KR20230164079A - 동적 타이어 모델을 기반으로 한 타이어 롤링 저항 추정 - Google Patents

Abstract

중량 차량(100)의 모션을 제어하기 위한 방법은, 중량 차량(100)의 타이어(150, 160, 170)의 하나 이상의 타이어 파라미터와 관련된 입력 데이터를 획득하는 것과, 입력 데이터를 기반으로 하나 이상의 타이어 파라미터 중 적어도 일부를 추정하는 것과, 타이어 모델을 구성하는 것과, 여기서 타이어 모델은 타이어 휠 롤링 저항과 차량 모션 상태 사이의 관계를 정의하며, 하나 이상의 타이어 파라미터에 의해 파라미터화되고, 차량의 모션 상태를 추정하는 것과, 타이어 모델 및 차량 모션 상태에 기초하여 중량 차량의 동작을 제어하는 것을 포함한다.

Description

동적 타이어 모델을 기반으로 한 타이어 롤링 저항 추정

본 개시내용은 중량 차량의 안전하고 효율적인 차량 모션 관리를 보장하기 위한 방법 및 제어 유닛에 관한 것이다. 본 방법은 복수의 차량 유닛을 포함하는 트럭 및 세미트레일러와 같은 연결식 차량(articulated vehicle)과 함께 사용하기에 특히 적합하다. 그러나 본 발명은 건설 장비 및 광산 차량과 같은 다른 유형의 중량 차량에도 적용될 수 있다.

트럭이나 세미트레일러 차량과 같은 중량 차량들은 무거운 짐을 나르도록 설계된다. 무거운 짐을 실은 차량은 오르막길에서도 정지 상태에서 출발할 수 있어야 하고, 다양한 종류의 노면에서 가속할 수 있어야 하며, 가장 중요한 것은 제어되고 신뢰할 수 있는 방식으로 감속, 즉 제동을 할 수 있어야 한다. 불필요한 부품 마모 없이 에너지 효율적인 방식으로 차량을 작동시킬 수 있는 것 또한 중요하다. 이러한 기능을 달성하기 위한 핵심 특성은 잘 설계된 타이어 세트이다. 따라서, 중량 차량을 위한 타이어 개발에 많은 노력이 들어갔으며, 여기서 잘 설계된 타이어는 높은 마찰과 낮은 롤링 저항을 함께 제공한다. 잘 설계된 타이어는 또한 낮은 마모율, 즉 기계적으로 내구성이 있고 오랜 시간 동안 지속된다.

과도한 휠 슬립은 차축 또는 휠에 도로 마찰에 비해 너무 많은 토크가 가해질 때 발생한다. 과도한 휠 슬립은 예측 불가능한 차량 거동 및 에너지 비효율적인 작동을 초래하므로 바람직하지 않다.

GB2562308 A는 휠 슬립(wheel slip)에 대해 기술하고, 휠에 적용될 수 있는 최대 회생 제동 토크를 제한하기 위한 방법들을 제안한다. 제어기는 타이어 모델을 사용하여 각 휠에 대한 최대 사용가능 트랙션을 결정하고, 이 타이어 모델에 기초하여 각 휠에 적용될 최대 회생 제동력을 계산한다.

그러나, 중량 차량에서 차량 모션 관리에 있어서의 추가적인 개선에 대한 필요성이 계속되고 있다.

본 개시의 목적은 상기 언급된 문제점들 중 적어도 일부를 완화 또는 더 나아가 극복하는 기술들을 제공하는 것이다. 본 목적은 적어도 부분적으로 중량 차량의 모션을 제어하기 위한 방법에 의해 달성된다. 본 방법은 중량 차량의 타이어의 하나 이상의 타이어 파라미터와 관련된 입력 데이터를 획득하는 단계, 입력 데이터에 기초하여 하나 이상의 타이어 파라미터의 적어도 일부를 추정하는 단계, 타이어 모델을 구성하는 단계, 여기서 타이어 모델은 타이어 휠 롤링 저항과 차량 모션 상태 사이의 관계를 정의하고, 하나 이상의 타이어 파라미터에 의해 파라미터화된다. 본 방법은 또한 차량 모션 상태를 추정하는 단계 및 타이어 모델 및 차량 모션 상태에 기초하여 중량 차량의 모션을 제어하는 단계를 포함한다. 개시된 방법은 타이어 롤링 저항이 최적화 파라미터를 형성하는 차량 제어를 허용한다. 따라서, 차량 모션 관리는 보통 감소된 에너지 소비로 이어지기 때문에 타이어 롤링 저항을 향상시키면서 수행될 수 있고, 이는 이점이 된다. 유사한 차량 모션을 달성하기 위한 상이한 제어 전략은 상이한 제어 전략으로부터 기인하는 타이어 롤링 저항을 예측함으로써 비교될 수 있다. 이러한 방식으로, 감소된 롤링 저항과 연관된 제어 전략은 롤링 저항 증가와 연관된 제어 전략에 우위에서 선택될 수 있고, 이는 장점이 된다. 타이어 모델은 또한 타이어 롤링 저항에 대한 다양한 차량 구성의 효과, 예를 들어, 하나 이상의 차축을 들어올리거나 차량의 능동형 서스펜션 시스템을 구성하는 효과를 예측할 수 있다.

일 측면에 따르면, 입력 데이터는 타이어의 하나 이상의 작동 파라미터를 측정하도록 배치된 하나 이상의 센서로부터의 입력 데이터를 포함한다. 센서들은 타이어로부터의 실시간 데이터를 제공하도록 구성될 수 있고, 따라서 타이어 특성들의 변화에 신속하게 반응하는 타이어 모델의 실시간 동적 적응을 가능하게 한다. 따라서, 타이어 특성들이 변화한다면, 타이어 모델도 그럴 것이고, 이는 이점이 된다.

일 측면에 따르면, 하나 이상의 타이어 파라미터는 타이어 압력, 타이어 온도, 타이어 변형률, 타이어 GPS 위치, 날씨, 주변 온도 및 우천 분류 데이터 중 어느 하나를 포함한다. 타이어 모델에 의해 이들 상이한 타이어 파라미터를 모두 캡처할 수 있다는 이점이 있다. 이들 파라미터 중 하나 이상에 대한 정확한 정보를 갖는 것은 타이어 롤링 저항을 개선하는 목적으로 효율적이고 및/또는 안전한 차량 제어를 용이하게 한다.

일 측면에 따르면, 입력 데이터는 타이어 디자인과 관련된 메모리로부터 획득된 데이터를 포함한다. 상이한 유형의 타이어는 상이한 특성을 가질 수 있고, 낮은 도로 마찰, 고온, 비 등과 같은 이벤트에 상이하게 반응할 수 있다. 타이어 디자인을 고려함으로써, 모델이 보다 정확해질 수 있다. 타이어 디자인과 관련된 데이터는 예를 들어, 타이어 공칭 치수, 타이어 구조 특성, 타이어 화학 조성, 타이어 이력 등 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

어떠한 측면에 따르면, 하나 이상의 추정 타이어 파라미터는 타이어 마모, 타이어 종방향 스티프니스, 타이어 횡방향 스티프니스, 타이어 롤링 저항, 타이어 피크 마찰, 타이어 롤링 반경, 타이어 접촉 패치 특성, 타이어 밸런스 특성 및 휠 얼라인먼트 특성 중 어느 하나를 포함한다. 이러한 파라미터는 모두 타이어의 롤링 저항 특성에 기여한다. 따라서, 파라미터의 정확한 추정치를 갖는 것은 타이어 휠 롤링 저항과 차량 모션 상태 사이의 관계를 보다 정확하게 결정하는 것을 가능하게 하며, 이는 장점이다.

어떠한 측면들에 따르면, 방법은 업데이트된 입력 데이터에 기초하여 하나 이상의 타이어 파라미터들의 적어도 일부를 반복적으로 업데이트하는 단계를 포함한다. 따라서, 타이어 모델은 예를 들어, 동작 조건들 및 타이어 상태들의 변화들에도 불구하고 최신 상태를 유지한다.

일 측면에 따르면, 차량 모션 상태는 타이어의 각각의 휠의 종방향 휠 슬립, 타이어의 각각의 휠의 횡방향 휠 슬립 및/또는 타이어의 각각의 휠의 법선 하중을 포함한다. 따라서, 임의의 차량 동작 및/또는 차량 기동은 예측된 롤링 저항의 관점에서 타이어 모델을 통해 특징지어질 수 있는데, 이는 차량 제어 최적화를 가능하게 하여 롤링 저항을 개선하고 예컨대 기동 또는 수송 경로를 따라 소비되는 에너지를 감소시키기 때문에 이점이 된다.

어떠한 측면들에 따르면, 차량 모션 상태는 타이어의 각각의 휠의 회전 속도를 포함한다. 회전 속도는 전체 롤링 저항에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로, 모델의 일부로서 회전 속도를 갖는 것은 보통 롤링 저항 예측에 있어서의 정확도를 향상시킨다.

어떠한 측면들에 따르면, 방법은 차량 모션 상태에 대응하는 롤링 저항에 따라 휠 슬립을 제어하는 단계를 포함한다. 따라서, 차량 제어는 롤링 저항을 감소시키도록 최적화될 수 있고, 이는 장점이 된다. 방법들은 또한 차량 모션 상태에 대응하는 롤링 저항에 따라 법선 하중을 제어하는 단계를 포함할 수 있다. 예컨대, 리프트 가능한 차축의 설정은 타이어 롤링 저항을 개선하기 위해 작동될 수 있고, 이는 장점이 된다. 상이한 리프트 가능한 차축 설정은 상이한 타이어 롤링 저항을 부여할 수 있고, 리프트 가능한 차축 설정 측면에서 롤링 저항을 예측하는 것이 때로는 어려울 수 있다. 타이어 모델은 리프트 가능한 차축에 적합한 상태를 선택하는 것을 쉽게 한다.

어떠한 측면들에 따르면, 방법은 롤링 저항에 따라 휠 회전 속도를 제어하는 단계를 포함한다. 따라서, 전체 롤링 저항을 감소시키기 위해, 타이어 모델로부터의 출력에 기초하여 운송 임무 계획이 수행될 수 있다. 또한, 구성된 목표 롤링 저항에 기초하여, 중량 차량에 의한 더 단기의 모션, 즉 어떻게 코너를 처리하는지, 어떠한 스피드로 상이한 기동을 수행하는지를 제어할 수 있다. 이러한 최적화는 이전에 수행하기가 상당히 어려웠지만, 본 명세서에 개시된 바와 같은 타이어 모델에 대한 액세스로, 최적화가 용이해진다.

어떠한 측면들에 따르면, 방법은 모션 요청의 성취를 포함하는 제약들 하에서 롤링 저항률을 감소시키도록 중량 차량의 하나 이상의 모션 지지 디바이스들을 코디네이팅하는 단계를 포함한다. 중량 차량은 보통 동일한 유형의 차량 모션을 달성하기 위해 상이한 방식들로 코디네이팅될 수 있는 모션 서포트 디바이스들을 포함한다. 예를 들어, 차량 선회는 차량의 휠들 중 일부를 선택적으로 제동함으로써 및 스티어링에 의해 모두 달성될 수 있다. 본 명세서에 개시된 타이어 모델들은 다양한 제어 옵션들로부터의 결과 타이어 롤링 저항을 추정하고, 더 큰 타이어 롤링 저항과 관련된 것에 비해 더 작은 타이어 롤링 저항과 관련된 제어 전략을 선택함으로써, 차량 에너지 효율을 향상시키는데 사용될 수 있다.

