Development of Tire Vertical Force Estimation Algorithm in Real-time using Tire Inner Surface Deformation

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2013 KSAE / 123-17 pISSN 1225-6382 / eISSN 2234-0149 DOI http://dx.doi.org/10.7467/KSAE.2013.21.3.142 Transactions of KSAE, Vol. 21, No. 3, pp.142-147 (2013)

타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 실시간 추정 알고리즘 개발

이 재 훈¹⁾․김 진 오¹⁾․허 승 진^*2)

국민대학교 자동차공학전문대학원¹⁾․국민대학교 자동차공학과²⁾

Development of Tire Vertical Force Estimation Algorithm in Real-time using Tire Inner Surface Deformation

Jaehoon Lee¹⁾․Jin-Oh Kim¹⁾․Seung-Jin Heo^*2)

1)

Graduate School of Automotive Engineering, Kookmin University, Seoul 136-702, Korea

2)

School of Automotive Engineering, Kookmin University, Seoul 136-702, Korea (Received 24 September 2012 / Revised 7 November 2012 / Accepted 7 November 2012)

Abstract : Over the past few years, intelligent tire is developed very actively for more accurate measurement of real-time tire forces generated during vehicle driving situation. Information on the force of intelligent tire could be used very usefully to chassis control systems of a vehicle. Intelligent tire is based on deformation of tire’s inner surface from the waveform of a SAW, or Surface Acoustic Wave. The tire vertical force is estimated by using variance analysis of sensor signals. The estimated tire vertical force is compared with the tire vertical force generated during vehicle driving situation in real-time environment. The scope of this paper is a correlation study between the measured sensor signals and the tire vertical force generated during vehicle driving situation.

Key words : Intelligent tire(지능형 타이어), Tire vertical force(타이어 수직하중), Force estimation(힘 추정), Deformation sensor(변형량 센서), Real-time estimation(실시간 추정)

1. 서 론

¹⁾

지능형 타이어 기술에 의한 타이어 힘에 대한 정 보는 차량 섀시제어 시스템에 매우 유용하게 쓰일 수 있다. 예를 들어 차량 슬립각과 요속도는 타이어 의 횡력과 간단한 수평방향 차량모델을 이용하여 추정될 수 있다.¹⁾ 이러한 지능형 타이어는 여러 가 지 형태로 개발되어 왔다. A. Nepote 는 가속도 신호 를 측정하여 지능형 타이어 개발에 대한 연구를 수 행하였다.²⁾ H. Morinaga 는 스트레인 센서와 가속도 센서를 이용하여 타이어의 횡방향과 수직방향 힘을 추정하였다.³⁾ 이렇게 다양한 형태의 지능형 타이어 들이 개발되고 있지만, 지능형 타이어는 가장 중요

*

Corresponding author, E-mail: [email protected]

한 두 가지 요인을 충족해야 한다.

첫 번째는 내구성이다. 지속적인 주행상황에서 도 신뢰할 수 있는 일관된 측정이 가능해야 한다. 그 러한 점에서 스트레인 게이지를 이용한 지능형 타 이어는 센서 자체의 소성변형이 발생하여 일시적인 개발용으로만 사용 가능하다.

두 번째는 실시간성이다. 광학 센서 기반의 다양 한 지능형 타이어가 개발되고 있지만, 영상 처리라 는 큰 연산량은 실시간성에 항상 반대되는 영향도 를 가지고 있어 양산형 차량에 적용하기 어렵다.

본 연구에서는 표면탄성파(Surface Acoustic Wave, SAW)를 이용한 변형량 센서를 기반으로 수직하중 을 측정할 수 있는 지능형 타이어를 개발하였다. 변 형량 센서는 타이어 내부 표면의 변형량에 따라 표

타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 실시간 추정 알고리즘 개발

면탄성파 신호의 파형 변화를 가지게 되며 이를 무 선으로 전송할 수 있는 디지털 변환기를 수반한다.⁴⁾ 이러한 변형량 센서를 이용하여 타이어의 국부적인 변형을 측정할 수 있다. 또한 소성변형이 발생하지 않아 내구성을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 변형 량 신호는 디지털 변환기를 이용하여 무선 전송되 며 신호의 특성상 실시간 연산이 용이하다. 타이어 특성 시험기를 이용하여 다양한 속도, 수직하중 상 황에서 발생하는 타이어 힘을 측정하였다. 각 상황 에서의 타이어 국부 변형량과 타이어 힘과의 관계 성을 찾고자 하였다. 이 관계성은 속도별로 대수 방 정식으로 정리하여 ECU(Electronic Control Unit) 에 서 실시간 연산이 가능하도록 하였다. 개발된 지능 형 타이어 및 ECU 기반 타이어 힘 추정 알고리즘을 검증하기 위하여 시험 차량에 장착하여 주행 시험 을 실시하였다.

