Appunti di Sperimentazione sui veicoli stradali

STRUMENTI SOFTWARE PER SPERIMENTAZIONE

Sono suddivisi in 2 parti, una prima parte per la simulazione dinamica e una seconda parte che serve per l'analisi dei dati. Per la simulazione dinamica faremo un accenno di matlab simulink. Verrà riportato un link su moodle per un video tutorial di simulink per impararlo a usare. È un ambiente che permette una simulazione con una programmazione grafica a blocchi. Ogni blocco ha un suo significato, possono rappresentare delle variabili o costanti. I fili rappresentano il passaggio delle informazioni. Ho anche blocchi integratori che integrano il valore, altri che danno una visualizzazione e blocchi di stop per interrompere la simulazione quando si verifica un particolare evento.

Il secondo e il terzo modulo sono fatti con blocchi fisici, in questo caso avrò blocchi che contengono delle equazioni. Sono blocchi che modellano matematicamente dei concetti fisici.

Il quarto, quinto e sesto modulo del tutorial sono i più complicati.

E rappresentano la modellazione di una moto. Saranno presenti i vari corpi retrotreno, avantreno, il guidatore e i vari vincoli che saranno collegati opportunamente.

La modellazione in simulink dobbiamo immaginarcela come suddivisa in step, quindi una variabile non ha un unico valore, ma il suo valore è rappresentato ad ogni step della simulazione, ad ogni passo della simulazione la variabile potrà assumere un certo valore.

Quindi sostanzialmente ogni variabile dobbiamo immaginarcela come un array (vettore), e se ci immaginiamo un indice del vettore (dove l'indice rappresenta un istante dello step di simulazione) ad ogni step la variabile avrà un certo valore. Quindi nel modello ogni step di simulazione si aggiorna nelle sue parti e quindi anche il valore che passa su un eventuale filo ad ogni istante potrà essere differente.

La logica di simulink è che abbiamo una logica di passi di integrazione che possiamo associare a dei passi temporali. Quindi esiste

Una variabile di integrazione che è associata al tempo. In questo modo c'è un parallelismo tra la modellazione numerica e quella del fenomeno fisico che evolve nel tempo. Il tutto sarà spiegato accuratamente nel tutorial su moodle.

Analisi dei dati - strumenti utili

Circuit tool e matlab sono i due strumenti che tratteremo per l'analisi dei dati. Per circuit tool parleremo di un caso applicativo e vedremo proprio dati reali di un esperimento svolto in australia, mentre per matlab è proposta un'analisi di dati raccolti durante un esperimento dimostrativo fatto con la classe di SVS nel 2018.

Progetto ABRAM:

Il primo progetto riguarda il sistema di frenata automatica di emergenza per le automobili (AEB) è un sistema piuttosto diffuso nelle auto sul mercato. Il sistema rileva un ostacolo davanti al veicolo e con una serie di algoritmi va ad agire sul sistema frenate, generando una decelerazione target per evitare l'impatto o ridurre la velocità.

nelcaso di impatto non evitabile. Questa funzione non è presente suiveicoli a due ruote anche se la ricerca si è mossa per svilupparla. Nel progetto ABRAMla ricerca era legata alla frenatura automatica dei motocicli (MAEB) con lo scopo divalutare se l'intervento di frenata automatica potesse essere gestito senza rischi(sono stati scelti alcuni partecipanti tra i comuni utenti di motocicli). L'esperimento sibasa su un tracciato rettilineo, una prima parte di esso è utilizzata per accelerare raggiungere una certa velocità, dopo abbiamo un tratto a velocità costante e un trattofinale per frenare manualmente il mezzo. Quindi il partecipante doveva accelerare fino ad una velocità di 40 km/h, percorrere questo tratto a velocità costante edeventualmente frenare manualmente nel tratto finale se fosse stato necessario. Neltratto centrale, in maniera non dichiarata esplicitamente, sarebbero state attivate delle frenature automatiche dalsistema per operare una decelerazione target del veicolo. La strumentazione della moto era composta da 2 telecamere, una rivolta verso il volto del guidatore montata sul cupolino con un sistema reversibile, così da potere vedere dove il guidatore stesse guardando, cosa stesse facendo ed eventualmente poterne vedere anche la reazione. L'altra videocamera è sul serbatoio e punta in avanti riprendendo anche tutto il manubrio per vedere le operazioni fatte dal guidatore. Erano presenti inoltre dei lampeggianti per sapere in quale stato si trovasse il sistema. Nel bauletto è presente un datalogger e come race tecnology sono montati un giroscopio e un accelerometro. Oltre a questo si ha un'antenna gps per determinare la posizione e il sistema di arresto del motore a distanza, grazie al quale mediante un comando remoto si è in grado di spegnere il motore, in modo che grazie al freno motore si ottiene la decelerazione (azionato in un momento in cui il guidatore

Stavo procedendo in prima marcia a 40km/h portando i giri a limitatore). Era il modo più economico senza agire sui freni per simulare una frenatura automatica.

Nel momento in cui viene azionato il radio comando è come se si spengesse il quadro, il sistema è collegato alla batteria di alimentazione del motore.