일 측면에 따르면, 방법은 중량 차량의 정지 거리를 감소시키기 위해 중량 차량의 하나 이상의 모션 서포트 장치를 코디네이팅하는 단계를 포함한다. 따라서, 본 명세서에 개시된 타이어 모델들은 특정 제어 동작에 의해 발생될 제동력을 예측함으로써 보다 효율적으로 제동하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 어쩌면 일부 타이어들 중 하나는 다른 타이어들에 비해 더 큰 제동력을 지원할 수 있다. 그러면, 예컨대 노화 효과 등으로 인한 마모로 인해 큰 제동력을 지원할 수 없는 다른 타이어들에 비해 더 많은 제동 토크가 이들 타이어에 할당될 수 있다.

본 명세서에는 또한 전술한 이점들과 관련된 제어 유닛들, 컴퓨터 프로그램들, 컴퓨터 판독가능 매체들, 컴퓨터 프로그램 프로덕트들, 및 차량들이 개시된다.

일반적으로, 본원에서 달리 명시적으로 정의되지 않는 한, 청구항에서 사용되는 모든 용어는 기술 분야에서의 통상적인 의미에 따라 해석되어야 한다. 요소, 장치, 구성요소, 수단, 단계 등"에 대한 모든 언급은 달리 명시적으로 언급되지 않는 한, 요소, 장치, 구성요소, 수단, 단계 등의 적어도 하나의 예를 지칭하는 것으로 개방적으로 해석되어야 한다. 본원에 개시된 방법의 단계는, 명시적으로 언급되지 않는 한, 개시된 정확한 순서로 수행될 필요는 없다. 본 발명의 추가 특징 및 이점은 첨부된 청구항 및 하기 기재를 참조할 때 명백해질 것이다. 통상의 지식을 가지는 자는 본 발명의 상이한 특징들이 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서, 하기 기재된 것 이외의 실시예를 생성하도록 조합될 수 있음을 알 것이다.

첨부된 도면들을 참조하여, 이하에서는 예시로서 인용된 발명의 실시예들에 대하여 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 화물 운송용 차량을 개략적으로 도시한 것이다;
그림 2는 타이어 모델의 예를 보여주는 그래프이다;
도 3은 모션 서포트 디바이스 제어를 설명하기 위한 블록도이다;
도 4는 차량을 제어하기 위한 제어 아키텍처를 나타낸다;
도 5는 차량 모션 서포트 디바이스 제어 시스템의 예시를 나타낸다;
도 6a 내지 도 6c는 예시적인 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다;
도 7은 센서 유닛 및/또는 제어 유닛을 개략적으로 도시한다
도 8은 예시적인 컴퓨터 프로그램 프로덕트를 보여준다.

본 발명은 이하 본 발명의 어떠한 측면이 도시된 첨부 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명될 것이다. 그러나, 본 발명은 많은 다양한 형태로 구체화될 수 있고, 여기에서 기술된 실시예 및 측면으로 제한되는 것으로 해석되어서는 안 된다; 오히려, 이러한 실시예들은 본 개시가 완전해지고, 본 기술분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범위를 완전히 전달할 수 있도록 예시로서 제공된 것이다. 유사한 숫자들은 명세서 전체에 걸쳐 유사한 요소들을 지칭한다.

본 발명이 본 명세서에 기술되고 도면에 예시된 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 통상의 지식을 가지는 자는 첨부된 청구항들의 범위 내에서 많은 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 알 것이다.

도 1은 중량 차량(100)을 도시한다. 본 실시예는 트레일러 유닛(120)을 견인하도록 배치되는 트랙터 유닛(110)을 포함한다. 트랙터 유닛(110)은 차량(100)의 각종 기능을 제어하도록 배치되는 차량 제어부(VCU, Vehicle Control Unit)(130)를 포함한다. 일 예로, VCU는 휠 슬립, 차량 유닛 안정성 등의 제어를 포함하는 VMM(Vehicle Motion Management) 기능을 수행하도록 배치될 수 있다. 트레일러 유닛(120)는 선택적으로 VCU(140)를 포함하며, 이는 트레일러(120)에 대한 하나 이상의 기능을 제어한다. VCU 또는 VCU들은 예를 들어, 무선 링크를 통해 원격 서버(150)와 통신 연결될 수 있다. 이 원격 서버는 ECU의 다양한 구성들을 수행하고, 후술하는 바와 같이 차량(100)에 장착되는 타이어의 제조사 및 종류에 대한 데이터 제공 등 다양한 형태의 데이터를 ECU(130)에 제공하도록 배치될 수 있다.

차량 조합(100)은 또한 하나 이상의 돌리 유닛 및 하나 이상의 트레일러 유닛과 같은 추가적인 차량 유닛을 포함할 수도 있다.

차량(100)은 차륜에 의해 지지되며, 여기서 각 차륜은 타이어를 포함한다. 트랙터 유닛(110)은 통상 조향되는 전륜(160)과, 적어도 한 쌍의 차륜이 구동되는 후륜(170)을 포함한다. 일반적으로, 트랙터(110)의 후륜은 태그 차축 또는 푸셔 차축에 장착될 수 있다. 태그 차축은 최후단 구동 차축이 동력을 받지 않는 곳에 있으며, 자유 롤링 또는 데드 차축이라고도 한다. 푸셔 차축은 최전단 구동 차축이 동력을 받지 않는 곳에 있다. 트레일러 유닛(120)은 트레일러 차륜(180)에 지지된다. 종동 차륜, 나아가 조향 차축을 갖는 트레일러 또한 가능하다.

트레일러(120) 상의 하나 이상의 차축들 및/또는 하나 이상의 리어 차축들은 리프트 가능 차축일 수 있다. 리프트 차축은, 리트랙터블 차축으로도 알려져 있으며, 타이어가 노면에 닿지 않도록 상승될 수 있는 차축이다. 이는 연비를 향상시키고, 유지 보수 및 타이어 마모를 감소시킨다. 또한, 차량의 동적 안정성 특징을 감소 또는 증가시킬 수 있으며, 차량 부하, 들어올려지는 차축 및 차축이 들어올려지는 주행 상황에 따라 도로 마모를 증가 또는 감소시킬 수 있다.

트레일러(120)의 차축들 중 하나 및/또는 후방 차축들 중 하나는 리프트 가능 차축일 수 있다. 리프트 차축은, 리트랙터블 차축으로도 알려져 있으며, 타이어가 노면에 닿지 않도록 상승될 수 있는 차축이다. 비록 도로 마모를 증가시키지만 이는 유지 보수 및 타이어 마모를 감소시키고, 연비를 향상시킨다. 하나 이상의 타이어의 법선력(normal force)을 조절하도록, 하나 이상의 휠에는 VCU(130, 140)에 의해 제어될 수 있는 액티브 서스펜션이 장착될 수 있다.

차륜의 타이어는 차량(100)의 거동 및 성능을 결정하는 데 주요한 역할을 한다. 잘 설계된 타이어 세트는 양호한 견인력과 연비를 모두 제공하는 반면, 잘못 설계된 타이어 세트 또는 지나치게 마모된 타이어는 견인력과 연비를 모두 감소시킬 가능성이 있고, 심지어 불안정한 차량 조합을 초래할 수 있는데, 이는 당연히 바람직하지 않다.

본 개시는 예를 들어, 차량 속도, 법선 하중 등과 같은 주어진 차량 상태에 대한 타이어 파라미터들 및 타이어 거동들을 모델링하는 소프트웨어 타이어 모델들에 관한 것이다. 타이어 모델들은 VCU에 의해 차량(100)의 제어를 최적화하기 위해 유리하게 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에 개시된 타이어 모델들은 생성된 휠력과 휠 슬립 사이의 관계를 모델링하는 데 사용될 수 있고, 이 관계는 토크를 직접적으로 요청하는 것 대신에 토크 발생 장치로부터 휠 슬립을 요청함으로써 VCU가 차량을 더 잘 제어할 수 있게 한다. 그러면 토크 발생 장치는 국부적으로, 즉 휠 단부에 더 가까이 실행되는 더 높은 대역폭 제어 루프로 인해 훨씬 더 안정적으로 발생된 휠력을 유지할 수 있다. 일부 예시적인 타이어 모델들은 또한 차량 상태에 의존하여, 즉, 특정 차량 기동 또는 작동이 과도한 타이어 마모를 초래하거나 그렇지 않는지에 의존하여, 타이어 마모율을 추정하는 데 사용될 수 있다. 여기서 기술되는 추가 예시적인 타이어 모델들은 VCU가 차량 제어를 최적화하여 타이어 롤링 저항을 감소시키고, 따라서 주어진 운송 미션에 대해 또는 단일 기동에 대해 증가된 에너지 효율을 얻을 수 있도록 타이어 롤링 저항을 모델링한다. 본 명세서에서 기술되는 타이어 모델들은 차량이 작동됨에 따라 동적으로 업데이트되도록 구성된다. 따라서, 바람직하게, 타이어 모델들은 정적이 아닌 동적이며, 이는 마모 및 팽창 압력 및 온도 변화에 의해 타이어 특성이 변화함에 따라 예를 들어, 전체 주행 시나리오 및 시간에 따른 타이어 상태에 종속하여 더 우수하고 더 면밀하게 타이어 파라미터들을 타이어 모델들이 모델링할 수 있음을 의미한다.

타이어의 몇 가지 중요한 특성과 특성 파라미터에 대해서는 지금부터 기술한다. 이러한 타이어 파라미터는, VCU(130, 140)에 의해서 타이어의 다른 성능과 특성이 결정될 수 있는 타이어 파라미터로서 또는 단순히, 다양한 제어 결정을 최적화하기 위해서 VCU(130, 140)에 의해서 직접적으로 사용될 수 있는 타이어 특성으로서 선택적으로 타이어 모델에 구성된다.

더 빠른 속도로 회전하는 타이어는 트레드 고무를 회전축으로부터 멀어지게 하는 원심력에 의해 더 큰 직경, 즉 더 큰 롤링 반경을 성장시키는 경향이 있다. 이러한 효과를 보통 원심 성장이라고 한다. 타이어의 직경이 커짐에 따라 타이어 폭은 감소한다. 과도한 원심 성장은 타이어의 거동에 상당한 영향을 미칠 수 있다.

타이어의 뉴매틱 트레일은, 회전 시와 같이, 단단한 표면 위를 구르고 사이드 로드를 받는 탄성 재질의 타이어가 발생하는 트레일과 같은 효과이다. 타이어의 뉴매틱 트레일 매개변수는 타이어의 접촉면의 기하학적 중심 뒤에서 타이어 사이드 슬립의 결과 힘이 발생하는 거리를 나타낸다.

여기서 로 표시되는, 슬립각(slip angle) 또는 사이드 슬립각(side slip angle)은 롤링 휠의 실제 주행 방향과 롤링 휠이 향하는 방향 사이의 각도(즉, 휠 직선 속도의 벡터 합의 각도)이다.