2장에서는 타이어 내부 변형량을 이용한 지능형 타이어 개발과 관련된 내용을 서술하였다. 3장에서 는 다양한 상황에서의 타이어 변형과 힘과의 관계 를 찾기 위한 타이어 특성시험에 대해 서술하였다.

4장에서는 타이어 수직하중 추정에 대한 자세한 설 명 및 타이어 변형과 힘과의 관계성을 찾고 이를 수 식화 하는 과정을 나타내었다. 5장에서는 타이어 특 성시험기 및 실차 주행시험을 통하여 지능형 타이 어의 실시간 수직하중 추정 성능을 검증하였다.

2. 지능형 타이어 개발

지능형 타이어 개발을 위해서는 타이어의 국부적 인 변형을 측정하여야 한다. 이를 위해 본 연구에서 는 임피던스 타입의 변형량 센서를 사용하였다.

이 센서의 변형량은 표면탄성파를 이용한 무선통 신을 통해 수신기로 신호가 전송된다. 변형량 센서 는 종방향으로 타이어 내부 표면 중앙에 장착된다.

휠 외측면에는 표면탄성파 수신기 및 차량 내부 데 이터 계측장비(Data Acquisition, DAQ) 로 신호를 전 송하는 송신기가 장착되어 있다. Fig. 1은 이러한 형 태의 지능형 타이어 모습을 나타내고 있다.

3. 타이어 특성 시험

타이어 내부표면의 국부적인 변형과 타이어 힘과

Fig. 1 Deformation sensor for intelligent tire

Photo. 1 Tire characteristic test machine

의 관계성을 찾기 위해 MTS 사의 타이어 특성시험 기를 이용한 타이어 특성시험을 실시하였다.

타이어의 구름 속도는 차량 주행 기준 30km/h 부 터 80km/h 까지 10km/h 단위별 총 6단계로 진행 하 였으며, 수직하중은 300kgf 부터 700kgf 까지 100kgf 단위별 총 5단계로 시험을 실시하였다. Photo. 1은 본 연구에 사용된 타이어 특성시험기를 나타내고 있다.

4. 지능형 타이어를 이용한 수직하중 추정 본 연구에서는 지능형 타이어를 이용하여 실시간 으로 타이어 수직하중을 추정하고자 한다. 이를 위 해서는 지능형 타이어를 이용한 타이어 내부 국부 변형과 타이어 힘과의 관계를 찾아야 한다. 4.1장에 서는 타이어 내부 표면의 종방향 변형과 타이어 수

Jaehoon Lee․Jin-Oh Kim․Seung-Jin Heo

직하중과 관계에 대한 설명을 하였으며, 4.2장에서 는 변형량 센서 신호에 분산 분석을 적용하여 타이 어 수직하중을 추정하는 알고리즘에 대한 내용을 설명하였다.

4.1 타이어 수직하중 관계성

타이어 내부에 장착된 표면 변형량 신호와 타이 어 수직하중과의 관계성을 규명하기 위해 제시한 방법은 회전하는 타이어 내부의 센서가 부착된 부 분이 지면이 닿아있는 접촉시간을 이용하는 것이 다. 타이어에 가해지는 수직하중이 커질수록 센서 와 지면이 닿아있는 시간이 길어지기 때문에 이를 이용하여 변형량 센서 신호와 타이어 수직하중 사 이의 관계성을 규명하고자 한다.⁵⁾ Fig. 2는 타이어 수직하중에 의하여 변형량 센서가 지면과 닿는 접 촉시간을 나타내는 그림이며, Fig. 3은 측정된 변형 량 신호에서 접촉시간을 나타내는 그림이다.

