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A Yaw Rate Based Stability Control Tuning via Virtual Methods

A Yaw Rate Based Stability Control Tuning via Virtual Methods

A Teoresi Group project
Progetto

L’attività di collaborazione con il team di Brembo ha riguardato l’integrazione di algoritmi adattativi avanzati, usati per stimare variabili dello stato del veicolo, con il fine di implementare in modo più accurato algoritmi di controllo della stabilità laterale del veicolo. Le attività di verifica, tuning e test del software in centralina attraverso tool di simulazione virtuale hanno permesso di analizzare la consistenza tra i vari step di sviluppo e validazione degli algoritmi.

Cliente

Brembo N.V.

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Industry
Scenario

Nel contesto della valutazione e ottimizzazione degli stimatori del veicolo, è fondamentale garantire la coerenza e confrontare le prestazioni attraverso l’utilizzo articolato di strumenti e metodologie per testare gli algoritmi di controllo di stabilità del veicolo.

Queste attività comprendono simulazioni virtuali Model-in-the-Loop, test driver-in-the-Loop su simulatori di guida, e prove pratiche sul campo in diversi proving-ground, sia in Italia che all’estero.

Sfide

Le sfide affrontate da Teoresi hanno riguardato la complessità nell’implementare una catena di sviluppo e validazione più variegata, consistente e ripetibile indipendentemente dal contesto di prova, integrando la possibilità di diagnosi precoci di eventuali malfunzionamenti. Nello specifico, sono state effettuate attività di:

  • Integrazione dell’algoritmo di stima in centralina e revisione teorica e implementativa
  • Validazione tramite la standardizzazione degli strumenti di test (ambienti di validazione e simulazione virtuali) per garantire che i test, mirati a valutare la consistenza tra gli ambienti e a misurare le prestazioni, fossero ripetibili e consistenti rispetto all’attività diretta sul veicolo
Il nostro valore aggiunto

Teoresi ha saputo dimostrare la propria competenza ed esperienza nel controllo della dinamica veicolo, lo sviluppo di stimatori e i controlli adattativi, grazie al valore aggiunto generato anche dal background accademico dei componenti del team (cfr.  ‪Gerardo Amato – ‪Google Scholar).

Per il cliente la creazione di valore si è concretizzata nella capacità di implementare una catena di sviluppo e validazione più variegata, consistente e ripetibile indipendentemente dal contesto di prova, integrando la possibilità di diagnosi precoci di eventuali malfunzionamenti.

Il ruolo di Teoresi è stato inoltre essenziale nella riduzione dei tempi e nell’ottimizzazione delle risorse nella catena di prove previste dai processi interni in fase di rilascio. Inoltre, è stato testato un nuovo algoritmo di stima di dinamica del veicolo, utile al miglioramento delle prestazioni complessive di controllo della stabilità.

 
Risultati

Miglioramenti qualitativi

  • Revisione e validazione dell’implementazione e integrazione degli algoritmi di stima
  • Revisione dell’implementazione e standardizzazione degli ambienti di simulazione
  • Ottimizzazione delle risorse e riduzione dei tempi nei test su strada

Miglioramenti quantitativi

  • Raccolta ed analisi dei dati (valutazione mediante KPI oggettivi del miglioramento delle prestazioni ed analisi comparative di consistenza tra le stesse cifre nei diversi ambiti di test/validazione)
  • Contributo nell’analisi statistica dei risultati e valutazione dei tool di calcolo
  • Valutazione dei miglioramenti nelle prestazioni di stabilità e di stima delle variabili dinamiche del veicolo rispetto a versioni precedenti del software
  • Stesura di report tecnici su attività simulative e test a veicolo

I risultati del progetto sono stati raccolti in un articolo indicizzato in Scopus, presentato al 16th International Symposium on Advanced Vehicle Control, Settembre2024, Milano (AVEC24).

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