타이어의 이완 길이는 공압 타이어의 특성으로, 슬립각이 도입될 때부터 코너링력이 정상 상태 값에 도달할 때까지의 딜레이를 나타낸다. 일반적으로 이완 길이는 정상상태 횡력의 63%에 도달하기 위해 타이어가 필요한 롤링거리로 정의되지만, 다른 정의도 가능하다.

수직 스티프니스(stiffness) 또는 스프링 레이트는 타이어의 수직 디플렉션(deflection)에 대한 수직력의 비율이며, 이는 차량의 전체 서스펜션 성능에 기여한다. 일반적으로 스프링 레이트는 타이어 압에 따라 증가한다.

타이어의 접촉면, 즉 풋프린트는 노면과 접촉하는 트레드의 영역이다. 이 영역은 마찰을 통해 타이어와 도로 사이의 힘을 전달한다. 접촉면의 길이 대 폭 비율은 조향 및 코너링 거동에 영향을 미친다. 타이어 트레드 및 사이드월 엘리먼트들은 풋프린트에 들어가고 나오면서 변형 및 회복을 겪는다. 고무는 탄성 중합체성이기 때문에 이 사이클 동안 변형된다. 고무가 변형 및 회복됨에 따라 차량에 순환력을 부여한다. 이러한 변동을 타이어 균일성(tire uniformity)이라고 통칭한다. 타이어 균일성은 반경 방향 힘 변동(RFV), 횡 방향 힘 변동(LFV) 및 접선 방향 힘 변동로 특징지어진다. 반경 방향 힘 변동 및 횡 방향 힘 변동은 제조 공정이 끝날 때 힘 변동 기계에서 측정된다. RFV 및 LFV에 대해 지정된 한계를 벗어나는 타이어는 거부된다. 반경 방향 런아웃, 횡 방향 런아웃 및 사이드월 벌지를 포함하는 기하학적 파라미터는 품질 검사로서 제조 공정이 끝날 때 타이어 공장에서 타이어 균일성 기계를 사용하여 측정된다.

타이어의 코너링력 또는 사이드 포스는 코너링 중에 차량 타이어에 의해 발생하는 횡 방향(도로 표면과 평행) 힘이다.

롤링 저항은 노면에 접촉하는 타이어의 변형으로 인해 발생하는 롤링에 대한 저항이다. 타이어가 구르면서 트레드는 접촉 영역에 진입하여 노면에 맞게 평평하게 변형된다. 변형을 일으키는 데 필요한 에너지는 타이어 압, 회전 속도 및 타이어 구조의 수많은 물리적 특성, 예를 들어 스프링 힘이나 강성에 의존한다. 타이어 제조업체들은 보통 롤링 저항이 연료 소비의 높은 부분을 차지하는 트럭의 연비를 향상시키기 위해 더 낮은 롤링 저항 타이어 구조를 추구한다.

승차감은 차량에 탑승할 때의 운전자 또는 탑승자의 일반적인 경험과 관련된다. 승차감은 차량의 거동에 의존하며, 이는 다시 타이어의 특성에 의존한다.

셀프 얼라이닝 토크(SAT)는 타이어가 회전하면서 발생하는 토크로, 타이어를 조향하는, 즉, 타이어를 수직 축을 중심으로 회전시키는 경향이 있다.

타이어 모델은 위의 특성들 및 또한 다른 특성들과 같은 주어진 타이어의 특성들을 기술하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 타이어 모델은 주어진 휠에 대한 종방향 타이어 힘 Fx와 휠에 대한 등가 종방향 휠 슬립 사이의 관계를 정의하기 위해 사용될 수 있다. 종방향 휠 슬립 는 휠 회전 속도와 지면에서의 속도 사이의 차이에 관한 것이고, 이하에서 더 상세히 논의될 것이다. 휠 회전 속도 는 예를 들어, 분당 회전수(rpm) 또는 라디안/초(rad/sec) 또는 도/초(deg/sec) 단위로 주어진 휠의 회전 속도이다. 휠 슬립의 함수로서 종방향(굴림 방향) 및/또는 횡방향(종방향에 직교)으로 발생되는 휠 힘의 측면에서의 휠의 거동은 Hans Pacejka에 의해 "타이어 및 차량 역학", ISBN 978-0-08-097016-5에서 기술된다. 예를 들어, 휠 슬립과 종방향 힘의 관계가 기술되는 제7장을 참조하라.

종 방향 휠 슬립 는 SAE J670(SAE 차량 역학 표준 위원회 2008년 1월 24일)에 따라 다음과 같이 정의될 수 있다

여기서 R은 미터 단위의 유효 휠 반경이고, 는 휠의 각속도이고, 는 (휠의 좌표계에서) 휠의 종방향 속도이다. 따라서, 는 -1과 1 사이에 경계지어지고, 얼마나 휠이 노면에 대해 미끄러지는지를 정량화한다. 휠 슬립은 본질적으로 휠과 차량 사이에서 측정된 속도 차이이다. 따라서, 본원에 개시된 기술은 임의의 유형의 휠 슬립 정의에 사용하기 위해 적응될 수 있다. 휠 슬립 값은 또한, 휠의 좌표계에서, 표면 위에서 휠의 속도가 주어진 휠 속도 값과 동등하다.

타이어의 횡방향 미끄러짐은 타이어가 움직이고 있는 방향과 가리키는 방향 사이의 각도이다. 횡방향 미끄러짐은 예를 들어 코너링에서 발생할 수 있고 타이어 구조와 트레드의 변형에 의해 가능하다. 이름에도 불구하고, 작은 미끄러짐 각도에 대해서는 실제 미끄러짐이 필요하지 않다. 횡방향 휠 슬립은 일반적으로 다음과 같이 정의된다

여기서 는 휠 모션의 종방향 속도 성분이고, 는 휠 모션의 횡방향 속도 성분이다. 횡방향 타이어 슬립은 한스 파이스카(Hans Pacejka)에 의해 예를 들어, "타이어 및 차량 역학"(Elsvier Ltd. 2012, ISBN 978-0-08-097016-5)에 상세하게 기술된다.

횡방향 휠 슬립 는 선택적으로 다음과 같이 정의될 수도 있다

여기서 는 (휠 좌표계에서) 휠의 횡방향 속도이며 종방향 속도 의 방향과 직교하는 방향으로 측정된다.

휠(또는 타이어)이 휠력을 생성하기 위해서는 미끄러짐이 발생해야 한다. 미끄러짐 값이 작으면 미끄러짐과 생성된 힘의 관계는 거의 선형에 가까우며, 비례 상수는 흔히 타이어의 미끄러짐 스티프니스로 표시된다. 도 2를 참조하면, 타이어(230)(예를 들어, 160, 170, 180)는 종력 Fx, 횡력 Fy, 그리고 법선력 Fz를 받는다. 법선력 Fz는 중요한 차량 특성을 결정하는 핵심이다. 예를 들어, 보통 이고, 여기서 는 도로 마찰 조건과 관련된 마찰 계수이기 때문에, 법선력은 휠에 의하여 얻을 수 있는 종방향 타어어 포스 Fx를 대부분 결정한다. 주어진 횡 슬립에 대한 최대 사용 가능한 횡력은 Hans Pacejka의 "타이어와 차량 역학" Elsevier Ltd. 2012, ISBN 978-0-08-097016-5에 설명된 소위 마법 공식에 의하여 기술될 수 있다.

도 2는 휠 슬립의 함수로서 달성 가능한 타이어 힘 Fx, Fy의 예를 나타낸 그래프(200)이다. 종방향 타이어 힘 Fx는 작은 휠 슬립에 대해 거의 선형으로 증가하는 부분(210)을 보여주고, 그 다음에 큰 휠 슬립에 대해 더 비선형적인 거동을 갖는 부분(220)을 보여준다. 획득 가능한 횡방향 타이어 힘 Fy는 상대적으로 작은 종방향 휠 슬립에서도 급격히 감소한다. 인가된 브레이크 명령에 응답하여 획득 가능한 종방향 힘이 예측하기 더 쉽고, 필요에 따라 충분한 횡방향 타이어 힘이 생성될 수 있는 선형 영역(210)에서 차량 동작을 유지하는 것이 바람직하다. 이 영역에서 동작을 보장하기 위해, 주어진 휠에, 예를 들어, 0.1 크기의 휠 슬립 제한 이 부과될 수 있다. 예를 들어, 0.1을 초과하는 더 큰 휠 슬립에 대해, 더 비선형 영역(220)이 보여진다.

선형 영역에서 휠 힘들은 종방향 및 횡방향 타이어 힘 모두에 대해 스티프니스로 설명할 수 있다

여기서 는 타이어 마모를 나타내는 매개변수, 는 타이어의 슬립각, 그리고 및 는 스티프니스 함수이다. 타이어 스티프니스 및 는 일반적으로 마모 와 법선력 에 따라 증가한다. 위의 두 함수는 타이어 매개변수와 차량 상태 특성에 따라 달라지는 타이어 모델을 나타낸다. 타이어 파라미터 와 관련된 입력 데이터와 함수 및/또는 함수 와 같은 타이어 모델이 주어지면, VCU는 생성된 휠 힘과 휠 슬립 사이의 정확한 관계를 얻는 것이 가능하다. 이 관계는 타이어 파라미터에 따라 변화한다, 즉, 타이어가 마모되고 타이어의 법선력 가 변화함에 따라 시간이 지남에 따라 업데이트되는 동적 관계이다.

이러한 종류의 타이어 모델은 실제 실험, 해석적 유도, 컴퓨터 시뮬레이션, 또는 이들의 조합에 의해 결정될 수 있다. 실제로, 타이어 모델은 타이어 파라미터들에 의해 인덱스화된 룩업 테이블(Look-up Table, LUT)에 의해 표현되거나, 다항식 등을 기술하는 계수들의 세트로 표현될 수 있다. 계수들의 세트는 타이어 파라미터들에 기초하여 선택되고, 여기서 다항식은 타이어 거동 및 차량 상태 사이의 관계를 기술한다.

다른 관심 있는 타이어 모델은, 이를 대신하여 또는 이를 보완하여, 주어진 차량 상태에 대한 타이어 롤링 저항 및/또는 예컨대 차량 속도 및 법선력에 의존하여 타이어 마모율을 모델링할 수 있으며, 롤링 저항은 주어진 휠에 현재 장착된 타이어의 특정 타이어 매개 변수에 의존한다.

도 3은, 여기서 마찰 브레이크(320)(디스크 브레이크 또는 드럼 브레이크 등) 및 추진 장치(310)(전기 기계 또는 연소 엔진 등)를 포함하는 어떠한 예시적인 MSD에 의해 휠(330)을 제어하기 위한 기능(300)을 개략적으로 도시한다. 마찰 브레이크(320) 및 추진 장치(310)는 액츄에이터로 지칭될 수 있고 하나 이상의 모션 서포트 장치 제어부(340)에 의해 제어될 수 있는 휠 토크 발생 장치의 예시이다. 제어는 예를 들어, 휠 회전 속도 센서(350)와 레이더 센서, 라이더 센서 및 또한 더 나아가 카메라 센서 및 적외선 검출기와 같은 비전 기반 센서와 같은 다른 차량 상태 센서들로부터 획득된 측정 데이터에 기초한다. 본 명세서에서 논의된 원리에 따라 제어될 수 있는 다른 예시적인 토크 발생 모션 서포트 장치는 엔진 리타더 및 파워 스티어링 장치를 포함한다. MSD 제어부(340)는 하나 이상의 액츄에이터를 제어하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, MSD 제어부가 차축의 양쪽 휠에 대한 MSD를 제어하도록 배치되는 것은 드물지 않다. 예를 들어, 글로벌 포지셔닝 시스템, 비전 기반 센서, 휠 회전 속도 센서, 레이더 센서 및/또는 라이더 센서를 사용하여 차량 유닛 모션을 추정하고, 이 차량 유닛 모션을 주어진 휠의 로컬 좌표계로 변환(예컨대 종방향 및 횡방향 속도 콤포넌트들의 측면에서)함으로써, 휠 기준 좌표계에서의 차량 유닛 모션과 휠과 관련하여 배치된 휠 회전 속도 센서(350)로부터 획득된 데이터를 비교하여 휠 슬립을 실시간으로 정확하게 추정하는 것이 가능해진다.

