포뮬러 스튜던트 일렉트릭의 TUfast
포뮬러 SAE는 1979년 미국 교수들에 의해 설립되었으며, 1999년에 유럽으로 건너왔습니다. 이 프로젝트는 학생들이 스스로 도전하고 자신의 능력을 시험하며 팀으로 대규모 프로젝트를 수행하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.
이 대회는 몇 년 전부터 전기 자동차 부문을 도입했으며, TUfast는 소형 관성 내비게이션 시스템인 엘립스2-N( SBG Systems)을 탑재한 전기 자동차 'eb018'로 출전합니다.
차량 동역학
Ellipse2-N INS/GNSS가 eb018에 설치되었습니다. IMU와 GPS 속도는 팀이 차량의 상태(속도, 슬립 각도, X 및 Y 가속도, 요율)를 추정하는 데 사용한 필터의 주요 소스입니다.
그런 다음 이 상태를 원하는 상태와 비교하여 각 모터의 명령을 생성합니다. 따라서 Ellipse2-N은 2018년 TUfast가 영국, 독일, 스페인에서 오토크로스 1위, 호주에서 종합 1위를 차지하는 데 매우 결정적인 역할을 했습니다.
타이어 분석
GPS 위치는 분석에 광범위하게 사용되었습니다. 팀은 eb018의 성능에 영향을 미치는 모든 현상을 보다 직관적으로 이해하기 위해 많은 지도를 생성했습니다. 매우 통찰력 있는 예로 아래의 트랙 맵을 들 수 있습니다. 칼만 필터의 내부 보정 계수를 보여줍니다.
이를 통해 타이어 모델이 타이어의 종방향 힘(직진 시 파란색/녹색)을 과대평가하고 횡방향 힘(코너 시 주황색/노란색)은 다소 잘 예측한다는 사실을 알게 되었습니다.
2019년형 차량에서 사용하는 엘립스2-N
Ellipse 및 해당 소프트웨어는 작업하기 좋고 구성하기 쉬웠습니다. 문서에는 시스템과의 인터페이스를 시작하고 개발하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다.
Ellipse 에서 제공하는 데이터는 정확하며 1km 이상 주행 시 10cm 미만의 오차를 보였습니다. 저희는 이 제품에 매우 만족하고 있습니다." TUfast 팀에서 차량 동역학을 담당하는 알렉산드르 콥의 설명입니다.
eb019에서는 Ellipse2-N의 잠재력을 더 많이 활용할 것입니다. 하나는 메인 상태(eb018에서와 같이)를 위한 것이고, 다른 하나는 메인 필터의 물리적 모델에 공급되는 센서와 데이터를 필터링하는 데 사용할 것입니다.
메인 필터도 위치 및 방향 추정 기능으로 개선될 예정입니다. 따라서 타원2-N은 차량의 상태 추정을 위한 가장 중요한 센서로 남아 있습니다. 통합된 칼만 필터는 롤, 피치, 요 각도를 정확하게 추정하는 데 특히 유용할 것입니다.
이 세 가지 요소는 공력 계산에 필요합니다.