Fig. 2 Tire-road contacting time

Fig. 3 Measured longitudinal deformation sensor signal

4.2 분산을 이용한 타이어 수직하중 추정 이렇게 측정된 접촉시간 은 바로 타이어 수직하 중을 추정하기 위한 신호로 사용될 수 없다. 변형 량 센서 신호는 주행 속도와 수직하중에 따라 그 형태가 매우 다양하여 항상 Fig. 3과 같은 형태를 가지고 있지 않다. 따라서 접촉시간을 대신할 수 있는 새로운 형태의 신호처리 결과가 필요하다. 이 를 위해 분산 분석을 적용하였다. 분산 분석의 경 우 변형량 신호 중 표본개수 40개를 이용하였고, 분산분석 결과에서 기준값 이상의 데이터만 선별 하여 유효시간이라는 새로운 구간을 정의하였다.

이는 Fig. 4와 같다.

기존의 많은 지능형 타이어 연구에서는 미분 분 석 방식을 이용하였다. 분산 분석을 이용할 경우 미 분 분석 방식보다 유효시간에서 더 많은 데이터 개 수를 가진다. 측정된 데이터 개수가 많으면 수직하 중 변화에 따른 데이터 개수 차이도 많다. 이는 수직 하중 측정에 있어 더욱 향상된 분해능을 가질 수 있 음을 의미한다. 1ms 마다 신호를 측정하는 시스템 에서 미분과 분산 분석 방식을 적용할 때 각각의 유 효시간을 Fig. 5에 나타내었으며, 타이어 수직하중 이 100kgf 증가함에 따른 유효시간에서의 데이터 개 수 차이를 Table 1에 나타내었다. 미분 분석 방식은 수직하중 100kgf 변화에 유효시간에서 데이터 개수 가 1개 차이(Interval)를 가지지만, 미분 분석 방식은 2~8개 데이터 차이를 가진다. 결과적으로 미분 분석 방식은 타이어 수직하중 추정에 있어 100kgf 의 분 해능을 갖지만, 분산 분석 방식은 12~50kgf 의 분해

Fig. 4 Effective time using variance

Development of Tire Vertical Force Estimation Algorithm in Real-time using Tire Inner Surface Deformation

Fig. 5 Derivative vs. Variance value at effective time

Table 1 Number of data at effective time

Vertical force Number of data at effective time Derivative Variance

300kgf 8EA 52EA

Interval 1EA 8EA

400kgf 9EA 60EA

Interval 1EA 6EA

500kgf 10EA 66EA

Interval 1EA 3EA

600kgf 12EA 70EA

Interval 1EA 2EA

700kgf 13EA 72EA

Resolution 100kgf 12∼50kgf

Fig. 6 Relation between effective time and tire vertical force

능을 갖는다. 이것이 본 연구에서 분산 분석 방법을 선택한 이유이다.

이러한 과정을 통하여 얻어진 분산 분석 결과에 서의 유효시간과 타이어 수직하중과의 관계를 주행

속도 별로 정리하면 Fig. 6과 같이 나타낼 수 있다.

이와 같은 관계성을 정식화시키기 위해 곡선 맞 춤을 이용하여 아래의 식 (1)과 같이 차량 주행 속도 별 유효시간을 변수로 하는 타이어 수직하중 추정 을 위한 2차 대수방정식을 구성하였다.

_

 

 

 

Et : Effective time

주행속도 30km/h ~ 80km/h 구간을 10km/h 단위별 총 6개의 2차 대수방정식을 구성하였으며, 각 속도 별 사이의 구간은 보간법을 이용하여 30km/h~

80km/h의 전 구간 영역에 대하여 수직하중이 추정 가능하도록 구성하였다.

5. 시험 결과

본 연구에서 타이어 수직하중 실시간 추정에 대 한 검증을 위해 타이어 특성시험기와 실차 주행 시 험을 통하여 검증하고자 한다. 본 알고리즘이 실시 간으로 연산될 수 있도록 Photo. 2와 같이 섀시 제어 시스템 개발용 ECU를 이용하였다. 개발용 ECU에 지능형 타이어 수직하중 추정 알고리즘을 C언어 형 태로 입력하여 실시간 연산이 가능하도록 하였다.