마찰 브레이크(320)와 추진 장치는 모두 타이어를 포함하는 휠(330)을 통해 노면과 상호 작용한다. 따라서, 타이어의 특성 및 거동 특성은 마찰 브레이크(320)와 추진 장치(310)에 의한 서로 다른 제어 작용이 차량 모션을 생성하는 방식에 영향을 미친다. 소프트웨어 기반 타이어 모델(380)이 시스템에 포함된다. 이 타이어 모델은 휠(330)에 현재 장착된 타이어, 그 특성 및 거동 특성에 관한 정보를 제공한다. VMM(360) 및/또는 MSD 제어부(340)는 타이어 모델이 제공하는 정보를 이용하여 다양한 제어 할당의 결과를 예측한다. 이는 VMM 및/또는 MSD 제어부가 타이어의 특정 특성 및 성질에 의존하여 제어 작용을 최적화할 수 있음을 의미한다.

첫 번째 예에 따르면, VMM(360)은 휠 슬립의 함수로서 생성된 휠 힘을 예측하기 위해 타이어 모델로부터의 입력을 사용한다. 예측 함수, 즉, 슬립과 힘 사이의 맵핑은 타이어 슬립 스티프니스 특성, 타이어 트레드 에어리어 온도, 타이어 공칭 압력, 현재 타이어 법선력, 휠 회전 속도, 타이어 마모 및 도로 마찰 계수와 같은 현재 타이어 파라미터에 의해 결정된다.

두 번째 예에 따르면, 타이어 모델은 다가오는 기동에 대하여 g/km 또는 g/s 단위로 타이어 마모율을 예측하도록 구성되어 있으며, 여기서 다시 타이어 마모율과 차량 상태 간의 매칭은 현재 타이어 파라미터에 의해 결정된다. 이를 통해 VMM 기능(360)은 원하는 글로벌 포스 생성을 모두 충족하지만 타이어 마모율의 현저한 차이와 관련이 있을 수 있는 다양한 제어 옵션들 중 하나를 선택할 수 있다.

세 번째 예에 따르면, 타이어 모델은 다가오는 기동, 차량 상태 및 차량 구성에 대한 타이어의 롤링 저항을 예측하도록 구성된다. 이를 통해 VMM 기능(360)은 원하는 글로벌 포스 생성을 모두 충족하지만 타이어 롤링 저항의 상당한 차이와 관련된 다양한 제어 옵션들 및 차량 구성들 중 하나를 선택할 수 있다. 따라서, VMM 기능은 예를 들어 주어진 주행 시나리오에서 리프트 가능한 차축이 지면으로부터 들리면, 롤링 저항과 타이어 마모율 측면에서 모두 유리하다고 결정할 수 있다.

네번 째 예에 따르면, 타이어 모델은 타이어 모델에 의해 예측된, 기동 동안의 타이어의 반응 및 거동에 기초하여, 다가오는 기동에 대한 차량의 승차감 메트릭을 예측하도록 구성된다. 이는 다시 VMM 기능(360)이 승차감을 반영하는 2차 목표를 가지고, 안전하고 효율적인 방식으로 기동을 완료하기 위한 상이한 제어 옵션 및 전략 중에서 선택할 수 있게 한다. 따라서, VMM 기능(360)은 이전의 차량들에 비해 더 높은 승차감 레벨로 동작하도록 차량을 제어할 수 있다.

타이어 모델은, 전술한 바와 같이, 룩업 테이블 또는 다른 유형의 함수로 구현될 수 있다. 타이어 모델은, 하나 이상의 타이어 파라미터에 의해 파라미터화, 즉 정의된다. 이는 함수 자체가 타이어 특성에 의존하여 달라진다는 것을 의미한다. 타이어 모델은, 휠 슬립과 생성된 휠 힘 사이의 관계 또는 매핑, 및/또는 타이어 마모율과 타이어 법선력, 차속 및 휠 슬립과 같은 차량 상태 사이의 매핑 등, 위에 예시된 바와 같이, 다양한 관계를 모델링하는 데 사용될 수 있다. 본 개시는 타이어 모델 구조의 임의의 특정 형태에 제한되지 않는다. 오히려, 많은 다양한 유형의 수학적 및/또는 실험적 기반 함수 및 매핑이 타이어 모델로서 사용될 수 있다.

도 4 및 도 5를 또한 참조하면, 교통 상황 관리(TSM) 기능(370)은 예를 들어, 1-10초 정도의 타임 호라이즌으로 주행 동작들을 계획한다. 이 시간 프레임은 예를 들어, 차량(100)이 곡선을 돌 때 걸리는 시간에 대응한다. TSM에 의해 계획되고 실행되는 차량 기동은 원하는 차량 속도 및 주어진 기동에 대한 선회를 기술하는 가속도 프로파일 및 곡률 프로파일과 연관될 수 있다. TSM은 안전하고 견고한 방식으로 TSM으로부터의 요청을 충족시키기 위해 힘 할당을 수행하는 VMM 기능(360)으로부터의 원하는 가속도 프로파일은 a_req 및 곡률 프로파일 c_req 을 연속적으로 요청한다. TSM 기능(370)은 또한 도 3에 도시된 바와 같이, 차량 기동의 결정을 타이어 모델(380)에 기초할 수 있다. 예를 들어, TSM 기능(370)은 예를 들어, 타이어 마모 및/또는 롤링 저항 측면에서 동일한 목적을 달성하는 둘 이상의 상이한 기동을 비교한 후, 이들 면에서 가장 유리한 것을 선택할 수 있다.

본 명세서에 개시된 기술들은 자율 또는 반자율 차량에 적용되는 것과 동일하지만, 원하는 가속도 프로파일들 및 곡률 프로파일들은 스티어링 휠, 가속 페달 및 브레이크 페달과 같은 통상의 제어 입력 디바이스들을 통한 중량 차량의 휴먼 머신 인터페이스(440)를 통한 운전자로부터의 입력에 기초하여 선택적으로 결정될 수 있다. 가속도 프로파일들 및 곡률 프로파일들을 결정하기 위해 사용되는 정확한 방법들은 본 개시의 범위에 속하지 않으므로 본 명세서에서 더 상세히 논의되지 않을 것이다. 특히, 교통 상황 관리 및/또는 운송 임무 및 경로 계획 기능(420)은 리프트 가능한 차축의 상승 및 하강, 서스펜션의 조정 등과 같은 차량의 다양한 특성들을 구성할 수 있다.

차량 환경(430)에 대한 데이터를 제공하도록 배치된 센서들은 전체 제어 스택(400)에 입력을 제공하고, 클라우드 기반 처리 자원들(410)과 같은 원격 처리 자원들에 대한 연결 또한 선택적으로 제어 스택에 포함된다. 도 1의 원격 서버(150)는 이러한 형태의 클라우드 계층(410)에 포함될 수 있다.

VMM 기능(360)은 약 0,1-1,5초 정도의 타임 호라이즌으로 작동하며, 차량 제어에 제약으로 사용되는, 능력을 VMM에 보고하는 차량(100)의 다양한 MSD에 의해 작동되는, 차량 모션 기능들을 제어하기 위한 제어 명령으로 가속도 프로파일(areq) 및 곡률 프로파일(creq)을 지속적으로 변환한다. 이 제어의 정확도는 본 명세서에서 논의된 진보된 타이어 모델(380)에 의해 향상된다.

주로 도 5를 참조하면, VMM 기능(360)은 차량 상태 또는 모션 추정(520)을 수행한다. 즉, VMM 기능(360)은 차량(100) 상에 배치된 다양한 센서(510)를 이용하여 차량 상태 및 거동을 모니터링함으로써 차량 조합의 다양한 유닛들의 위치, 속도, 가속도, 요 모션, 법선력 및 관절각을 포함하는 차량 상태(보통 벡터 변수)를 지속적으로 결정한다.

모션 추정(520)의 결과, 즉 추정된 차량 상태는 TSM(370)의 모션 요청에 충족시키기 위하여 생성되어야 하는 차량 유닛의 요구되는 글로벌 힘을 결정하는 글로벌 힘 생성 모듈(530)에 입력된다. MSD 코디네이션 기능(540)은 예를 들어, 휠 힘을 할당하고 조향 및 서스펜션과 같은 다른 MSD를 코디네이팅한다. 코디네이팅된 MSD들은 함께 차량 조합(100)에서 원하는 모션을 얻기 위한 요구되는 모멘트(Mz)뿐만 아니라 차량 유닛의 원하는 횡방향 Fy 및 종방향 Fx 힘을 함께 제공한다. 도 5에 도시된 바와 같이, MSD 코디네이션 기능(540)은 서로 다른 MSD에 휠 슬립 , 휠 회전 속도 , 토크 및/또는 조향각 δ_I 중 어느 하나를 출력할 수 있다.

MSD 코디네이션 기능(540)은 차량의 타이어의 소프트웨어 기반 모델을 지속적으로 업데이트할 수 있는 타이어 모델 기능(380)에 의해 지원된다. MSD 코디네이션 기능(540)은 예를 들어, 도 2와 관련하여 논의된 바와 같이 휠 슬립과 생성된 휠 힘 사이의 관계를 결정하기 위해 타이어 모델을 사용할 수 있다. 또한, 다른 예에 따르면, MSD 코디네이션 기능은 TSM(370)의 현재 요청을 모두 충족하는 다수의 상이한 제어 옵션 및/또는 상이한 MSD 코디네이션 솔루션을 결정할 수 있으며, 이에 따라 롤링 저항 감소를 통하여 타이어 마모율 감소 및/또는 운송 임무의 에너지 효율 개선과 같은 어떠한 2차 목표를 개선할 수 있다. 이러한 선택 및/또는 최적화는 최적화 모듈(550)에 의해 수행될 수 있다. 즉, MSD 코디네이션을 수행할 때 보통 추가적인 자유도가 있고, 이는 주어진 글로벌 포스 세트가 보통 많은 상이한 방식으로 획득될 수 있음을 의미한다. 각각의 이러한 MSD 코디네이션 솔루션은 타이어 모델(380)을 기반으로 평가될 수 있으며, 이는 이후 감소된 타이어 마모 및/또는 감소된 롤링 저항을 제공하는 특정 솔루션에 대한 선호도를 낳을 수 있다.

