Samuele Morini
NMPC-based Torque Vectoring Controller with Road Curvature preview for a 4WD Formula SAE electric vehicle.
Rel. Aldo Sorniotti, Andrea Tonoli, Stefano Favelli, Raffaele Manca. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2025
Abstract
L’obiettivo del presente lavoro di tesi è sviluppare un ambiente di simulazione MATLAB/Simulink al fine di implementare un controllore di Torque Vectoring per una vettura di Formula SAE full electric con 4 in-wheel motors. Seguendo le indicazioni fornite dalla letteratura nel campo dei controlli automatici per applicazioni automotive, è stato sviluppato un controllore NMPC (Nonlinear Model Predictive Control) mediante l’utilizzo di ACADO Toolkit. Verranno confrontate le prestazioni di due configurazioni di controllo, NMPC ed NMPC con preview, rispetto a un modello di veicolo passivo basato su un modello dual track a 7 gradi di libertà. L’analisi considera la possibilità di eseguire manovre in open-loop generate imponendo parametri derivati da misurazioni sperimentali effettuate durante giri di pista, in scenari caratterizzati da un coefficiente di attrito variabile.
L’architettura implementata è predisposta inoltre per estensioni AI che, tramite tecniche di IL applicate a reti neurali, consentono di ottenere performance di controllo simili a quelle ottenute con approcci model-based ma a fronte di un minore costo computazionale garantendo dunque l’implementazione real time su tipiche ECU per veicoli FSAE
Relatori
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