Photo. 2 ECU for real-time estimation

5.1 타이어 특성 시험 결과

타이어 특성 시험기를 이용하여 ECU의 실시간 수직하중 추정 알고리즘을 검증하였다. 타이어의 구름 속도는 40km/h이며, 타이어 수직하중은 300kgf 부터 700kgf 까지 100kgf 단위로 단계적, 연속적 변 화를 주었다. 타이어 수직하중 추정 시험 결과는 Fig. 7과 Fig. 8에 나타내었다. 타이어 특성 시험기 에서 직접 측정한 수직하중과 비교한 결과, 지능형

이재훈․김진오․허승진

Fig. 7 Comparison of tire vertical force estimation (Step test)

Fig. 8 Comparison of tire vertical force estimation (Conti- nuous test)

타이어의 정확한 수직하중 추정성능을 확인할 수 있다.

5.2 실차 주행 시험 결과

실제 차량 주행상황에서도 정확한 추정이 가능한 지를 확인하기 위해 실차 주행 시험을 시행하였다.

Photo. 3은 차량에 장착된 지능형 타이어의 모습을 나타내고 있다.

타이어 수직하중의 복합적인 변화를 주기 위해 주행속도 50km/h에서 슬라럼 주행을 실시하였다.⁶⁾ 슬라럼 주행으로 인하여 차량은 좌우 하중이동이 지속적으로 반복되며, 이러한 상황에서 타이어의 수직하중이 동적으로 변화되는 것을 확인하였다.

휠 허브 내에 장착된 휠하중 계측기(Wheel Force Transducer, WFT)를 이용한 측정된 타이어 수직하

Photo. 3 Installation of sensor on the test vehicle

Fig. 9 Tire vertical force estimation result in slalom test

중과 타이어 내부 변형량을 이용한 ECU의 수직하 중 추정 결과를 실시간으로 비교 검증하였으며, 이 결과를 Fig. 9에 나타내었다.

위 결과를 통해 실차 주행 상황에서도 타이어 내 부 표면 변형량을 이용한 본 지능형 타이어의 수직 하중 추정이 실시간으로 가능함을 확인할 수 있다.

6. 결 론

본 연구는 표면탄성파 타입의 타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 추정 알고리즘을 생성하고 이를 검증하였다.

타이어의 수직하중 추정을 위하여 타이어 내부 종방향 변형량 신호를 이용, 분산 분석을 통하여 유 효시간을 측정하였다. 각 속도별 유효시간과 타이 어 수직하중간의 관계성을 찾은 후 이를 수식화 하 였다.

타이어 내부 표면 변형량을 이용한 타이어 수직하중 실시간 추정 알고리즘 개발

이렇게 구성된 관계식을 ECU에 적용하여 타이어 특성 시험기에서 실시간 힘 추정 성능을 확인하였 다. 또한 시험차량에 장착하여 실차 주행 상황에서 도 추정이 가능한지에 대한 검증을 실시하였다.

이를 통해 타이어 내부 표면의 변형량을 이용하 여 타이어의 수직하중을 실시간으로 추정하는 시스 템을 개발하게 되었으며, 이러한 기술은 추후 섀시 제어 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

후 기

본 연구는 지식경제부 및 정보통신산업진흥원의 IT융합 고급인력과정 지원사업의 연구결과로 수행 되었음(NIPA-2012-H0401-12-2003).

References

1) A. Tuononen, “Vehicle Lateral State Estimation

Based on Measured Type Forces,” Sensors, pp.8761-8775, 2009.

2) A. Nepote, “The Intelligent Tire: Acceleration Sensors Data Acquisition,” SAE 2005-01-14781, 2005.

3) H. Morinaga, “Development of Sensing Algorithm for Intelligent Tire,” Tire Technology Expo, 2006.

4) A. Pohl, “The Intelligent Tire Utilizing Passive SAW Sensors - Measurement of Tire Friction,”

IEEE Transaction on Instrument and Measure- ment, Vol.48, Issue 6, pp.1041-1046, 1999.

5) J. H. Chun, “An Intelligent Tire System for the Enhanced Vehicle Dynamic Control,” KSAE Annual Conference Proceedings, pp.1126-1136, 2009.

6) S. J. Heo, Vehicle Dynamics and Introduction, Moonwoondang, Seoul, 2001.