타이어 모델은 타이어 마모, 타이어 법선 하중, 타이어 슬립 스티프니스 등과 같은 하나 이상의 타이어 파라미터에 의해 파라미터화된다. 이러한 타이어 파라미터는 물론 미리 구성될 수도 있다. 다만, 메모리(565)로부터 획득된 타이어 데이터 또는 하나 이상의 센서(510)로부터 획득된 타이어 데이터에 기초하여 타이어 파라미터가 추정되거나 결정된다면 추가적인 이점을 얻을 수 있다. 타이어 파라미터는 타이어 파라미터 추정 소프트웨어(TYPERESSW) 모듈(560)에 의해 추정되거나 적어도 정기적으로 업데이트될 수 있다.

일반적으로, 본 명세서에 개시된 차량 제어 방법들 및 상이한 예시적인 타이어 모델들(380)은 압력 센서, 트레드 마모 센서, 온도 센서, 진동 센서, 림 기반 센서 등과 같은 타이어 기반 센서들을 포함하는 입력 신호들에 기초할 수 있다. 입력 신호들은 또한 휠 회전 속도 센서, 레이더 센서, 라이더 센서, 진동 센서, 음향 센서 등과 같이 차량(100) 상에 배치된 다른 센서들로부터 획득된 데이터를 포함할 수 있다. 본 명세서에 개시된 방법들 및 타이어 모델들은 또한 원격 디바이스, 예컨대 원격 서버(150)로부터 무선 링크를 통해 수신된 정보뿐만 아니라 운전자 요청 및 다양한 액추에이터 상태들을 획득하고 이용할 수 있다.

TYPERESSW 모듈(560) 및 선택적으로 타이어 모델(380)에 대한 입력은 노면에 대한 휠 속도 v_x, 휠 회전 속도 , 타이어 가속도, 타이어 압력, 타이어 온도, 타이어 변형률, 타이어 GPS 위치 및 날씨 데이터, 주변 온도, 레인 분류(레인 센서 및/또는 와이퍼 속도 등에서 획득), 법선 하중 , 슬립각 및/또는 조향각 , 적용 토크(추진 및/또는 제동 토크)를 포함할 수 있다.

따라서, VCU(130, 140)와 같은 차량 제어 유닛은 룩업 테이블 또는 수학적 함수로서 타이어 모델(380)을 메모리에 저장하도록 구성될 수 있다. 타이어 모델은 현재 타이어의 작동 조건 및 파라미터의 함수로서 메모리에 저장되도록 구성된다. 이는 타이어 모델이 타이어의 작동 조건 및 일반적인 상태에 의존하여 유리하게 조정될 수 있음을 의미하며, 이는 타이어의 세부 사항을 고려하지 않은 모델에 비해 더 정확한 모델을 얻을 수 있음을 의미한다. 메모리에 저장되는 모델은 휠에 장착된 타이어의 구조적 설계 세부 사항 및 화학적 조성에 기초하여 해석적 또는 실험적으로 결정될 수 있다. 또한, 제어 유닛은 현재 타이어 작동 조건에 따라 선택된 상이한 모델 세트에 액세스하도록 구성될 수 있다. 하나의 타이어 모델은 법선력이 큰 고부하 주행을 위해, 다른 하나의 타이어 모델은 도로 마찰력이 낮은 미끄러운 도로 상황을 위해 조정될 수 있다. 사용할 모델의 선택은 미리 결정된 일련의 선택 규칙에 기초할 수 있다.

따라서, 모델은 예를 들어, 입력 파라미터로서 법선력 또는 도로 마찰력을 취하도록 구성될 수 있고, 이로써 휠의 현재 작동 조건에 따른 타이어 모델을 획득할 수 있다. 작동 조건의 많은 측면들은 디폴트 작동 조건 파라미터들에 의해 근사화될 수 있는 반면, 작동 조건의 다른 측면들은 대략적으로 더 작은 수의 클래스들로 분류될 수 있다. 따라서, 휠의 현재 작동 조건에 따른 타이어 모델을 획득한다는 것은 반드시 다수의 상이한 모델들이 저장될 필요가 있다거나, 미세 그래뉴얼리티로 작동 조건의 변동을 설명할 수 있는 복잡한 해석 함수를 필요함을 반드시 의미하는 것은 아니다. 오히려, 작동 조건에 따라 선택되는 2개 또는 3개의 상이한 모델들로도 충분할 수 있다. 예를 들어, 차량이 과중하게 적재될 때 사용될 하나의 모델과 그렇지 않은 경우 사용될 다른 모델이다. 모든 경우에, 타이어 힘과 휠 슬립 사이의 맵핑은 작동 조건에 의존적으로 어떤 방식으로든 변화하며, 이것은 맵핑의 정밀도를 향상시킨다.

타이어 모델은 또한 적어도 부분적으로 차량의 현재 작동 조건에 자동으로 또는 적어도 반-자동으로 적응하도록 구성된 적응형 모델로서 구현될 수 있다. 이는 주어진 휠 슬립 요청에 응답하여 생성된 휠 힘의 관점에서 주어진 휠의 응답을 지속적으로 모니터링하고, 및/또는 휠 슬립 요청에 응답하여 차량(100)의 응답을 모니터링함으로써 달성될 수 있다. 그 다음 적응형 모델은 휠로부터 주어진 휠 슬립 요청에 응답하여 획득된 휠 힘을 더 정확하게 모델링하도록 조정될 수 있다.

타이어 모델(380)으로부터의 출력은 선택적으로, 현재 상태 추정치 및 모델 파라미터의 두 가지 카테고리로 그룹화될 수 있다. 현재 상태 추정치는 순간적인 타이어 및 휠 상태의 추정치를 나타낸다. 모델 파라미터는 공유된 공통 타이어 모델 정의에 기초하여, 현재 추정된 타이어 모델 '계수'를 커버하는 신호들의 그룹이다. 타이어 모델(또는 모델들)은 VCU(130, 140)에 의해 현재 타이어 상태 및 차량 모션 특성을 고려하여 예상될 수 있는 예컨대 힘, 롤링 반경, 롤링 저항 및 마모율 등을 예측하는데 사용될 수 있다.

타이어 모델은 다양한 타이어 매개 변수를 서로 독립적으로 또는 조합하여 모델링할 수 있으며, 타이어 디자인, 타이어 상태 및 차량 모션 상태에 따른 성능들을 모델링하도록 구성될 수 있다:

여기서 f1-f5는 해석함수, 수치 근사, 또는 룩업테이블일 수 있는 함수이다. 위의 식들에서

Fx, stat, Fy, stat는 각각 종 방향과 횡 방향으로 계산된 정상 상태 힘이다,

, 는 종 방향과 횡 방향 각각의 순간 이완 길이이다,

Cx0, Cy0는 공칭 조건에서 타이어의 종방향 및 횡방향 슬립 스티프니스이다,

, 는 공칭 조건에서의 종방향 및 횡방향 이완 길이이다,

Ts,0은 순간 구조적 타이어 트레드 에어리어 온도,

Ts는 공칭 구조적 타이어 트레드 에어리어 온도,

P는 순간 타이어압(inflation pressure)이다,

P0는 공칭 타이어압이다,

Fz는 순간 수직 하중이다,

Fz,0은 공칭 수직 하중,

vx는 타이어의 실제 종방향 속도(그라운드 위에서)이다,

vx,0은 공칭 종방향 속도이고,

w는 마모도(0~100%)이며, 0%는 새로운 조건에 해당한다,

, 는 종 방향과 횡 방향 각각의 순간 이완 길이이다,

, 는 순간 슬립 값이고,

는 순간 마찰 추정치이다,

s_c는 순간 이산 상태 표면 컨디션이다,

R은 계산된 순간(자유) 롤링 반경이다,

R0는 공칭 조건에서 (자유) 롤링 반경이다,

Mrr은 롤링 저항으로부터 계산된 토크이며

는 g/km 또는 g/s의 타이어 마모율이다.

방정식은 또한 위에서 논의된 또는 와 같은 측면 슬립의 다른 정의에 의존하도록 재-표현될 수 있다.

동적(순간) 힘이 또한 유도될 수 있다. 계산된 정적 힘을 완화시키거나, 위 공식의 , 를 , 로 대체함으로써, 계산된 이완된 슬립각(si,dyn)에 정적 힘 공식을 적용하는 적어도 두 가지 대안적인 방법이 가능하다.

여기서 i는 x 또는 y, 즉 종 방향 또는 횡 방향이다.

도 6a 내지 도 6c는 위의 논의를 요약하고 예시하는 흐름도이다. 방법들은 차량(100) 내의 VCU(130, 140)에 의해 수행될 수도 있고, 또는 적어도 부분적으로 원격 서버(150)에 의해 수행될 수도 있다. 이러한 VCU는 중앙 처리 장치에 구현될 수도 있고, 여러 유닛에 걸쳐 분산될 수도 있다.

도 5를 참조하면, 도 6a는 중량 차량(100)의 모션 제어 방법을 나타낸다. 방법은 중량 차량(100)의 타이어(150, 160, 170)의 하나 이상의 파라미터와 관련된 입력 데이터(561, 562)를 획득하는 단계 Sa1를 포함한다. 입력 데이터(Sa12)는 선택적으로 타이어 디자인과 관련된 메모리 장치(565)로부터 획득된 데이터를 포함한다. 입력 데이터는 예를 들어, 타이어 브랜드 및/또는 모델, 타이어의 화학 조성, 타이어 공칭 치수 또는 타이어의 다른 구조적 및 기계적 특성 및 특징과 관련된 구성 데이터(562)를 포함할 수 있다. 선택적으로, 타이어 디자인과 관련된 데이터는 또한 타이어가 타이어의 거동을 변화시켰을 수 있는 어떠한 처리 또는 이벤트를 겪었는지를 나타내는 타이어 이력을 포함한다. 예를 들어, 타이어는 리-트레딩(re-treading)를 겪었을 수 있고, 및/또는 그 거동 특성에 영향을 미칠 수 있는 방식으로 서비스 되었을 수 있다. 입력 데이터는, 실제 타이어와 관련하여 배치된 센서 및/또는 차량(100) 상에 배치된 센서 모두의, 하나 이상의 센서(510)로부터의 데이터(561)를 더 포함할 수 있다. 이러한 선택적 센서(510)는 타이어의 하나 이상의 작동 파라미터를 측정하도록 배치되며, 여기서 하나 이상의 작동 파라미터는 차량 속도, 휠 회전 속도, 타이어 압력, 타이어 온도, 타이어 가속도, 타이어 변형률, 타이어 GPS 위치, 날씨, 주변 온도, 우천 분류 데이터, 법선 하중, 슬립각, 조향각 및 타이어에 인가된 양/음의 토크 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

방법은 또한 입력 데이터에 기초하여 하나 이상의 타이어 파라미터들 중 적어도 일부를 결정하는 단계 Sa2를 포함한다. 파라미터들 중 일부는 직접적으로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 공칭 타이어 압력은 타이어 압력을 측정하도록 배치된 압력 센서로부터 직접적으로 부여될 수도 있다. 타이어의 다른 파라미터들은 입력 데이터에 기초하여 추정될 수도 있다. 예를 들어, 공칭 타이어 치수, 타이어 압력 및 타이어 회전 속도의 조합으로부터 유효 타이어 롤링 반경이 결정될 수도 있다. 타이어 마모는 추정된 타이어 마모율을 적분함으로써 또는 단순히 타이어 연령에 기초하여 추정될 수 있다. 하나 이상의 추정된 타이어 파라미터(Sa21)는 선택적으로 타이어 마모, 타이어 종방향 스티프니스, 타이어 횡방향 스티프니스, 타이어 롤링 저항, 타이어 피크 마찰, 타이어 롤링 반경, 타이어 접촉 패치 특성, 타이어 밸런스 특성 및 휠 얼라인먼트 특성 중 어느 하나를 포함한다.

