Nichtlineare Fahrzustandsbeobachtung für die Echtzeitanwendung

Der Einsatz mechatronischer Komponenten rückt im Zuge steigender Kosteneffizienz und der Reduzierung von Produktzyklen zunehmend in den Fokus des automobilen Entwicklungsprozesses. In der Fahrzeugtechnik können damit im Gegensatz zu rein mechanischen Bauteilen Funktionalitäten realisiert werden, die neben den primären Aufgaben der Module die Integration und Koordination verschiedener Systeme betreffen. Dies gilt beispielhaft für die Bremsanlage als eines der wichtigsten Fahrzeugsysteme, das zusätzlich zur eigentlichen Funktion der Verzögerung die Stabilisierung des Fahrzeugs bei Schleuderbewegungen durch das Abbremsen einzelner Räder gewährleisten kann. In den letzten Jahren und Jahrzehnten hat eine Vielzahl von mechatronischen Systemen, wie zum Beispiel die elektromechanische Lenkung, die aktive Wankstabilisierung oder geregelte Aufbaudämpfer, den Weg bis zum Serieneinsatz zurückgelegt. Die Implementierung entsprechender Strategien zur Stabilitätsregelung des Fahrzeugs setzt die exakte Kenntnis des aktuellen Fahrzustands voraus. Im Fall des Schwimmwinkels, der in entscheidendem Maß die Fahrstabilität beschreibt, muss man sich aufgrund zu aufwendiger und kostenintensiver direkter Bestimmung auf indirekte Verfahren zur Abschätzung beschränken. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Fahrzustandsschätzers, der auf Basis der momentan in Serienfahrzeugen verfügbaren Sensorsignale den Schwimmwinkel unter Berücksichtigung aller in der Realität auftretenden Störgrößen bestimmt. Basis des Fahrzustandsbeobachters bildet ein nichtlineares Zweispurfahrzeugmodell, welches alle Abhängigkeiten von Reifen, Lenkung und Aufbau sowie der Einwirkungen von Antrieb und Bremse aufweist. Im Zentrum steht dabei die nichtlineare Modellierung des Reifenverhaltens, welche die Einflüsse von Schräglaufwinkel, Radlast, Längsschlupf und querdynamischem Reibwert beinhaltet. Die Adaption des Modells an den gemessenen Fahrzustand erfolgt durch ein erweitertes, diskretes Kalman-Filter. Als Zustandsgrößen des Kalman-Filters gelten neben den klassischen Einspurmodellgrößen Schwimmwinkel und Giergeschwindigkeit auch der Reibwert zwischen Reifen und Fahrbahn. von Boßdorf-Zimmer, Bastian