Nel punto di partenza bisogna abilitare il sistema remoto di comando del frenomotore, il sistema viene armato ad inizio prova e premendo un altro pulsante il motore si spegne. Raggiunto il gate di velocità costante l'investigatore si trova alle spalle e questo è importante perché così il partecipante non si rende conto di quando viene spento il motore. Una volta mostrata la bandiera la moto deve accelerare fino alla velocità prima del punto A. Raggiunto il punto C il guidatore deve frenare manualmente. Nella foto è stato indicato di ruotare in senso antiorario invece l'esperimento è stato fatto in senso

contrario.Circuit toolNella foto si vede le inquadrature delle due telecamere (in alto a destra) con altreinformazioni. In basso a sinistra ho tutti i segnali registrati dal datalogger e subitoaccanto ho un plot di questi valori (se guardiamo lo stato dal sistema remoto, prima è zero, poi passa ad un primo livello e infine ad un secondo livello; per quanto riguarda la velocità notiamo invece un primo tratto di accelerazione, un tratto a velocità costante e un tratto di decelerazione). Sulla destra è riportata l'informazione della posizione dal sistema gps.È importante imparare a leggere dai grafici l'analisi dei dati, ad ogni dettaglio dei grafici bisogna essere in grado di attribuire il fenomeno che l'ha causato. Investigando sul segnale bisogna capire cosa è successo. Dal tracciato si può vedere per esempio che non è stato percorso sempre esattamente lo stesso percorso.Il primo livello raggiunto dal sistema remoto

Corrisponde al momento in cui esso viene armato, mentre il secondo livello corrisponde al momento in cui viene azionato.

Vediamo da questa immagine sotto riportata cosa possiamo evincere ad esempio dai grafici di velocità e RC status.

Nel primo come possiamo vedere abbiamo un susseguirsi di curve con plateau e picchi, con un alternanza abbastanza regolare e intervallati da istanti di velocità nulla.

Il plateau si trova sempre alla stessa altezza (grazie al limitatore) quindi le curve con plateau corrispondono alla fase a velocità costante, mentre i picchi rappresentano la fase di ritorno tra una run e l'altra. Chiaramente se abbiamo più picchi che si susseguono senza essere intervallati da plateau significa che è successo qualcosa di diverso.

Per quanto riguarda invece il grafico dello stato del remoto, in esso possiamo notare dei picchi che corrispondono all'attivazione di quest'ultimo, infatti non in tutte le run il remoto veniva attivato.

Test

frenata automatica di emergenza (UniFi 2018): mezzo usato è il malaguti, equipaggiato di un sistema capace di mettere in pressione il sistema frenante sull'anteriore tramite centralina. I segnali più interessanti sono la velocità (vptw), il rollio (roll). La decelerazione imposta dal sistema di frenatura automatico (abdecel), la decelerazione della moto (aptw), forza frenante alla anteriore (brakef) e al posteriore (braker). Inoltre sono importanti i dati che indicano l'ostacolo che sono rappresentati dalla sigla che inizia per "obj", identificativo (objid), le velocità lungo xe y rispetto ad un sistema solidale con la motocicletta (objvx, objvy), distanza laterale e longitudinale dell'ostacolo dalla motocicletta (objx, objy) e il "dial" che sarebbe una manopolina presente sullo scooter azionata dal guidatore con la quale il sistema può essere armato o disabilitato. Quindi se "dial" non è nellaposizione giusta il sistema non si attiva (dial alto il sistema non si attiva, dial basso significa invece che è armato). È sostanzialmente un sistema di sicurezza. In questo caso per analizzare questi dati bisogna usare Matlab, cliccare su "plotscript2018" e riportare nella scritta iniziale parameters, i parametri con l'opportuna sigla che ci interessa visualizzare. In questo modo si riesce a plottare questi dati. C'è su moodle un file di esempio per provare usando il programma di Matlab. Riusciremo a plottare sostanzialmente una cosa del genere: Caratterizzazione dello pneumatico attraverso prove di guida Riassunto: l'obbiettivo è ottenere un modello di pneumatico con delle manovre di guida, sono manovre di guida quasi statiche ovvero dove gli input variano con continuità e in maniera relativamente lenta per rendere più semplice l'esecuzione della manovra e rende possibile trascurare tutta una serie di fattori. Il modello

dipneumatico è l'insieme di relazioni non lineari che legano gli input (3 grandezze cinematiche) alle forze e momenti che vengono restituiti. Il mezzo utilizzato per il test è il Monster (presenta bracci anti caduta per evitare angoli di rollio compatibili con una situazione di caduta) equipaggiato con una serie di strumenti come vediamo in figura. Gli strumenti riportati sono quelli strettamente necessari per la determinazione della dinamica laterale e longitudinale (sensore angolo di sterzo, piattaforma inerziale con gps, ruota fonica). Questi strumenti misurano i segnali che poi vengono dati in input a modelli matematici semplificati come vediamo nel rettangolo giallo (sopra modello per dinamica longitudinale, sotto modello per dinamica laterale). Questi modelli saranno poi popolati con i parametri che descrivono la moto in oggetto (massa, posizione baricentro, passo, angolo di caster...)