그 다음, 타이어 모델이 구성되고 Sa3, 여기서 타이어 모델은 예를 들어, 도 2와 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 휠 슬립과 발생 휠 힘 사이의 관계를 정의한다. 그 다음, 타이어 모델은 하나 이상의 타이어 파라미터에 의해 파라미터화된다. 예를 들어, 간단한 예를 들면, 타이어 모델은 휠 슬립과 타이어의 슬립 스티프니스 파라미터로부터 결정된 발생 힘 사이의 관계의 선형 근사치로 구성될 수 있다. 위에서 언급한 바와 같이, 본 명세서에 개시된 기술들의 하나의 핵심 개념은 타이어 모델 및 추정 및 측정된 다양한 타이어 파라미터가 업데이트된 입력 데이터를 기반으로 반복적으로 업데이트 Sa22 될 수 있다는 것이다. 이는 타이어 모델 및 다양한 타이어 파라미터가 새 타이어에서 거의 마모되어 교체가 필요한 타이어에 이르기까지 타이어의 수명 주기를 통해 지속적으로 업데이트됨을 의미한다. 따라서 타이어 모델은 고정적으로 구성된 타이어 모델에 비해 더 정확하다. 또한 타이어 모델은 잘못된 구성에 반응하여 사전 구성된 데이터와 실제 타이어의 거동 사이의 불일치를 제거할 것이다.

일부 측면들에 따르면, 타이어 모델(Sa31)은, 도 2와 관련하여 위에서 논의된 바와 같이, 휠 슬립과 종방향 및 횡방향의 생성된 휠 힘의 관계를 정의하도록 구성된다. 차량(100)의 VMM 기능은, 보다 정확한 방식으로 중량 연결식 차량의 다양한 차량 유닛들에 대해 원하는 글로벌 포스 분포를 생성하기 위해, 이 타이어 모델을 유리하게 사용하여 MSD 코디네이션을 수행할 수 있다. 예컨대, 가속을 원하는 경우에, VMM 기능은 MSD를 코디네이팅하여 원하는 가속 방향으로 원하는 힘을 함께 제공하는 휠 슬립을 생성할 수 있다. 타이어 모델(Sa34)은 휠 슬립과 추진 및 제동 휠 포스 모두, 또는 추진 또는 제동 중 하나 사이의 관계를 정의하도록 선택적으로 구성된다.

다른 측면들에 따르면, 타이어 모델(Sa32)은 타이어의 롤링 저항을 모델링하도록 구성된다. 이는 VMM 기능이 롤링 저항의 관점에서 MSD 코디네이션 문제에 대한 상이한 솔루션들을 비교하고 MSD 코디네이션 문제에 대한 다른 솔루션들에 비해 더 작은 롤링 저항과 연관된 솔루션을 선택할 수 있음을 의미한다. 또한, 차량(100)이 하나 이상의 리프트 가능한 차축을 포함하는 경우, VMM 기능은 차축을 들어 올리는 것이 롤링 저항에 대해 더 유리한 동작을 초래할 것인지를 평가할 수 있다. 이러한 방식으로 VMM 기능은 더 낮은 롤링 저항을 달성하는 것을 목표로 차량 제어를 최적화하거나 적어도 개선할 수 있다. 결과적으로, 본 명세서에 개시된 방법들은 유리하게는 차량(100)의 감소된 전체 롤링 저항을 제공한다.

추가 측면에 따르면, 타이어 모델(Sa33)은 예를 들어, 차량 상태 및/또는 기동에 따라 타이어의 마모율울 모델링하도록 구성된다. 따라서, 다양한 차량 제어 기능은 타이어 마모율을 고려할 수 있다. 이는 상이한 MSD에 의해 원하는 글로벌 포스 세트를 생성하기 위한 하나 이상의 실현 가능한 해결책이 과도한 타이어 마모율을 초래하므로 폐기될 수 있음을 의미한다. 이는 예를 들어, 어떠한 제어 할당이 심한 스크러빙을 야기하는, 차량 코너링의 경우, 발생할 수 있다. 다양한 차량 상태 및 타이어 매개 변수에 대한 타이어 마모율 출력을 포함하는 타이어 모델을 통합함으로써 높은 타이어 마모율과 관련된 차량 기동을 방지하여 타이어 수명을 연장할 수 있다.

타이어 모델(Sa35)은 또한 타이어의 셀프-얼라이닝 토크를 모델링하도록 구성될 수 있다. 이러한 셀프-얼라이닝 토크는 때때로 MSD 코디네이션 기능의 구성요소이다. 따라서, 이러한 중요한 힘을 잘 아는 것은 정확한 차량 모션 관리를 수행하는 것을 용이하게 한다.

방법은 또한 휠 슬립과 생성된 휠 힘 사이의 관계에 기초하여 중량 차량의 모션을 제어하는 단계 Sa4 를 포함한다. 제어의 예들은 예를 들어, 위의 도 3 및 도 4와 관련하여 논의되었다. 방법은 예를 들어, 모션 요청의 이행을 포함하는 제약 조건 하에서 타이어 마모율을 감소시키도록 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 서포트 디바이스를 코디네이팅하는 단계 Sa41 를 포함할 수 있다. 이는 VMM 기능이 원하는 차량(100)의 상이한 차량 유닛에 작용하는 모멘트 및 글로벌 포스 세트를 생성하는 방법에 대한 몇 가지 가능한 솔루션들을 가질 수 있음을 의미한다. 각 솔루션은 그때 타이어 모델에 의해 타이어 마모율의 관점에서 평가될 수 있고, 과도한 타이어 마모율을 초래하지 않는 솔루션이 선택될 수 있다. 이러한 유형의 기능은 제한된 타이어 마모율과 연관된 제어 솔루션만을 선택하도록 차량 모션 관리를 제약하는 데 사용될 수 있다. 상기 특징은 또한 운전자가 높은 타이어 마모율과 연관된 차량 제어를 수행할 때 운전자에게 경고 신호를 제공하는 데 사용될 수 있다. 이 경우, 운전자가 타이어에 유해한 기동을 수행하면 캐빈 내에서 경고등 또는 청각 경보 신호와 같은 다른 알림 수단이 트리거될 수 있고, 현재 생성된 높은 타이어 마모율에 대해 운전자에게 알리는 메시지가 표시될 수 있다.

본 명세서에 개시된 방법들은 모션 요청의 성취를 포함하는 제약들 하에서 타이어 롤링 저항을 감소시키도록 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 지지 디바이스들을 코디네이팅하는 단계(Sa42)를 더 포함할 수 있다. 따라서, 타이어 마모율에 관해서, VMM 기능은 모두 원하는 글로벌 포스 세트를 생성하는 상이한 MSD 코디네이션 솔루션들 사이에서 선택하고 허용 가능한 또는 더 나아가 최소 롤링 저항과 관련된 것을 선택할 수 있다. 결과적으로 감소된 롤링 저항과 관련된 제어 할당들을 선택함으로써, 차량(100)의 에너지 효율이 향상되며, 이는 이점이 된다.

일부 측면들에 따르면, 타이어 모델은 차량의 정지 거리를 추정하거나 예측하는데 사용될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시된 방법들은 선택적으로, 중량 차량(100)의 정지 거리를 감소시키기 위해 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 지지 디바이스들을 코디네이팅하는 단계(Sa43)를 포함한다. 이러한 코디네이팅은 리프트 가능한 차축을 조정하는 것, 또는 예를 들어 조정 가능한 서스펜션 시스템 등에 의해 법선 하중의 변화를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 특징은 정지 거리를 일부 최대 값 이하로 유지하는, 예를 들어 연비 또는 다른 형태의 에너지 효율에 대한 추가 최적화를 수행하는 데 사용될 수 있다.

본 명세서에 개시된 방법들은 또한, 중량 차량(100)의 주행 거리 능력을 증가시키기 위해 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 서포트 장치들을 코디네이팅하는 단계(Sa44)를 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시된 많은 기능들 및 특징들은 서로 독립적으로 또는 조합되어 구현될 수 있다. 특히, 타이어 마모율 추정 및 타이어 롤링 저항 추정과 관련된 특징은 하나 이상의 형태의 출력 데이터를 출력할 수 있는 보다 진보된 타이어 모델로서 타이어 힘 추정과 관련된 특징과 독립적으로 또는 조합되어 구현될 수 있다.

도 6b는 중량 차량(100)의 모션을 제어하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이며, 특히 차량 모션 상태에 따라 차량의 하나 이상의 타이어의 마모율을 추정하기 위한 흐름도이다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 이 방법은 중량 차량(100)의 타이어(150, 160, 170)의 하나 이상의 타이어 파라미터와 관련된 입력 데이터(561, 562)를 획득하는 단계 Sb1를 포함한다. 마모율을 결정하는 데 관련될 수 있는 타이어 파라미터는 예를 들어, 타이어 화학적 조성 및 기계적 구조, 접촉 패치 기하학적 구조, 타이어압(inflation pressure) 등을 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 입력 데이터에 기초하여 하나 이상의 타이어 파라미터 중 적어도 일부를 추정하는 단계 Sb2를 포함한다. 전술한 바와 같이, 입력 데이터는 타이어 파라미터(예를 들어, 메모리에 저장된 데이터로부터 획득될 수 있는 화학적 조성)를 직접적으로 나타내거나, 또는 간접적으로 타이어 파라미터와 연관될 수 있다. 센서 데이터는 예를 들어, 현재 타이어 접촉 패치 기하학적 구조를 추정하는 데 사용될 수 있다.

일반적으로, 하나 이상의 타이어 파라미터는 타이어 압력, 타이어 온도, 타이어 변형률, 타이어 GPS 위치, 날씨, 주변 온도 및 우천 구분 데이터 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 타이어 디자인과 관련된 데이터는 선택적으로 타이어 공칭 치수, 타이어 구조 특성, 타이어 화학 조성 및 타이어 이력 중 어느 하나를 포함한다.

방법은 또한 타이어 모델을 구성하는 단계 Sb3 를 포함하며, 여기서 타이어 모델은 타이어 마모율과 차량 모션 상태 사이의 관계를 정의하고, 타이어 모델은 하나 이상의 타이어 파라미터로 파라미터화된다. 따라서, 특정 타이어 모델 구조가 주어지면, 먼저 타이어 모델은 차량에 장착된 주어진 타이어에 맞도록 조정, 즉 파라미터화된다. 차량의 다른 타이어들은 서로 다른 타이어 모델 매개변수화와 관련이 있을 가능성이 높고, 차량의 다른 휠에 장착된 타이어가 동일한 브랜드와 유형이라 하더라도, 그들은 서로 다른 작동 조건에 종속될 가능성이 높고 따라서 서로 다른 타이어 모델 매개변수화를 가질 가능성이 높다. 타이어 모델은 현재 또는 미래의 차량 모션 상태와 타이어 마모율 간의 관계를 정의한다. 이는 타이어 모델이 차량 모션 상태와 타이어 마모율 간의 함수 또는 매핑으로 볼 수 있다는 것을 의미한다.

