This paper describes an algorithm for Advanced Emergency Braking(AEB) with tire-road friction coefficient estimation. The AEB is a system to avoid a collision or mitigate a collision impact by decelerating the car automatically when forward collision is imminent. Typical AEB system is operated by Time-to-collision(TTC), which considers only relative velocity and clearance from control vehicle to preceding vehicle. AEB operation by TTC has a limit that tire-road friction coefficient is not considered. In this paper, Tire-road friction coefficient is also considered to achieve more safe operation of AEB. Interacting Multiple Model method(IMM) is used for Tire-road friction coefficient estimation. The AEB algorithm consists of friction coefficient estimator and upper level controller and lower level controller. The numerical simulation has been conducted to demonstrate the control performance of the proposed AEB algorithm. The simulation study has been conducted with a closed-loop driver-controller-vehicle system using using MATLAB-Simulink software and CarSim Vehicle model.
In this study, the tire road friction estimation(TRFE) algorithm for controlling the rear wheel driving force of a 4WD vehicle during acceleration is developed using a standard sensor in an ordinary 4WD passenger car and a speed sensor. The algorithm is constructed for the wheel shaft torque, longitudinal tire force, vertical tire force and maximum tire road friction estimation. The estimation results of shaft torque and tire force were validated using a torque sensor and wheel force transducer. In the algorithm, the current road friction is defined as the proportion calculated between longitudinal and vertical tire force. Slip slop methods using current road friction and slip ratio are applied to estimate the road friction coefficient. Based on this study's results, the traction performance, fuel consumption and drive shaft strength performance of a 4WD vehicle are improved by applying the tire road friction estimation algorithm.
Recently, wheel slip controllers with controlling the wheel slip directly has been studied using the brake-by-wire actuator. The wheel slip controller is able to control the braking force more accurately and can be adapted to various different vehicles more easily than the conventional ABS systems. The wheel slip controller requires the information about the tire braking force and road condition in order to achieve the control performance. In this paper, the tire braking forces are estimated considering the variation of the friction between brake pad and disk due to aging of the brake, moisture on the contact area or heating. In addition, the road friction coefficient is estimated without using tire models. The estimated performance of tire braking forces and the road friction coefficient is evaluated in simulations.
In this paper real-time estimation methods for identifying the tire-road friction coefficient are presented. Taking advantage of the Magic Formula Tire Model, the similarity technique and the specific model for the vehicle dynamics, a reduced order observer/filtered-regressor-based method is proposed. The Proposed method is evaluated on simulations of a full-vehicle model with an eight state nonlinear vehicle/transmission model and nonlinear suspension model. It has been shown through simulations that it is possible to estimate the tire-road friction from measurements of engine rpm, transmission output speed and wheel speeds using the proposed identification method. The proposed method can be used as a useful option as a part of vehicle collision warning/avoidance systems and will be useful in the implementation of a warning algorithm since the tire-road friction can be estimated only using RPM sensors.
The demands for vehicle safety systems such as ABS and ESC have been increased. Accurate vehicle state estimation is required to realized the abovementioned systems and tire-friction coefficient is crucial information. Estimation of lateral tire-road friction coefficient using pneumatic trail information is mainly dealt in this paper. Pneumatic trail shows unique characteristics according to the wheel side slip angle and these property is highly sensitive to vehicle lateral motion. The proposed algorithm minimizes the use of conventional tire models such as magic formula, brushed tire model and Dugoff tire model. The pure side slip maneuver, which means no longitudinal dynamics, is assumed to achieve the ultimate goal of this paper. A simulation verification using Carsim and Simulink is performed and the results show the feasibility of the proposed algorithms.
In this study, the possibility of estimation of friction coefficient between tire and road surface using running car data are checked. To get necessary data, such as tire and car velocities and braking force, a test car is driven with certain magnitude of decelerations from pre-set initial velocities to stop . The data are used to estimate friction coefficient with property chosen parameters , e.g,, driving stiffness, pressure distribution functions, etc. Experimental results show that running data car be used with properly chosen parameters to estimate friction coefficient.
Rubber friction properties include adhesion friction characteristics of the interface, hysteresis friction characteristics originating from repeated rubber deformations, and cohesion friction characteristics due to wear and tear. Cohesion friction is generally sufficiently small (< 3%) that it can be ignored, whereas adhesion friction has a relatively large contribution of 15%, but has not been investigated thoroughly. Therefore, through an adhesion friction study, the adhesion mechanism was examined and the relationship between friction characteristics and adhesion friction on dry surfaces was derived. The wet grip characteristics of tread rubber are fully described by the hysteresis characteristics of tires, but friction characteristics on dry roads are difficult to determine without adhesion factors. The results presented herein demonstrate that the combination of hysteresis and adhesion properties in the tread rubber sufficiently explained the characteristics of the dry grip. Based on the results of this study, technologies will be developed to determine the key factors governing adhesion friction characteristics and improve dry tire braking performance.
It is well known that tire/road factors have a large influence on overall tire performance. In this paper, the basic study on the effects of tire/road factors on the pass-by noise performance of tire labeling has been carried out through experimental tests. The tire pass-by noise is affected by road characteristic factors, especially greatly influenced by road friction coefficient, and the next dominant factor is road chipping size. For several authorized pass-by noise test tracks, the pass-by noise correlation test has been done to know the test site effect, which results in 2~3dB(A) variation of pass-by noise level. Finally, it is shown that the winter tire is differently influenced by the pass-by noise test track characteristics, as compared to all-season tire and summer tire.
This study predicts the of the hysteretic friction of a rubber block sliding on an SMA asphalt road. The friction of filled rubber on a rough surface is primarily determined by two elements:the viscoelasticity of the rubber and the multi-scale perspective asperities of the road. The surface asperities of the substrate exert osillating forces on the rubber surface leading to energy dissipation via the internal friction of the rubber when rubber slides on a hard and rough substrate. This study defines the power spectra at different length scales by using a high-resolution surface profilometer, and uses rubber and road surface samples to conduct friction tests. I consider in detail the case when the substrate surface has a self affine fractal structure. The theory developed by Persson is applied to describe these tests through comparison with the hysteretic friction coefficient relevant to the energy dissipation of the viscoelastic rubber attributable to cyclic deformation. The results showed differences in the absolute values of predicted and measured friction, but with high correlation between these values. Hence, the friction prediction model is an appropriate tool for separating the effects of each factor. Therefore, this model will contribute to clearer understanding of the fundamental principles of rubber friction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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