Università degli studi di Cagliari

Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica

 

 

Nicola Manca (mancanicola@gmail.com)

Nicola Manca è nato a Cagliari il 23 Marzo 1980. Ha conseguito la Laurea Specialistica in Ingegneria Elettronica nel 2007 presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica dell’Università degli Studi di Cagliari.

Ha sviluppato la sua tesi di laurea specialistica presso il dipartimento "System and control" DCSC dell' Università olandese TUDelft University of Technology

 

Relatori / Advisors:

     Prof. Alessandro Giua (DIEE-UNICA)

     Prof. Bart De Schutter(DCSC-TUDelft)

     Dr.   Daniele Corona (DCSC-TUDelft)

Progetto di un “adaptive cruise controller” utilizzando MPC/PWA

Sommario (in italiano)

Un adaptive cruise controller (ACC) è un dispositivo moderno dell'industria automotiva che si occupa di controllare gli attuatori del motore per poter raggiungere la velocità e la posizione del veicolo leader. Questo tesi di laurea mette a confronto due metodi per l' ACC. In particolare vengono confrontati, un metodo basato sul PI (azione proporzionale integrale) come viene usato nell'industria automotiva e un metodo basato sull'MPC (model predictive control) sviluppato per sistemi non lineari e piecewise affine (PWA). Il primo è un PI standard nel quale i coefficienti vengono ottimizzati off-line usando un set di curve già note. Il secondo ci conduce ad un problema di ottimizzazione con norma 1 mixed integer che viene risolto on-line utilizzando una strategia che pota l'albero costruito su tutti i possibili eventi, riducendo il numero di problemi lineari. Il valore aggiunto dell' MPC riguarda la possibilità di inserire limitazioni sulle specifiche del veicolo, sicurezza, comfort e stress meccanico sugli organi del motore. Uno degli aspetti più importanti di questo lavoro riguarda l'inserimento di elementi non lineari come il cambio e l'attrito.

Keywords: sistemi ibridi, adaptive cruise controller, sistemi piecewise affine, MPC

Design of an adaptive cruise controller via MPC/PWA-based methods

Abstract (english)

An adaptive cruise controller (ACC) is a modern device of the automotive industry that aims to control the engine actuators so that the position and the speed of a leading vehicle are tracked. This project focuses on the comparison of two design methods for the ACC. In particular, a PI-based (proportional integral action) as it is currently used in the automotive industry, and an existing MPC-based (model predictive control) approach, developed for nonlinear and piecewise affine (PWA) systems, are compared. The former is a standard PI where the coefficients are optimally tuned off-line using a set of pre-designed curves. The second approach leads to a norm-1 mixed integer optimization problem that is solved on-line via a branch cutting strategy that prunes the tree of switching possibilities, reducing the number of linear programs. The added value of the MPC method is to allow the implementation of constraints that model physical specifications, safety/comfort issues, and mechanical stress of the vehicle. One of the most challenging aspect of this study is that the gear-shift and some of the engine/friction nonlinearities are included in the model of the system. 

Keywords: Hybrid system, model predictive control, piecewise affine system, adaptive cruise controller.