일반적으로, 차량 모션 상태는 차량 속도, 휠 회전 속도, 타이어 가속도, 타이어 법선 하중, 슬립각, 조향각 및 인가 토크 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 차량 모션 상태는 또한 선택적으로 타이어의 각 휠의 종방향 휠 슬립(Sb31), 타이어의 각 휠의 횡방향 휠 슬립(Sb32), 타이어의 각 휠의 법선 하중(Sb33) 및 타이어의 각 휠의 회전 속도(Sb34) 중 어느 하나를 포함한다.

방법은 차량 모션 상태를 추정하는 단계 Sb4를 더 포함하고, 또한 타이어 모델 및 차량 모션 상태에 기초하여 중량 차량의 모션을 제어하는 단계 Sb5 를 더 포함한다. 타이어 모델은 다양한 차량 제어 기능들을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 주어진 차량에서 타이어 마모를 감소시키고자 하는 경우, 상이한 제어 옵션들 또는 MSD 코디네이션 솔루션들이 타이어 마모율의 관점에서 비교될 수 있고, 허용 가능한 또는 더 나아가 최소 타이어 마모율을 갖는 제어 옵션이 선택될 수 있다. 차량 구성은 또한 타이어 마모율을 감소시키는 것을 목표로 결정될 수 있다. 예를 들어, 차량이 하나 이상의 리프트 가능한 차축 또는 VCU가 상이한 차축 또는 더 나아가 개별 타이어에 대한 법선 하중을 조정할 수 있게 하는 액티브 서스펜션 시스템을 포함한다고 가정하자. 이 경우, 감소된 타이어 마모를 초래하는 법선 하중 분포가 더 높은 타이어 마모도를 초래하는 구성에 비하여 선호되어 선택될 수 있다. 따라서, 차량(100)에서의 타이어 마모가 감소될 수 있으며, 이는 장점이 된다.

일 측면에 따르면, 하나 이상의 추정 타이어 파라미터(Sb21)는 타이어 마모, 타이어 종방향 스티프니스, 타이어 횡방향 스티프니스, 타이어 롤링 저항, 타이어 피크 마찰, 타이어 롤링 반경, 타이어 접촉 패치 특성, 타이어 밸런스 특성 및 휠 얼라인먼트 특성 중 어느 하나를 포함한다. 이러한 타이어 파라미터는 주어진 타이어에 맞게 타이어 모델을 "맞춤화"하는데 사용될 수 있다. 그러면, 이러한 타이어 모델은 주어진 타이어에 맞춤화되지 않은 보다 일반적인 타이어 모델에 비해, 차량 작동 상태와 타이어 마모율 사이의 보다 정확한 매핑을 제공할 것이다. 본 명세서에서 제안하는 타이어 모델은 입력 데이터에 기초하여 하나 이상의 타이어 파라미터 중 적어도 일부에 대해 반복적으로 업데이트 Sb22할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 시간이 지남에 따라 타이어 특성이 변화하면 차량 작동 상태와 타이어 마모율 사이의 정확한 매핑을 유지하기 위해 모델도 변화한다.

차량 작동 상태에 의존하는 타이어 모델에 의해 주어진 바와 같이, 타이어 마모율을 고려하기 위해 차량 제어가 어떻게 적응될 수 있는지에 대한 많은 상이한 예들이 존재한다. 타이어 마모율은 현재 차량 상태에 대하여 결정되거나 (즉 현재 차량 상태가 타이어 마모율 측면에서 타이어에 얼마나 영향을 미치는지가 결정될 수 있음) 또는 향후 차량 작동을 위해 예측될 수 있다. 예를 들어, 차량이 회전에 접근하고 있고, 회전을 하기 위한 여러 상이한 옵션들, 즉 제동에 의해 조향되거나, 조향된 차축에 의해 조향되거나, 둘의 조합이 존재하는 경우를 가정한다. 차량은 또한 곡선을 통과하는 경로를 선택할 수 있다. 그 후, 상이한 제어 옵션들과 연관된 타이어 마모율을 결정하기 위해 타이어 모델에 문의되고, 가장 작은 타이어 마모율과 연관된 옵션들이 선택될 수 있다. 타이어 모델이 또한 예컨대, 롤링 저항과 관련된 데이터를 출력하도록 구성된다면, 합리적인 양의 타이어 마모율을 가지면서도 동시에 허용 가능한 롤링 저항을 제공하는 제어 옵션을 찾기 위해 두 선택 기준들의 조합이 사용될 수 있다.

유리하게, 차량 모션 제어를 위한 휠 슬립 한계는 미리 결정된 허용 목표 마모율에 따라 구성될 수 있다. 따라서, 차량이 위험 상황을 경험하지 않는 한, 이러한 바람직한 휠 슬립 한계 이하에서 차량을 작동시킴으로써 타이어 마모가 상당히 감소될 수 있다.

방법은 또한 선택적으로, 차량 모션 상태에 대응하는 마모율에 따라 휠 슬립을 제어하는 것 Sb51, 예를 들어, 마모율에 따라 차량의 리프트 가능한 차축의 설정 및/또는 능동 서스펜션 시스템의 설정을 조정함으로써 차량 모션 상태에 대응하는 마모율에 따라 법선 하중을 제어하는 것 Sb52 중 어느 하나를 포함한다. 방법은 또한 선택적으로, 마모율에 의존하여 휠 회전 속도를 제어하는 것 Sb53, 구성된 목표 마모율에 기초하여 중량 차량의 모션을 제어하는 것 Sb54, 모션 요청의 충족을 포함하는 제약 조건 하에서 타이어 마모율을 감소시키도록 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 서포트 디바이스를 코디네이팅하는 것 중 어느 하나를 포함한다.

차량 제어는 최대 또는 적어도 바람직한 정지 거리의 요구 조건 하에서 더 수행될 수 있으며, 즉 차량이 지정된 거리에서 완전 정지할 수 있을 것이 요구되는 것이 필요할 수 있다. 이 경우, 방법은 중량 차량(100)의 정지 거리를 줄이기 위해 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 지원 장치를 코디네이팅하는 단계 Sb56를 포함할 수 있다.

도 6c는 중량 차량(100)의 모션을 제어하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이며, 특히 차량 모션 상태에 따라 차량의 하나 이상의 타이어의 롤링 저항을 추정하기 위한 흐름도이다. 예를 들어, 도 5를 또한 참조하면, 이 방법은 중량 차량(100)의 타이어(150, 160, 170)의 하나 이상의 타이어 파라미터와 관련된 입력 데이터(561, 562)를 획득하는 단계 Sc1 를 포함한다. 롤링 저항을 결정하는 데 관련될 수 있는 타이어 파라미터는 예를 들어, 타이어 화학적 조성 및 기계적 구조, 접촉 패치 기하학적 구조, 타이어압 등을 포함할 수 있다. 이 방법은 또한 입력 데이터에 기초하여 하나 이상의 타이어 파라미터 중 적어도 일부를 추정하는 단계 Sc2를 포함한다. 전술한 바와 같이, 입력 데이터는 타이어 파라미터(예를 들어, 메모리에 저장된 데이터로부터 획득될 수 있는 화학적 조성)를 직접적으로 나타내거나 또는 간접적으로 타이어 파라미터와 연관될 수 있다. 센서 데이터는 예를 들어, 현재 타이어 접촉 패치 기하학적 구조, 현재 타이업압 등을 추정하는 데 사용될 수 있다.

일반적으로, 하나 이상의 타이어 파라미터는 타이어 압력, 타이어 온도, 타이어 변형률, 타이어 GPS 위치, 날씨, 주변 온도 및 강우 분류 데이터 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

타이어 디자인과 관련된 데이터는 타이어 공칭 치수, 타이어 구조적 특성, 타이어 화학 성분 및 타이어 이력 등을 선택적으로 포함한다.

이 방법은 또한 타이어 모델을 구성하는 단계 Sc3를 포함하는데, 여기서 타이어 모델은 타이어 롤링 저항과 차량 모션 상태 사이의 관계를 정의하고, 타이어 모델은 하나 이상의 타이어 파라미터에 의하여 파라미터화된다. 따라서, 특정 타이어 모델 구조가 주어졌을 때, 타이어 모델은 먼저 차량에 장착된 주어진 타이어에 맞도록 조정, 즉, 파라미터화된다. 차량의 다른 타이어는 다른 타이어 모델 파라미터화와 연관되어 있을 가능성이 높다. 차량의 다른 휠에 장착된 타이어가 동일한 브랜드 및 종류일지라도, 그들은 다른 작동 컨디션들을 겪을 가능성이 크고 따라서 다른 타이어 모델 파라미터화들을 아마도 가질 것이다. 타이어 모델은 현재 또는 미래의 차량 모션 상태와 타이어 롤링 저항 사이의 관계를 정의한다. 이는 타이어 모델이 차량 모션 상태와 타이어 롤링 저항 사이의 함수 또는 매핑으로 볼 수 있다는 것을 의미한다.

일반적으로 차량 모션 상태는 차량 속도, 휠 회전 속도, 타이어 가속도, 타이어 법선 하중, 슬립각, 조향각 및 적용 토크 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

차량 모션 상태는 또한 선택적으로 타이어의 각 휠의 종방향 휠 슬립 Sc31, 타이어의 각 휠의 횡방향 휠 슬립 Sc32, 타이어의 각 휠의 법선 하중 Sc33, 타이어의 각 휠의 회전 속도 Sc34 중 하나를 포함한다.

방법은 차량 모션 상태를 추정하는 단계 Sc4를 더 포함하고, 또한 타이어 모델 및 차량 모션 상태에 기초하여 중량 차량의 모션을 제어하는 단계 Sc5 를 더 포함한다. 타이어 모델은 다양한 차량 제어 기능들을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 주어진 차량에서 타이어 마모를 감소시키고자 하는 경우, 상이한 제어 옵션들 또는 MSD 코디네이션 솔루션들이 타이어 롤링 저항의 관점에서 비교될 수 있고, 허용 가능하거나 더 나아가 최소의 타이어 롤링 저항을 갖는 제어 옵션이 선택될 수 있다. 차량 구성은 또한 타이어 롤링 저항을 감소시키는 것을 목표로 결정될 수 있다. 예를 들어, 차량이 하나 이상의 리프트 가능한 차축 또는 VCU가 상이한 차축 또는 더 나아가 개별 타이어에 대한 법선 하중을 조정할 수 있게 하는 액티브 서스펜션 시스템을 포함한다고 가정하자. 이 경우, 더 높은 타이어 마모를 초래하는 구성보다 감소된 타이어 마모를 초래하는 법선 하중 분포가 선호되어 선택될 수 있다. 따라서, 차량(100)에서의 타이어 마모가 감소될 수 있으며, 이는 장점이 된다.

