrease on its stability margin, so the car is trickier to drive. In this work, the torque vectoring is applied on a vehicle which features a close-to-neutral balance (therefore a with a little margin to increase its steady state lateral acceleration), aiming to keep this balance most of the times and preventing the vehicle from becoming unstable for the driver. Besides, since the algorithm needs to work in harmony with the driver -especially given the fact that the vehicle will presumably be driven at the limit handling area- the algorithm is designed and tested in conjunction to a human driver using a Human-In-the-Loop system.

La electrificación ha cambiado drásticamente la forma en que se diseñan los automóviles. El chasis del vehículo ha cambiado sustancialmente para contener las baterías y los motores eléctricos se pueden colocar prácticamente en línea con cada eje. Además, gracias al contenido tamaño de los motores eléctricos es posible colocar los motores de modo que cada uno acciona directamente cada rueda. El accionamiento independiente de cada una de las ruedas del vehículo aporta ventajas significativas en términos de maniobrabilidad y estabilidad. El sistema Torque Vectoring trata del algoritmo que utiliza estos motores independientes para modificar el giro del vehículo, con el mencionado propósito de mejorar la maniobrabilidad y estabilidad. En esta tesis doctoral se diseña un algoritmo de Torque Vectoring para un auto de carreras, siguiendo el marco de desarrollo en forma de V, ampliamente utilizado en la industria automotriz. Los vehículos de competición difieren en muchos aspectos de los de carretera: generalmente tienen una suspensión más rígida, un centro de gravedad más bajo, neumáticos con agarre, etc. También presentan un comportamiento más neutral en comparación el de carácter subvirador con el que se diseñan los vehículos de pasajeros. De esta manera, el eje delantero puede generar una mayor fuerza lateral, el vehículo puede aumentar su aceleración lateral y, por lo tanto, el automóvil puede tomar las curvas más rápido. Sin embargo, esta disminución en el gradiente de subviraje también puede suponer una disminución en su margen de estabilidad, por lo que el coche puede volverse más complicado de conducir. El algoritmo de Torque Vectoring que se diseña en este trabajo se basa en vehículo que presenta un equilibrio cercano al neutro (por lo tanto, con un pequeño margen para aumentar su aceleración lateral en estado estacionario), con el objetivo de mantener este equilibrio de forma consistente y evitar que el vehículo se vuelva inestable. Además, dado que el algoritmo deberá funcionar en armonía con el conductor (especialmente dado que el vehículo presumiblemente será conducido al límite), el algoritmo se diseña y se prueba en un simulador de conducción. A lo largo de este proceso se prueban varios controladores y se comparan entre ellos para seleccionar el más adecuado.