クルーズコントロールが気に入らなかったことと、改善が提案されていることを知りたい人は誰でも、猫の下で歓迎します。
一般に、動きに直接関与する現代の自動車の電子システムは非常に複雑です。特に、ECUとPCU（パワートレイン制御ユニット、自動伝送コントローラーは、別個のデバイスにすることも、ECUと統合することもできます）は、エンジンとトランスミッションの特性（つまり、物理モデルを持って使用する）だけでなく、車自体の物理モデルも知っています。
後者が重要なのはなぜですか。また、電子アクセルペダルと組み合わせた場合の利点は何ですか。なぜなら、機械式スロットルドライブとは異なり、電子ペダルは、船のエンジン電信のように、マスター（コマンド）オルガンにすぎないからです。
メカニカルドライブがエンジンの空気流量を決定し、ECUが所定の流量に従って化学量論を維持する以外に選択肢がない場合、電子ペダルの場合、コントローラーは、ドライバーに関係なく、a）スロットルを開閉するダイナミクスを生成して、トランスミッションをピークモーメントから保護します。b）制限実現可能な最大牽引力を持つホイールのモーメント（トランスミッションの物理モデルと車自体による）、c）スリップが検出されたときに駆動ホイールの速度を制限する、d）クルーズ制御モードで駆動ホイールの周波数を監視することにより、車の速度を維持する-つまり、コントローラーは常に現在の和解を知っている（たとえば、フライホイールに対するクランクシャフトのつま先の角度ねじれのセンサーを通して実際のことも知っていれば、一般にスペースがあります）ホイールに供給されるモーメントの値とターゲット制御機能は、このモーメント自体を制御するためです。これが、電子ペダルを備えたシステムと機械式ペダルを備えたシステムの根本的な違いです。
この野菜畑全体の何が気に入らなかったのですか？そして、これが何です-エンジン-トランスミッション-カーシステムの物理的特性に関する情報が利用可能であるにもかかわらず（コントローラーは、理論的には、動的特性（ホイールに作用するモーメントに応答する加速の応答）の統計分析を通じて車の現在の負荷を計算することさえできますが、それはほとんど行われません） 、その中のクルーズコントロールは非常に原始的です-それは速度の変化の事実に反応し、動きに対する抵抗の変化の事実には反応しません、その結果は速度の変化です、そしてそれ故、それは人間のドライバーとは異なり、原因ではなく効果で戦います。
それでは、動きに対する抵抗の変化を引き起こす可能性のあるものを見てみましょう。これは、o-smallの精度で、次の4つの要素で構成されます。a）すべての構造的損失（たとえば、トランスミッションの粘性摩擦による）、b）車輪道路の転がり摩擦による損失（主に舗装の種類と品質に依存）。ゴムの種類、車の質量）、c）空気抵抗による損失（主に風速に依存します（航空からの用語ですが、ここで明確にする必要があります）、d）運動軸への重力の投影（記号に応じて車を加速または減速できます） ）。
速度調整の品質への影響と、巡航制御操作時間中の自動会計および補償の可能性の観点から、これらの要因の重要性を評価してみましょう。
- 係数a）はモデリングに使用できます（トランスミッションの温度、使用するギア、ATF粘度パラメーターに依存します-これらのデータはすべてコントローラーで利用できます）が、自動調整範囲（ウォームアップトランスミッション、巡航速度> 30 km / h）の定常状態の運転モードでは重要ではありません-それらPIDモデルでは、単に無視することができます
- ファクターb）は、少なくとも許容速度の範囲で非常に重要であり、静的（タイヤのタイプ、車両重量）、動的（車両速度）、および確率的（ホイールの下のカバレッジのタイプ）コンポーネントで構成されます。
まとめると、ファクターa）とb）は、平均化されたパラメーターの形でモデルに単純に入れることができます。または、ホイールの計算されたモーメントへの応答として、車の現在のダイナミクスの統計分析によってそれらの係数を導出できます。
さらに、係数c）-は主に現在の速度、運動軸への風速の投影、および車の中央部とCxを変更する異常な要素の存在に依存します。基本パラメータ（中央部、Cx、標準条件下での空気密度）は車のモデルにエンコードでき、設計の逸脱は高速でのダイナミクスの長期分析によって決定できます（空気抵抗力が残りよりも優勢な場合）、短期（運動軸上の風速の投影から）はランダムと見なすことができます邪魔な瞬間（その値を上から妥当な限界に制限する[たとえば、20 m / s-クルーズのように、より高い風速では-手動モードで車の速度を維持するのは難しい]）、コントローラーは道路に対する現在の速度をほぼ正確に知っています-合計、要因c）特定の確率的成分を使用して計算できます。
最後に、係数d）は非常に重要です。加速度計がない場合は100％の確率的成分があり、加速度計がある場合は実質的にゼロです。
そこで、クルーズをオンにして起伏のある地形を運転し、上り坂での車の動きによる速度の変化に対する反応の遅れを観察して、制御システムに加速度計を追加することを思いつきました。多くの制御システムには、すでにラフロードセンサーが含まれています（バンプ上での動きによるクランクシャフトの不均一な回転の分析を無視する必要があります）-これは本質的に同じ加速度計ですが、解釈が異なります。
加速度計自体（APIなし）はジャイロスコープではなく、ガジェットの「奇跡のデバイス」でもないことに注意してください。これは、地表の法線の実際の位置を「認識」していると考えられます（実際、それらの瞬間の軸に沿ったメモリ拡張で再調整されます）加速度センサーによって発行される加速度ベクトルの係数が厳密に1gの場合）が、コントローラー自体のみがホイールの牽引のイニシエーターになることができるため（電子ペダルを備えたシステムへようこそ）、車両軸に対する縦方向の加速度の値を簡単に計算して補正できます。平均化すると、道路の縦断プロファイルの値の適切な近似値が得られます。これを速度制御モデルに導入できます。
それが全体のアイデアです。 （自動車工場の外で）DIYレベルでコントローラーファームウェアに実装することはほとんど不可能であることは明らかです。ただし、車のメインコントローラーの隣にコンピューターを構築し、CANを介して現在の運転パラメーターを分析し、そこで制御アクションを実行することができます。ホイールの現在のモーメントをCANから取得できるかどうかはわかりませんが、ギアの接続、空気消費量、rpmは確実に可能です（これにより、間接的にモーメントを計算できます）。さらに、CANを介してスロットルを直接コマンドすることはおそらく不可能です（非常に危険です）-しかし、設定された巡航速度を増減するための予防的なコマンドを与えるか、（CANがこれをサポートしていない場合）上の対応するボタンに接続することができます車のステアリングホイール。他のすべてはこの外部コントローラーに実装できます。
更新：との対話 lonelymypより簡単な解決策に私を導きました-定常状態では車が均一に動くので、加速度計からの加速度ベクトルの大きさは常に1gです（車の座標系に対する位置に関係なく）。加速度計が運動軸に垂直な軸に沿ったこのベクトルの回転を検出した場合、これは追加の抵抗（上昇、カバー、向かい風）または移動力（下降、追い風）の出現を意味します。制御システムは、ベクトル回転のダイナミクスによってガイドされ、プリエンプティブアクションを生成します。その場合、現在の質量に関する情報は必要ですが、トランスミッションやタイヤなどの損失のモデルは必要ありません。直接制御の特性はそれに依存します（ホイールのモーメントのデルタに対する縦軸の加速度の比率）