일 측면에 따르면, 하나 이상의 추정 타이어 파라미터 Sc21은 타이어 마모, 타이어 종방향 스티프니스, 타이어 횡방향 스티프니스, 타이어 롤링 저항, 타이어 피크 마찰, 타이어 롤링 반경, 타이어 접촉 패치 특성, 타이어 밸런스 특성 및 휠 얼라인먼트 특성 중 어느 하나를 포함한다. 이러한 타이어 파라미터는 주어진 타이어에 맞게 타이어 모델을 "맞춤화"하는데 사용될 수 있다. 그러면 이 타이어 모델은 주어진 타이어에 맞춤화되지 않은 보다 일반적인 타이어 모델에 비해, 차량 작동 조건과 타이어 롤링 저항 사이의 보다 정확한 맵핑을 제공할 것이다. 본 명세서에서 제안하는 타이어 모델은 입력 데이터에 기초한 하나 이상의 타이어 파라미터 중 적어도 일부에 대하여 반복적으로 업데이트 Sc22될 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 시간이 지남에 따라 타이어 특성이 변화한다면, 차량 작동 조건과 타이어의 롤링 저항 사이의 정확한 맵핑을 유지하기 위해 모델 또한 변화할 것이다.

차량 작동 상태에 따른 타이어 모델에 의해 주어진 바와 같이, 타이어 롤링 저항을 고려하기 위하여 차량 제어가 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 많은 상이한 예들이 존재한다. 타이어 롤링 저항은 현재 차량 상태에 대하여 결정되거나 (즉 현재 차량 상태가 타이어 마모 측면에서 타이어에 얼마나 영향을 미치는지) 향후 차량 작동에 대하여 예측될 수 있다. 예를 들어, 차량이 회전에 가까워지고 있고 회전을 하기 위한 몇 가지 상이한 옵션들, 즉 제동에 의해 조향되거나 조향된 차축에 의해 조향되거나 둘의 조합에 의해 조향된다고 가정하자. 그 때, 상이한 제어 옵션들과 연관된 타이어 마모를 알아내기 위해 타이어 모델에 문의가 이루어지고, 가장 작은 타이어 롤링 저항과 연관된 옵션들이 선택될 수 있다. 타이어 모델이 예컨대 롤링 저항과 관련된 데이터를 출력하도록 구성된 경우, 타이어 마모량이 적당함과 동시에 허용 가능한 롤링 저항 정도를 제공하는 제어 옵션을 찾기 위해 두 가지 선택 기준을 조합하여 사용할 수 있다.

방법은 선택적으로, 차량 모션 상태에 대응하는 롤링 저항에 따라 휠 슬립을 제어하는 것 Sc51, 예를 들어 롤링 저항에 따라 차량의 리프트 가능한 차축의 설정 및/또는 능동 서스펜션 시스템의 설정을 코니테이팅함으로써 차량 모션 상태에 대응하는 롤링 저항에 따라 법선 하중을 제어하는 것 Sc52 중 어느 것을 포함한다. 방법은 또한 선택적으로 롤링 저항에 따라 휠 회전 속도를 제어하는 것 bS53, 구성된 목표 롤링 저항에 기초하여 중량 차량의 모션을 제어하는 것 Sc54, 모션 요청의 이행을 포함하는 제약 조건 하에서 타이어 롤링 저항을 감소시키도록 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 서포트 디바이스들을 코디에이팅하는 것 중 어느 것을 포함한다.

차량 제어는 또한 최대 또는 적어도 바람직한 정지 거리의 요구 조건 하에서 수행될 수 있으며, 즉 차량이 지정된 거리에서 완전 정지할 수 있어야 할 수 있다. 이 경우, 방법은 하나 이상의 중량 차량(100)의 동작 지원 장치를 코디네이팅 Sc56 하여 중량 차량(100)의 정지 거리를 감소시킬 수 있다.

도 6a 내지 도 6c와 관련하여 위에서 논의된 방법 단계들은 자유롭게 조합될 수 있다.

도 7은 다수의 기능 유닛들의 관점에서, VUC들(130, 140) 중 어느 것과 같은 본 명세서에서의 논의들의 실시예들에 따른 제어 유닛(700)의 구성들을 개략적으로 나타낸다. 이 제어 유닛(700)은 연결식 차량(1) 내에 구성될 수 있다. 처리 회로(710)는 예컨대 저장 매체(730)의 형태의 컴퓨터 프로그램 프로덕트에 저장된 소프트웨어 명령들을 실행할 수 있는 적절한 중앙 처리 유닛 CPU, 멀티프로세서, 마이크로컨트롤러, 디지털 신호 프로세서(DSP) 등 중 어느 하나 이상의 조합을 사용하여 제공된다. 처리 회로(710)는 더 나아가 적어도 하나의 주문형 반도체(ASIC), 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)로서 제공될 수 있다.

특히, 처리 회로(710)는 제어 유닛(700)이 도 7과 관련하여 논의된 방법들과 같은 동작들의 세트, 또는 단계들을 수행하도록 구성된다. 예컨대, 저장 매체(730)는 동작들의 세트를 저장할 수 있고, 처리 회로(710)는 저장 매체(730)로부터 동작들의 세트를 검색하도록 구성되어 제어 유닛(700)이 동작들의 세트를 수행하도록 할 수 있다. 동작들의 세트는 실행가능한 명령어들의 세트로서 제공될 수 있다. 따라서, 프로세싱 회로(710)는 본원에 개시된 바와 같은 방법들을 실행하도록 배치된다.

저장 매체(730)는 또한, 예를 들어, 자기 메모리, 광학 메모리, 솔리드 스테이트 메모리 또는 더 나아가 원격으로 장착된 메모리의 임의의 하나 또는 조합일 수 있는 영구 스토리지를 포함할 수 있다.

제어 유닛(700)은 적어도 하나의 외부 디바이스와의 통신들을 위한 인터페이스(720)를 더 포함할 수 있다. 이와 같이, 인터페이스(720)는 아날로그 및 디지털 컴포넌트들 및 유선 또는 무선 통신을 위한 적절한 개수의 포트들을 포함하는 하나 이상의 송신기 및 수신기들을 포함할 수 있다.

처리 회로(710)는 예를 들어, 인터페이스(720)와 저장 매체(730)에 데이터 및 제어 신호를 보내고, 인터페이스(720)로부터 데이터 및 보고를 수신하고, 저장 매체(730)로부터 데이터 및 명령을 검색함으로써 제어 유닛(700)의 전반적인 동작을 제어한다. 여기에 제시된 개념을 모호하게 하지 않기 위해 제어 노드의 다른 구성 요소들 및 관련 기능은 생략된다.

도 8은, 컴퓨터 상에서 실행될 때, 도 6a 내지 도 6c에 도시된 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단(820)을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 담은 컴퓨터 판독 가능 매체(810)를 도시한다. 컴퓨터 판독 가능 매체 및 코드 수단은 함께 컴퓨터 프로그램 프로덕트(800)을 형성할 수 있다.

Claims (22)

1. 중량 차량(100)의 모션을 제어하기 위한 방법으로서, 상기 방법은,
   상기 중량 차량(100)에 장착된 타이어(150, 160, 170)의 하나 이상의 타이어 파라미터들과 관련된 입력 데이터(561, 562)를 얻는 것(Sc1)과,
   상기 입력 데이터를 기반으로 상기 하나 이상의 타이어 파라미터들의 적어도 일부를 추정하는 것(Sc2)과,
   타이어 모델을 구성하는 것(Sc3)과, 여기서 상기 타이어 모델은 타이어 휠 롤링 저항과 차량 모션 상태 사이의 관계를 정의하며, 상기 하나 이상의 타이어 파라미터들에 의해 파라미터화되고,
   차량 모션 상태를 추정하는 것(Sc4)과,
   상기 타이어 모델 및 상기 차량 모션 상태에 기초하여 상기 중량 차량의 모션을 제어하는 것(Sc5)을 포함하는,
   방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 입력 데이터(Sc11)는 상기 타이어의 하나 이상의 파라미터들을 측정하도록 배치된 하나 이상의 센서(510)로부터의 입력 데이터를 포함하는,
   방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 하나 이상의 타이어 파라미터는 타이어 압력, 타이어 온도, 타이어 변형률, 타이어 GPS 위치, 날씨, 주변 온도 및 강우 분류 데이터 중 어느 것을 포함하는,
   방법.
4. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 입력 데이터(Sc12)는 타이어 디자인과 관련된 메모리(565)로부터 획득된 데이터를 포함하는,
   방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 타이어 디자인과 관련된 데이터는 타이어 공칭 치수, 타이어 구조 특성, 타이어 화학적 조성, 타이어 이력 중 어느 하나를 포함하는,
   방법.
6. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 하나 이상의 추정 타이어 파라미터(Sc21)는 타이어 마모, 타이어 종방향 스티프니스, 타이어 횡방향 스티프니스, 타이어 롤링 저항, 타이어 피크 마찰, 타이어 롤링 반경, 타이어 접촉 패치 특성, 타이어 밸런스 특성 및 휠 얼라인먼트 특성 중 어느 것을 포함하는,
   방법.
7. 이전 청구항들 중 어느 한항에 있어서,
   업데이트된 입력 데이터에 기초하여 상기 하나 이상의 타이어 파라미터의 적어도 일부를 반복적으로 업데이트(Sc22)하는 것을 포함하는,
   방법.
8. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 차량 모션 상태는, 상기 타이어의 각각의 휠의 종방향 휠 슬립을 포함하는 (Sc31),
   방법.
9. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 차량 모션 상태는 상기 타이어의 각각의 휠의 휭방향 휠 슬립을 포함하는 (Sc32),
   방법.
10. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량 모션 상태는 상기 타이어의 각각의 휠의 법선 하중(normal load)을 포함하는 (Sc33),
    방법.
11. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량 모션 상태는 상기 타이어의 각각의 휠의 회전 속도를 포함하는 (Sc34),
    방법.
12. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량 모션 상태에 대응하는 상기 롤링 저항에 따라 휠 슬립을 제어하는 것 (Sc51)을 포함하는,
    방법.
13. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 차량 모션 상태에 대응하는 상기 롤링 저항에 따라 법선 하중을 제어하는 것 (Sc52)을 포함하는,
    방법.
14. 제13항에 있어서,
    상기 롤링 저항에 따라 상기 차량의 리프트 가능한 차축의 설정을 조정함으로써 법선 하중을 제어(Sc521)하는,
    방법.
15. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 롤링 저항에 따라 휠 회전 속도를 제어하는 것(Sc53)을 포함하는,
    방법.
16. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    구성된 목표 롤링 저항에 기초하여 상기 중량 차량의 모션을 제어하는 것(Sc54)을 포함하는,
    방법.
17. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    모션 요청의 이행을 포함하는 제약 조건 하에서 타이어 롤링 저항을 감소시키기 위하여, 상기 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 서포트 장치를 코디네이팅하는 것(Sc55)을 더 포함하는,
    방법.
18. 이전 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 중량 차량(100)의 정지 거리를 감소시키기 위해 상기 중량 차량(100)의 하나 이상의 모션 서포트 장치를 코디네이팅하는 것(Sc56)을 더 포함하는,
    방법.
19. 컴퓨터 상에서 실행되거나 제어 유닛(700)의 처리 회로(810) 상에서 실행될 때, 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항의 단계들을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램(820).
20. 컴퓨터 상에서 실행되거나 제어 유닛(700)의 처리 회로(810) 상에서 실행될 때, 제 1 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항의 단계들을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램(820)을 담은 컴퓨터 판독 가능 매체(810).
21. 제 1 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 따른 방법의 단계를 수행하도록 구성되는, 연결식 차량(1)의 허용 차량 상태 공간(state space)을 결정하기 위한 제어부(130, 140, 700).
22. 제21항에 따른 제어부(800)를 포함하는 차량(100).